Localization Tech
Localization Tech
@localization_tech_desk

7 ошибок в l10n-процессе, которые ломают выпуск даже при хороших переводах

7 ошибок в l10n-процессе, которые ломают выпуск даже при хороших переводах

Чаще всего сбой не в языке, а в стыке кода, контента и терминов. Перевод может быть точным, но релиз всё равно развалится, если строка не вынесена в ресурс, глоссарий не синхронизирован, а контекст для переводчика потерян.

— TM и TB смешивают в одну корзину: translation memory помогает переиспользовать сегменты, а term base фиксирует обязательные термины.
— Не задают locale fallback: при отсутствии перевода интерфейс должен падать в предсказуемый язык, а не в пустоту.
— Игнорируют placeholder’ы, plural rules и длину строк: это ломает UI сильнее, чем орфография.
— Не проверяют preview в CAT-tools и staging: без визуального контекста переводчик работает вслепую.

Ещё одна типовая ошибка — хранить глоссарий отдельно от продукта. Если продуктовая команда меняет термин в интерфейсе, а TB остаётся старой, расхождение быстро уходит в релиз и потом множится в TM.

Лучший минимум для стабильного l10n-процесса: один источник терминов, автоматическая проверка плейсхолдеров, понятный fallback и обязательный контекст для каждого спорного сегмента.
Этот пост опубликован в Telegram-канале Localization Tech. Подписаться можно по ссылке: @localization_tech_desk.
tech

Свежие посты в категории «Tech Infrastructure»

Все каналы категории →

start

Готовы запустить рекламу через сеть public.tg?

Новый оффер, продукт, GEO, кейс, событие или партнёрский запуск — соберём маршрут под задачу и отдадим медиаплан.

Telegram для медиаплана: @AFFtop_connect. Быстрый тест: $20 за канал, $1000 за пакет по сети.