A maior parte do seu conteúdo pode ir ao ar no momento em que o engine devolve a tradução. Mas nem sempre. Um texto regulado, uma instrução médica, um título que carrega a marca — nesses casos, você quer que uma pessoa leia a tradução e dê o aval antes de ela entrar no ar, não depois que um cliente já tiver feito uma reclamação.
A forma mais comum de inserir uma pessoa em um fluxo automatizado costuma ser a mais dolorosa: manter a requisição aberta enquanto alguém revisa, criar sua própria fila de revisão ou integrar manualmente a API de um fornecedor de tradução. Esta etapa resolve isso dentro do próprio job. Quando humanEdit está habilitado, o job assíncrono executa o engine, depois pausa em uma pessoa — da sua equipe ou um profissional externo — e retoma com a edição feita por ela, levando essa saída adiante para qualquer etapa seguinte.
Esta é a terceira etapa do pipeline de localização e, como todas as etapas, se aplica apenas a jobs criados pela API assíncrona de localização. Está conhecendo o pipeline agora? Comece pela Visão geral.
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Como a pausa funciona#
Depois da etapa principal de tradução, o job entrega a tradução gerada por IA para revisão humana. O revisor lê o texto e pode aprová-lo como está ou enviar uma versão editada. Só então o job continua. O resultado humano — aprovado ou editado — passa a ser a entrada de todas as etapas seguintes e, no fim, o outputData do job.
A objeção mais óbvia a pausar um job por minutos, horas ou até um dia é o custo: uma requisição mantida aberta consome recursos mesmo quando nada está acontecendo. Esta etapa não funciona assim.
A espera é orientada por eventos, não por uma conexão mantida aberta
O workflow é retomado por um evento — um revisor enviando sua decisão no dashboard (Revisão interna) ou um callback do provedor de tradução (Revisão externa). Não há polling em loop apertado nem conexão aberta o tempo todo, então um timeout longo não consome processamento em segundo plano. Um job pode esperar 48 horas por uma pessoa da mesma forma que espera por um modelo: ele fica em espera, não rodando sem parar.
Há dois modos de revisão disponíveis, definidos por engine. A única diferença entre eles é quem faz a leitura — o comportamento de pausa, retomada e continuidade é exatamente o mesmo.
Revisão interna#
Sua equipe revisa as traduções diretamente no dashboard do Lingo.dev. As revisões pendentes aparecem na página Human Reviewer da sua organização (/orgs/<org-id>/human-reviewer), e os revisores são notificados quando novos itens chegam. Um revisor assume um item e então aprova a tradução como está ou envia uma versão editada. O job é retomado imediatamente com essa saída.
Um segundo revisor não pode assumir um item que já esteja sendo tratado por outra pessoa. As atribuições são exclusivas — apenas um revisor pode ficar com um item por vez, então duas pessoas nunca editam a mesma tradução e sobrescrevem o trabalho uma da outra sem perceber. A string fica bloqueada para quem assumiu o item até que ela a libere ou envie a revisão.
A Revisão interna é o modo padrão para novos engines. Use essa opção quando sua equipe tiver domínio do idioma internamente e você quiser controle total sobre a redação final, sem envolver terceiros.
Permissões#
A revisão interna não fica aberta para toda a organização — a página Human Reviewer é protegida por permissões, então uma tradução em revisão só fica visível para as pessoas a quem você conceder acesso. Um administrador da organização atribui esse acesso por meio de papéis (Settings → Roles):
| Permissão | O que ela libera |
|---|---|
Revisar traduções (engine:review_translations) | Ver e trabalhar na fila de revisão — assumir uma tradução pendente, editá-la, aprová-la como está ou enviar a versão editada |
Gerenciar revisões (org:manage_reviews) | Histórico de revisão e estatísticas dos revisores para todas as revisões internas da organização |
As duas permissões são separadas de propósito. Um revisor precisa apenas de Revisar traduções — isso já cobre todo o trabalho: assumir, editar, aprovar e enviar. Gerenciar revisões é para quem supervisiona a operação; ela adiciona a visualização de histórico e estatísticas da organização, mas não inclui acesso à fila por conta própria. Conceda as duas a uma liderança que revisa e acompanha os resultados; conceda apenas a primeira a quem atua só na fila.
