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Dois fundadores, 16 idiomas: como a Scribe configurou um motor de localização a falar com um agente

Uma equipa de duas pessoas levou todo o produto e a documentação para 16 idiomas, configurando o motor de localização por conta própria através do servidor MCP da Lingo.dev e de um agente.

Menos de um dia para integrar um motor em 16 idiomas

Industry
Gestão de assinaturas de e-mail
Published
25 de junho de 2026
Read
10 min
Dimensão da equipa2 fundadores, sem contratação para localização
Idiomas16, a partir do inglês
IntegraçãoMenos de um dia
Apps localizadas4 apps + documentação
Palavras traduzidas2,6 M+

Scribe torna as assinaturas de e-mail simples e mensuráveis: uma empresa implementa assinaturas consistentes e alinhadas com a marca em toda a organização, sem configuração por colaborador, e transforma a assinatura num canal de receita mensurável. A empresa tem cinco anos e apresenta um forte product-market fit. Durante uma reconstrução completa do produto, a Scribe lançou todo o produto e a documentação em 16 idiomas. A integração demorou menos de um dia; a partir daí, os dois fundadores geriram a localização internamente, sem contratação e sem agência. Configuraram o motor — glossário, voz da marca, instruções por idioma e pontuação de qualidade por IA em cada tradução — em iteração com o Claude através do servidor MCP da Lingo.dev.

"A Lingo.dev deu-nos um motor de localização que operamos a partir de uma API, de um MCP e de uma CLI, diretamente na nossa própria stack. Para uma equipa engineering-first, é uma escolha óbvia."

Clément Champau, CEO and Co-Founder, Scribe

Porque localizar agora, passados cinco anos#

A IA tornou a localização viável para uma equipa de duas pessoas, e o momento coincidiu com uma reconstrução completa do produto — nova UI, nova UX e a altura certa para anunciar 16 idiomas. Ao fim de cinco anos, a Scribe tinha alcançado um forte product-market fit e uma UI estável, por isso uma retradução não iria falhar por causa da constante mudança da interface.

O mercado apontava na mesma direção. Alguns compradores enterprise continuam mais focados na digitalização do que na adoção de IA e, em vários mercados, um produto que não fala a língua local cria fricção no processo de vendas. A Scribe começou onde estava a receita: francês, incluindo a África francófona; espanhol, com prioridade para a América Latina; e inglês. Estes três cobrem a maior parte do mundo ocidental, além da América Latina. A partir daí, avançou para os mercados com maior PIB — Suíça, Noruega, Suécia. "Maior PIB da Europa, maior PIB do mundo", disse Clément.

Porque é que uma plataforma engineering-first foi decisiva#

Clément encontrou a Lingo.dev através do diretório da Y Combinator; acompanha novas ferramentas YC e adota-as cedo. O fator decisivo foi o lugar que a plataforma ocupa na stack. A Lingo.dev é uma plataforma de engenharia de localização: um motor de localização configurável — glossário, voz da marca, instruções por idioma e pontuação de qualidade por IA que avalia o resultado de forma independente — suportado por uma API, um servidor MCP e uma CLI. Funciona na primeira camada do processo de desenvolvimento, da mesma forma que uma equipa opera o resto da sua infraestrutura.

"Queríamos algo na primeira camada do processo de desenvolvimento. É preciso uma API, é preciso um MCP — e, quando se tem isso, conseguimos encaixar esse tipo de Lego no nosso workflow de agente com muita facilidade."

Gil, cofundador e CTO da Scribe, leu a documentação da API, considerou-a sólida e integrou tudo em menos de um dia.

"Enviei-o ao Gil. Ele leu a documentação da API, disse que parecia legítima e, em menos de um dia, tinha implementado tudo."

Como o CEO configurou todo o motor através do MCP#

Depois da integração em um dia, Clément configurou sozinho todo o motor — voz da marca, glossário e instruções por idioma — através do servidor MCP da Lingo.dev, apesar de não ser programador. A configuração final era substancial: 16 vozes da marca, 133 instruções e 644 termos de glossário.

O ciclo era concreto. Executava um idioma, abria a app, tirava capturas de ecrã e enviava-as de volta através do MCP: aqui estragou a call to action, aqui estragou a UI. O Claude ajustava as três alavancas — glossário, instruções, voz da marca — até o resultado aguentar. Depois, executava a tradução completa e avançava com o resto.

"Eu executava um idioma, olhava para a app, tirava capturas de ecrã e enviava-as de volta através do MCP — aqui estragou a CTA, aqui estragou a UI — e o Claude adaptava o glossário, as instruções e a voz da marca até ficar certo."

