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W29 – Falsos positivos na avaliação por IA caíram 59,7%

As avaliações por IA ficaram mais precisas esta semana. No nosso benchmark interno, os falsos positivos diminuíram 59.7%. Um falso positivo acontece quando uma revisão assinala uma tradução correta como incorreta. Menos falsos positivos significam menos alertas para verificar manualmente e pontuações de revisão em que pode confiar.

Nos bastidores, tornámos as avaliações por IA mais precisas. A principal mudança: quando uma revisão não se aplica a uma determinada string, deixa de penalizar a pontuação. Antes, um resultado de "não aplicável" podia ser tratado como uma falha e fazer baixar o valor, o que fazia com que as traduções parecessem piores do que realmente eram. Agora, as pontuações refletem apenas as revisões que efetivamente se aplicam.

O formulário de configuração do revisor apresenta agora instruções de exemplo como marcador de posição para cada tipo de revisão.

A GitHub App localiza catálogos de strings do Xcode#

A GitHub App agora também processa ficheiros .xcstrings. Faça commit de um Catálogo de Strings num repositório ligado e, a cada push, este é localizado através do pipeline do seu motor, tal como acontece com a CLI e a API de Localização Assíncrona.

Também incluído#

  • Caminho do ficheiro de origem nos registos de pedidos. Os registos de pedidos das execuções de lingo push passam agora a registar de que ficheiro veio cada pedido, para que cada entrada do registo possa ser associada ao ficheiro que a gerou.

Corrigido#

  • Os nomes das chaves passam agora a orientar a tradução em ficheiros JSON e JSONC. As traduções passam agora a usar os nomes reais das chaves como contexto, pelo que uma chave como checkout.error.cardDeclined ajuda a orientar o resultado, em vez de o valor ser traduzido apenas com base na sua posição no ficheiro. Aplica-se automaticamente no CLI, na GitHub App e na Async Localization API.
Veronica PrilutskayaVeronica Prilutskaya, CPO e cofundador·Publicado há 3 dias·1 min de leitura