Scribe делает email-подписи простыми и измеримыми: компания может развернуть единый, соответствующий бренду стандарт подписей для всех сотрудников без индивидуальной настройки и превратить подпись в измеримый канал выручки. Компании пять лет, и она уже уверенно нашла product-market fit. Во время полной перестройки продукта Scribe выпустила весь продукт и документацию сразу на 16 языках. Интеграция заняла меньше дня, а дальше два основателя сами вели всю локализацию — без найма отдельного специалиста и без агентства. Они настроили движок — глоссарий, тональность бренда, инструкции для каждой локали и AI-оценку качества для каждого перевода — в итерациях с Claude через MCP-сервер Lingo.dev.

"Lingo.dev дал нам движок локализации, которым мы управляем через API, MCP и CLI — прямо в нашем собственном стеке. Для команды с инженерным подходом это решение без лишних вопросов."

Клеман Шампо, CEO и сооснователь Scribe

Почему локализацию запустили именно сейчас — спустя пять лет#

AI сделал локализацию практичным вариантом для команды из двух человек, а по времени это идеально совпало с полной перестройкой продукта — новым UI, новым UX и естественным моментом для анонса 16 языков. Через пять лет после запуска Scribe пришла к уверенному product-market fit и стабильному UI, так что повторный перевод уже не рисковал ломаться из-за постоянных изменений интерфейса.

Рынок тоже подталкивал в ту же сторону. Некоторые корпоративные заказчики всё ещё скорее проходят цифровизацию, чем внедряют AI, и на ряде рынков продукт, который не говорит на местном языке, создаёт лишнее трение в продажах. Scribe начала с тех языков, где уже была выручка: французский, включая франкоязычную Африку; испанский — прежде всего для Латинской Америки; и английский. Эти три языка покрывают большую часть западного мира плюс Латинскую Америку. Затем компания пошла в рынки с самым высоким ВВП — Швейцарию, Норвегию и Швецию. «Самый высокий ВВП в Европе, самый высокий ВВП в мире», — сказал Клеман.

Почему решающим фактором стала платформа с инженерным подходом#

Клеман нашёл Lingo.dev через каталог Y Combinator: он следит за новыми инструментами YC и подключает их одним из первых. Решающим оказалось место платформы в стеке. Lingo.dev — это платформа локализационной инженерии: настраиваемый движок локализации с глоссарием, тональностью бренда, инструкциями для каждой локали и AI-оценкой качества, которая независимо оценивает результат. Всем этим можно управлять через API, MCP-сервер и CLI. Платформа работает на самом первом слое процесса разработки — так же, как команда управляет остальной своей инфраструктурой.

"Нам нужно было решение на самом первом слое процесса разработки. Нужен API, нужен MCP — а когда это есть, такой Lego-блок очень легко встраивается в наш агентский процесс."

Гил, сооснователь и CTO Scribe, изучил документацию API, убедился, что всё сделано надёжно, и интегрировал систему меньше чем за день.

"Я отправил это Гилу. Он прочитал документацию API, сказал, что всё выглядит серьёзно, и меньше чем за день внедрил всё целиком."

Как CEO настроил весь движок через MCP#

После однодневной интеграции Клеман сам настроил весь движок — тональность бренда, глоссарий и инструкции для каждой локали — через MCP-сервер Lingo.dev, хотя он не разработчик. В итоге получилась масштабная конфигурация: 16 вариантов тональности бренда, 133 инструкции и 644 термина в глоссарии.

Цикл был предельно практичным. Он запускал один язык, открывал приложение, делал скриншоты и отправлял их обратно через MCP: здесь сломался призыв к действию, здесь — UI. Claude корректировал три рычага — глоссарий, инструкции и тональность бренда, — пока результат не становился надёжным. Затем Клеман запускал полный перевод и раскатывал всё остальное.

"Я запускал один язык, смотрел приложение, делал скриншоты и отправлял их обратно через MCP: здесь сломался CTA, здесь сломался UI, — а Claude подстраивал глоссарий, инструкции и тональность бренда, пока всё не становилось как надо."

Агент сам проявлял инициативу в рамках того же процесса. Пока Claude оптимизировал SEO на обновлённой домашней странице, он заметил, что Google воспринимает локализованные страницы как запасные версии английской, а не как самостоятельные цели для локалей. Поскольку у него был MCP-доступ к движку, он заново запустил синхронизацию Lingo.dev, чтобы это исправить.