O agente tomou iniciativa dentro do mesmo workflow. Enquanto otimizava o SEO da homepage reconstruída, o Claude assinalou que o Google estava a tratar as páginas localizadas como fallbacks da página em inglês, em vez de destinos independentes por idioma. Como tinha acesso MCP ao motor, voltou a executar a sincronização da Lingo.dev para corrigir isso.

Como validar a qualidade da tradução em idiomas que não fala?#

O motor mede o seu próprio resultado. Nas execuções da Scribe, a pontuação média de qualidade por IA foi de cerca de 87 em 100, com aproximadamente 96 por cento das traduções avaliadas a ficarem em 70 ou acima — um sinal de qualidade em 16 idiomas que os dois fundadores não leem pessoalmente.

A Scribe lança com cerca de 95 por cento e trata a pós-edição humana como a via para fechar a lacuna final à medida que escala. O raciocínio é simples: um produto que resolve um problema real não perde o utilizador por causa de uma tradução que não esteja perfeitamente polida.

"Mesmo a 95 por cento, é suficientemente bom. Se estiver a resolver um problema real e o utilizador quiser a solução, uma tradução que não seja perfeita não o impedirá de usar o produto."

Deve desenvolver internamente ou comprar localização?#

Clément recomendou a Lingo.dev a um dos seus investidores, um CTO que já tinha desenvolvido localização internamente. A reação resolveu a questão entre desenvolver ou comprar.

"Recomendei a Lingo.dev a um dos nossos investidores, que também é CTO. Ele tinha desenvolvido localização internamente, e a reação dele foi: era exatamente isto que devíamos ter usado. Se soubesse, teria investido neles."

O custo que surpreendeu a Scribe não foi a implementação inicial. Foi a manutenção — os edge cases que nunca param de surgir e a tomada de decisões contínua sobre como melhorar o sistema.

"Nada é fácil. Quando se começa a lidar com todos os edge cases — e eles nunca param de surgir — é preciso tempo real para manter tudo. É melhor ligar algo engineering-first e saber que há uma equipa a trabalhar nisso 24 horas por dia."

Com a IA a executar o trabalho, o valor desloca-se para quem desenha o sistema. O motor de localização — glossário, voz da marca, instruções e pontuação de qualidade por IA — é uma arquitetura que uma equipa interna, a construir com prazos apertados, dificilmente conceberá tão bem.

A fricção na faturação — e a correção#

No início, a visibilidade de custos era reduzida. Clément tinha de iniciar uma execução e atualizar a interface para confirmar que os créditos não se esgotariam a meio; quando isso acontecia, a execução parava e ele reiniciava-a. Assinalou o problema, e as correções foram lançadas na mesma semana: uma estimativa de custo antes da execução e um indicador de consumo com carregamento automático.

"Agora consigo ver quanto tempo uma execução demora e quanto vai custar antes de a iniciar. Antes, tinha de iniciar uma execução e continuar a atualizar para garantir que os créditos não se esgotavam, porque quando isso acontecia, tudo parava e tínhamos de recomeçar."

A alteração permitiu-lhe antecipar o resultado — tempo de execução e custo conhecidos antes de uma execução começar. O contraste que estabeleceu foi entre submeter um pedido e esperar, e ver a alteração pedida ser lançada na mesma semana. "Parabéns pelo ciclo de iteração rápido", disse.

Onde está hoje#

A Scribe opera quatro apps — app web, app desktop e outras — além da documentação, tudo a partir do inglês, tudo através de um único motor de localização. O autosync está desligado por enquanto; o Gil desencadeia as execuções manualmente após grandes atualizações, um hábito herdado de um problema inicial com créditos e reforçado pelo reduzido número de alterações após o grande lançamento. O plano é ativar o autosync quando tudo estiver totalmente estável, para que uma única atualização seja implementada em todas as apps e na documentação.

O servidor MCP é uma de três formas de aceder à plataforma, juntamente com a API e a CLI. A maioria dos MCPs é só de leitura ou limitada pelo contexto; o da Lingo.dev permite que alguém sem perfil de programador configure todo o motor de localização, o que libertou o Gil para seguir em frente depois da configuração de um dia.

"Nem sequer passei assim tanto tempo na interface, mas fez-o bem."

O motor tratou da tradução; Clément tratou da configuração.

O que isto significa para pequenas equipas que localizam software#

O lançamento da Scribe aponta para um padrão que vai além das assinaturas de e-mail. Para uma equipa engineering-first, a localização deixou de ser um problema de mão de obra para passar a ser um problema de conceção de sistemas. A tradução é tratada por modelos; o trabalho que resta é configurar o motor que os governa — o glossário, a voz da marca, as instruções por idioma e a pontuação de qualidade por IA que avalia o resultado.

