Smartling — где ломается качество локализации, если не настроить workflow

Smartling — где ломается качество локализации, если не настроить workflow

Smartling обычно покупают не ради «перевода в одном окне», а ради контроля процесса. Его сильная сторона — когда нужно развести роли: переводчик, редактор, reviewer, PM, и при этом не потерять контекст из кода, скриншотов и строковых ключей.

Что важно проверить в запуске:
— translation memory и term base должны жить отдельно: TM отвечает за повторяющиеся сегменты, TB — за обязательные термины;
— linguistic quality assurance лучше настраивать не как формальную проверку, а как фильтр типовых ошибок: числа, плейсхолдеры, теги, несогласованность терминов;
— machine translation имеет смысл только там, где есть post-editing и понятный rule set для домена.

Если команда работает с продуктом, а не с контент-агентством, проверьте интеграции с репозиторием, Figma и ticketing-системой. Без этого Smartling легко превращается в отдельный остров, где локализация живёт вне релизного цикла.

Ещё один частый провал — смешивать статус «готово к публикации» с «лингвистически проверено». Разведите эти состояния в workflow, иначе QA будет считаться закрытым раньше, чем текст реально можно выпускать.

Если упростить: Smartling хорошо работает там, где процесс важнее ручного героизма. Сначала настраивайте роли, термбазу и QA-правила, а уже потом масштабируйте перевод.