Как проверять качество перевода на языках, которыми вы не владеете?#

Движок сам измеряет качество результата. По всем запускам Scribe AI-оценка качества в среднем составляла около 87 из 100, а примерно 96 процентов оценённых переводов набирали 70 баллов и выше — это понятный сигнал качества по 16 языкам, которые два основателя сами не читают.

Scribe выпускает переводы примерно на уровне 95 процентов и считает, что человеческое постредактирование поможет закрыть оставшийся зазор по мере масштабирования. Логика простая: если продукт решает реальную проблему, пользователь не откажется от него только потому, что перевод не отполирован до идеала.

"Даже на уровне 95 процентов этого достаточно. Если вы решаете реальную проблему и пользователю нужно это решение, неидеальный перевод не помешает ему пользоваться продуктом."

Локализацию лучше делать самим или покупать?#

Клеман порекомендовал Lingo.dev одному из своих инвесторов — CTO, который уже выстроил локализацию in-house. Его реакция и поставила точку в вопросе build vs. buy.

"Я порекомендовал Lingo.dev одному из наших инвесторов, который тоже CTO. Он уже выстроил локализацию in-house, и его реакция была такой: именно это нам и стоило использовать. Если бы я тогда знал, я бы сам в них инвестировал."

Больше всего Scribe удивила не стоимость первой сборки. Настоящая цена оказалась в поддержке — в пограничных случаях, которые появляются без конца, и в постоянных решениях о том, как улучшать систему дальше.

"Ничего не даётся легко. Как только начинаешь разбирать все пограничные случаи — а они не заканчиваются никогда, — поддержка начинает отнимать реальное время. Гораздо лучше подключить решение с инженерным подходом и знать, что над ним круглосуточно работает команда."

Когда AI так уверенно выполняет основную работу, ценность смещается к тем, кто проектирует систему. Движок локализации — глоссарий, тональность бренда, инструкции и AI-оценка качества — это архитектура, которую внутренняя команда, собирающая решение в сжатые сроки, вряд ли сможет спроектировать настолько же качественно.

Проблемы с биллингом — и как их исправили#

На старте не хватало прозрачности по затратам. Клеману приходилось запускать прогон и обновлять интерфейс, чтобы убедиться, что кредиты не закончатся в середине процесса; если они всё же заканчивались, прогон останавливался, и его приходилось запускать заново. Он поднял этот вопрос, и уже на той же неделе вышли исправления: предварительная оценка стоимости до запуска и индикатор использования с автопополнением.

"Теперь я ещё до запуска вижу, сколько займёт прогон и во сколько он обойдётся. Раньше приходилось запускать его и постоянно обновлять страницу, чтобы убедиться, что кредиты не закончатся, потому что если это происходило, всё останавливалось и нам приходилось начинать заново."

После этого он смог заранее понимать результат — ещё до запуска были известны и время выполнения, и стоимость. Контраст, который он отметил, был простым: одно дело — отправить запрос и ждать, и совсем другое — увидеть, как нужное изменение выходит уже в течение недели. «Поздравляю с такой быстрой итерацией», — сказал он.

Где всё находится сейчас#

Scribe ведёт четыре приложения — веб-приложение, десктопное приложение и другие — плюс документацию, всё с английского и всё через один движок локализации. Autosync пока выключен: после крупных релизов Гил запускает прогоны вручную. Эта привычка осталась после ранней проблемы с кредитами и закрепилась ещё и потому, что после большого релиза изменений было немного. План — включить autosync, когда всё полностью стабилизируется, чтобы один push разворачивал обновления во всех приложениях и в документации.

MCP-сервер — один из трёх способов работы с платформой наряду с API и CLI. Большинство MCP либо доступны только для чтения, либо ограничены контекстом; MCP у Lingo.dev позволил человеку без навыков разработки настроить весь движок локализации, а Гил после однодневного подключения смог переключиться на другие задачи.

"Я даже не так много времени провёл в интерфейсе, но он отлично справился."

Перевод взял на себя движок, настройку — Клеман.

Что это значит для небольших команд, которые локализуют софт#

Опыт Scribe показывает более широкую закономерность, выходящую далеко за пределы email-подписей. Для команды с инженерным подходом локализация перестала быть проблемой ресурсов и стала задачей проектирования системы. Перевод делают модели; остаётся настроить движок, который ими управляет, — глоссарий, тональность бренда, инструкции для каждой локали и AI-оценку качества, которая оценивает результат.