Essa mudança altera as contas entre desenvolver e comprar. A parte cara da localização interna nunca foi a primeira versão — foi a manutenção: os edge cases, as mudanças nos modelos e as regras por idioma que se acumulam ao longo do tempo. Uma plataforma de engenharia de localização absorve isso, e é por isso que uma equipa de duas pessoas consegue operar 16 idiomas sem uma contratação dedicada à localização.

Há três condições que permitem generalizar isto a outras equipas. O conteúdo de origem vive em controlo de versões. O motor é suportado por uma API, uma CLI e um servidor MCP, pelo que encaixa no workflow que a equipa já utiliza. E a pontuação de qualidade por IA torna o resultado mensurável em idiomas que ninguém na equipa fala — a diferença entre confiar numa tradução e verificar uma tradução.

Pelas suas palavras#

"Com a IA a executar tão bem, o valor está agora do lado do arquiteto — ganha o melhor designer de sistemas. Se eu o tivesse desenvolvido sozinho, não teria concebido um sistema tão bom."

"Recomendei a Lingo.dev a um dos nossos investidores, que também é CTO. Ele tinha desenvolvido localização internamente, e a reação dele foi: era exatamente isto que devíamos ter usado. Se soubesse, teria investido neles."

"Execute um idioma para o mercado que quer abrir. Implemente-o, teste o MCP — ele faz o trabalho sozinho. O momento aha é mesmo o MCP."

Clément Champau, CEO and Co-Founder, Scribe


Scribe é a plataforma de assinaturas de e-mail que milhares de empresas usam para implementar assinaturas consistentes e alinhadas com a marca em toda a empresa, sem qualquer configuração por colaborador, e transformá-las num canal de receita mensurável. Dois fundadores gerem o produto e a documentação em 16 idiomas, configurados num único motor de localização que operam como o resto da sua infraestrutura. A sua localização corre sobre a Lingo.dev.

Perguntas frequentes#

Quanto tempo demora a integrar um motor de localização?

Menos de um dia. O CTO da Scribe leu a documentação da API, considerou-a sólida e ligou a API da Lingo.dev ao workflow de agentes existente em menos de um dia. A configuração do motor — glossário, voz da marca e instruções por locale — aconteceu depois, em separado, conduzida pelo CEO através do servidor MCP.

Uma pessoa sem perfil de programação pode configurar um motor de localização?

Sim. Após a integração de um dia, o CEO da Scribe — técnico, mas não programador — configurou sozinho todo o motor através do servidor MCP da Lingo.dev: pôs um idioma em funcionamento, reviu a aplicação e fez com que o Claude ajustasse o glossário, as instruções e a voz da marca até o resultado se manter consistente. A configuração final chegou a 16 vozes da marca, 133 instruções e 644 termos de glossário.

Como valida a qualidade das traduções em idiomas que não fala?

A Scribe recorre à pontuação de qualidade por IA: cada tradução é avaliada por um modelo independente daquele que a produziu. Ao longo das execuções da Scribe, a pontuação média foi de cerca de 87 em 100, com aproximadamente 96 por cento das traduções a obter 70 pontos ou mais. Isto dá a uma equipa de duas pessoas um sinal de qualidade mensurável em 16 idiomas que não lê pessoalmente, deixando a pós-edição humana reservada para fechar a lacuna final.

Deve desenvolver a localização internamente ou comprar uma solução?

A Scribe é liderada por dois fundadores técnicos que poderiam ter desenvolvido a localização internamente. Optaram por uma plataforma depois de ponderarem a manutenção, e não o desenvolvimento inicial. Um dos seus investidores, um CTO que a tinha desenvolvido internamente, disse-o sem rodeios: era exatamente isto que devíamos ter usado. O custo que se acumula está nos casos-limite e nas regras específicas de cada locale ao longo do tempo, não na primeira versão.

O que faz realmente um engenheiro de localização?

Menos traduzir, mais configurar. Na Scribe, o trabalho passou por configurar o motor — glossário, voz da marca, instruções por locale — e afiná-lo com base nas pontuações de qualidade por IA, em vez de gerir tradutores ou ficheiros. A função está mais próxima da engenharia de plataformas do que da coordenação de fornecedores: desenha e opera o sistema que produz traduções, em vez de gerir as pessoas que as produzem.

O que diria a um par que o esteja a avaliar?

"Ponha um idioma a funcionar para o mercado que quer abrir. Implemente-o, teste o MCP — faz o trabalho por si. O verdadeiro momento de revelação é o MCP."

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