|
Документация
Заказать демоПлатформа
Платформа
MCPCLIAPIРабочие процессы
РуководстваЖурнал изменений

Начало работы

  • Введение
  • Подключите свой движок

Движок локализации

  • Обзор
  • Тональность бренда
  • Правила
  • Глоссарии
  • Модели LLM
  • Токены кэша
  • Разрешение локалей

Качество

  • Отчёты
  • AI-эвалюаторы
  • Песочница
  • Предложения для движка

Администрирование

  • API-ключи
  • Команда
  • Роли и разрешения
  • Журналы аудита

Платформа локализационной инженерии

Lingo.dev — платформа локализационной инженерии на базе AI. Она помогает продуктовым командам превращать LLM в stateful API перевода, чтобы получать консистентные переводы продакшен-уровня для приложений, документации и контента на любом языке.

Контекст и локализационная инженерия#

Использовать LLM для перевода — очевидный шаг. Любая команда может отправить строку в модель и получить перевод. Но по-настоящему идеальными переводы делают две вещи: контекст и локализационная инженерия.

Контекст — это всё, что модель знает помимо самой строки: о продукте, аудитории, тональности бренда и принятых в конкретной локали нормах. Без этого модель гадает. С этим — локализует.

Локализационная инженерия — это практика, в которой этот контекст закладывается в воспроизводимую инфраструктуру: правила глоссария, предпочтения по формальности, культурные адаптации, — чтобы каждый перевод в любой локали применял их единообразно.

Без этого вы получаете просто переводы. С этим — локализацию.

Проблема#

До появления LLM у команд было два варианта — и оба несовершенны.

Машинный перевод был быстрым, но структурно не способен учитывать контекст продукта. Команды выпускали MT-переводы, понимая, что это будет подрывать доверие на каждом рынке.

Ручной перевод был точным, но масштабировался линейно. Каждая новая локаль требовала обучать лингвистов терминологии продукта, тональности бренда и отраслевым понятиям. Обработав более 100 млн слов на 42 языках, мы выяснили, что 89% задержек локализации происходят на этапах передачи между командами, а не в самом переводе.

Оба подхода рассматривали локализацию как Процесс управления проектами. Lingo.dev рассматривает её как инженерную задачу.

Что вы создаёте#

В Lingo.dev команды создают собственные движки локализации. Каждый движок объединяет:

  • LLM-модели для каждой локали — выберите подходящую модель для каждой языковой пары с ранжированными резервными вариантами.

  • Тональность бренда — определите, как ваш продукт звучит на каждом языке. Формальное "Sie" в немецком, неформальное "tu" в итальянском, вежливое "vous" во французском.

  • Глоссарий — сопоставляйте исходные термины с точными переводами для каждой локали. "911" превращается в "112" для европейских рынков. Названия продуктов остаются без перевода.

  • Правила — закрепляют языковые нюансы, которые универсальные модели упускают: порядок прилагательных в испанском, пробел перед знаком процента, выбор местоимений по степени формальности в каждом регионе.

  • Оценка качества — оценки GEMBA, BERTScore, соответствие глоссарию, валидаторы для конкретных локалей. Непрерывно, автоматически.

В результате команды используют собственную экспертизу и предпочтения вместе с исследованиями Lingo.dev в области языковой инженерии, которые ведутся с 2023 года, чтобы предсказуемо выходить на глобальный масштаб с первого дня — даже на языках, которыми они не владеют.

Open-source инструменты для разработчиков#

Open-source сообщество Lingo.dev (5,100+ звёзд на GitHub) создаёт инструменты для разработчиков, которые соединяют кодовые базы с движками локализации:

  • CLI — переводите прямо из командной строки. От установки до первой локализованной сборки — 4 минуты.
  • CI/CD — GitHub Actions, GitLab CI, Bitbucket Pipelines. Переводы выходят вместе с вашим кодом.
  • Compiler — i18n на этапе сборки. Никаких накладных расходов во время выполнения и никаких сдвигов интерфейса.
  • I18n MCP — понимание локализации для AI-ассистентов в разработке: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot.

Что дальше#

Движки локализации
Узнайте, как движки объединяют модели, глоссарии, тональность бренда и оценку качества
AI-эвалюаторы
Настройте автоматический мониторинг качества перевода
Быстрый старт CLI
Установите CLI и запустите свой первый перевод
Справочник API
Интегрируйте API локализации в ваш Процесс

Эта страница была полезной?

Max PrilutskiyMax Prilutskiy·Обновлено около 18 часов назад·2 минуты чтения