Revisão externa#
Quando você não tem revisores internos para um idioma, a tradução é enviada a um tradutor profissional qualificado por meio de um provedor externo. O job pausa da mesma forma e é retomado quando o provedor devolve a tradução editada. Nada muda no seu código — a diferença está em quem lê a string, não em como o job se comporta.
A Revisão externa tem dois níveis, e essa divisão depende do grau de precisão que o conteúdo exige:
| Nível | Melhor para |
|---|---|
| Standard | Tradução precisa com toque humano — textos de marketing, strings de UI e conteúdo de ajuda |
| Pro | Uso profissional com um nível de exigência ainda maior em precisão — conteúdo jurídico, médico e regulado |
Vale ser direto sobre isso: a Revisão externa coloca um tradutor humano real do outro lado, com o prazo e o custo que isso implica. Não é um modelo mais rápido. Use-a quando o ponto central for o julgamento humano — texto regulado, conteúdo de alto impacto — e deixe o caminho só com IA para a maior parte do conteúdo que não precisa desse nível de intervenção.
Timeout#
Uma etapa humana traz um risco que as etapas com IA não têm: a pessoa pode nunca responder. O revisor pode estar de férias, o provedor pode estar sobrecarregado, o item pode simplesmente ser esquecido. Sem limite, o job ficaria esperando para sempre.
Por isso, a espera tem limite. Você define por quanto tempo o workflow deve aguardar a saída humana — a mesma configuração timeoutHours vale para os dois modos de revisão. Se o timeout expirar sem resposta, a etapa será marcada como skipped e o job seguirá com a tradução gerada por IA como saída final. O padrão é 48 horas.
É importante deixar o custo dessa decisão claro: quando há timeout, você publica a tradução de IA sem revisão humana. Para a maior parte do conteúdo, esse é o fallback certo — uma tradução publicada é melhor do que um job preso indefinidamente —, mas ainda assim é uma escolha com tradeoff. Para conteúdo em que a aprovação humana é obrigatória, defina um timeout generoso e configure um alerta para o skip; para conteúdo em que a revisão é desejável, mas não essencial, um timeout curto mantém o pipeline andando.
O timeout é por etapa, não por job
O timeout controla apenas quanto tempo esta etapa espera por uma resposta humana. Ele é independente do tempo que o restante do job leva. Como a espera é orientada por eventos, um timeout longo só custa latência até a saída final se o revisor demorar — nunca processamento em segundo plano.
Como habilitar a etapa#
humanEdit é configurado como qualquer outra etapa do pipeline: com um padrão no nível do engine, na aba Pipeline do engine, e com opção de sobrescrita por requisição. O modelo completo em duas camadas está em Configure the pipeline; a estrutura específica desta etapa é:
{
"humanEdit": {
"enabled": true,
"provider": "internal",
"tier": "standard",
"timeoutHours": 48
}
}provider seleciona o modo — internal para sua equipe, ou o provedor externo nos demais casos. tier (standard ou pro) se aplica à Revisão externa e é ignorado na interna. timeoutHours é o limite descrito na seção acima. Para sobrescrever em um envio específico, passe este bloco dentro de pipelineConfig na chamada de criação; se você omiti-lo, o job herda a configuração do engine.
Quando a etapa é executada, ela é registrada no job em stepId: "humanEdit" com status completed, failed ou skipped — o mesmo registro de etapa que todas as etapas produzem. A leitura desses registros é abordada em Observe pipeline runs.
Uma edição humana pode se afastar das regras do seu engine
Um tradutor humano pode formular algo de um jeito que entre em conflito com seu glossário, sua voz da marca ou suas instruções — afinal, ele está traduzindo bem, não decorando sua configuração. Para reconciliar automaticamente a edição humana com as regras do seu engine, habilite a próxima etapa, avaliação por IA. Ela só é executada depois de uma etapa humana que realmente produziu uma saída.
