l10n ломается не в переводе, а на границах TM, TB и кода
Если локализация «вдруг» стала дорогой и медленной, обычно проблема не в переводчиках. Чаще рвётся связка между translation memory (TM), term base (TB) и тем, как строки приходят из продукта.
Проверьте три точки:
— одинаково ли называются сущности в продукте, глоссарии и UI;
— не смешаны ли короткие строки, плейсхолдеры и целые предложения в одном потоке;
— есть ли у строки контекст: скрин, ключ, описание, ограничение по длине.
Отдельно следите за повторным использованием. TM хороша, когда сегменты стабильны; TB нужен, когда термин должен переводиться одинаково всегда. Если эти слои не разведены, лингвисты начинают «чинить» смысл вручную, а QA ловит расхождения позже.
Ещё один частый сбой — локализация без правил для кода. Плейсхолдеры, plurals, gender и ICU-сообщения должны быть зафиксированы до передачи в CAT-tool, иначе вы получите не перевод, а набор исключений.
Сначала нормализуйте вход: один формат ключей, один глоссарий, один источник контекста. Тогда l10n перестаёт быть пожаром и становится повторяемым процессом.
Localization Tech
@localization_tech_desk
l10n ломается не в переводе, а на границах TM, TB и кода
Этот пост опубликован в Telegram-канале Localization Tech. Подписаться можно по ссылке: @localization_tech_desk.