Этот сдвиг меняет саму логику выбора между build и buy. Самой дорогой частью локализации in-house никогда не была первая версия — дорого обходится поддержка: пограничные случаи, изменения моделей и правила для каждой локали, которые со временем только накапливаются. Платформа локализационной инженерии берёт это на себя — и именно поэтому команда из двух человек может вести 16 языков без отдельного специалиста по локализации.

Есть три условия, которые делают этот подход применимым и для других команд. Исходный контент живёт в системе контроля версий. Движок работает через API, CLI и MCP-сервер, поэтому легко встраивается в процесс, который у команды уже есть. А AI-оценка качества делает результат измеримым даже на языках, которыми в команде никто не владеет, — в этом и разница между тем, чтобы просто доверять переводу, и тем, чтобы действительно его проверять.

Их словами#

"Когда AI так хорошо делает свою работу, ценность теперь на стороне архитектора — выигрывает лучший системный дизайнер. Если бы я строил это сам, я бы не спроектировал настолько хорошую систему."

"Я порекомендовал Lingo.dev одному из наших инвесторов, который тоже CTO. Он уже выстроил локализацию in-house, и его реакция была такой: именно это нам и стоило использовать. Если бы я тогда знал, я бы сам в них инвестировал."

"Запустите один язык для рынка, который хотите открыть. Внедрите это, протестируйте MCP — он сам делает свою работу. Настоящий aha moment здесь — это именно MCP."

Клеман Шампо, CEO и сооснователь Scribe

Scribe — платформа для почтовых подписей, которой пользуются тысячи компаний, чтобы централизованно внедрять единые, соответствующие бренду подписи по всей организации без настройки для каждого сотрудника и превращать их в измеримый канал выручки. Два основателя ведут продукт и документацию на 16 языках, настроив всё это как единый движок локализации, которым управляют так же, как и остальной инфраструктурой. Их локализация работает на Lingo.dev.

Часто задаваемые вопросы#

Сколько времени занимает интеграция движка локализации?

Меньше дня. CTO Scribe изучил документацию по API, убедился, что всё устроено надёжно, и меньше чем за день встроил API Lingo.dev в существующий Процесс агентов. Затем конфигурацию движка — глоссарий, тональность бренда и инструкции для каждой локали — отдельно настроил CEO через MCP-сервер.

Может ли человек не из разработки настроить движок локализации?

Да. После однодневной интеграции CEO Scribe — технически подкованный, но не разработчик — сам настроил весь движок через MCP-сервер Lingo.dev: запускал по одному языку, проверял приложение и просил Claude корректировать глоссарий, инструкции и тональность бренда, пока результат не стал стабильным. В итоге готовая конфигурация включала 16 тональностей бренда, 133 инструкции и 644 термина в глоссарии.

Как проверять качество перевода на языках, которыми вы не владеете?

Scribe опирается на AI-оценку качества: каждый перевод проверяет модель, независимая от той, которая его создала. В среднем по запускам Scribe оценка составляла около 87 из 100, а примерно 96 процентов переводов получали 70 баллов и выше. Это даёт команде из двух человек измеримый сигнал о качестве на 16 языках, которые они сами не читают, а человеческое постредактирование остаётся только для финальной доводки.

Локализацию лучше делать самостоятельно или покупать готовое решение?

Scribe — это два технических основателя, которые вполне могли бы собрать локализацию своими силами. Но они выбрали платформу, потому что оценивали не стартовую разработку, а дальнейшую поддержку. Один из их инвесторов, CTO, который уже строил такое решение in-house, сказал прямо: именно этим нам и следовало воспользоваться. Основные издержки со временем накапливаются не в первой версии, а в пограничных случаях и правилах для каждой локали.

Чем на самом деле занимается инженер по локализации?

Меньше переводит, больше настраивает. В Scribe работа заключалась в том, чтобы настроить движок — глоссарий, тональность бренда, инструкции для каждой локали — и откалибровать его по AI-оценкам качества, а не управлять переводчиками или файлами. Эта роль ближе к платформенной инженерии, чем к координации подрядчиков: вы проектируете и поддерживаете систему, которая создаёт переводы, а не управляете людьми, которые их делают.

Что бы вы сказали коллеге, который только присматривается к этому решению?

"Запустите один язык для рынка, в который хотите выйти. Внедрите это, протестируйте MCP — он действительно делает свою работу сам. Настоящий aha moment — это именно MCP."