فحوص جودة محتوى المنتجات

عرّف عقد الجودة قبل التوليد

اكتب قواعد قبول لكل حقل. ينبغي أن تطابق حقول الهوية والمراجعة المصدر. وينبغي للنص القابل للتحرير استخدام اللغة المحلية المطلوبة وتضمين المعلومات المطلوبة واحترام صيغة الوجهة. تحتاج الادعاءات إلى دليل داعم. تسمية نجاح أو فشل واحدة خشنة أكثر من اللازم لشرح الشرط الذي أوقف المنتج.

أبقِ العيوب القابلة للفحص آليًا منفصلة عن الأحكام التحريرية. يمكن تحديد النص المفقود وانحراف المعرّفات حتميًا. لكن ما إذا كانت الترجمة تبالغ في منفعة يتطلب سياقًا ومراجعة مؤهلة. وجّه كل مشكلة إلى الشخص أو النظام القادر على حلها وألحق النتيجة بمراجعة المرشح.

قارن القيم المحمية بعد التجميع

ولّد الحقول النصية المسموح بها فقط ثم اجمع سجل المرشح باستخدام القيم المحمية المنسوخة من المصدر. نفّذ مقارنة ثانية على ذلك السجل المجمع. يلتقط هذا أخطاء المحول والتعديلات العرضية التي حدثت أثناء المراجعة.

يتوقع مثال JavaScript كائنات متحققة وفق المخطط مع قيم محمية عددية. ويكتشف المفاتيح المحمية المفقودة أو الإضافية أو المتغيرة ومراجعة مصدر قديمة، ويعيد رموز مشكلات مستقرة. ضع فحص المخطط والقيمة قبل هذا المساعد، ثم وجّه المرشح الصحيح بنيويًا إلى المراجعة التحريرية.

function checkProtected(source, candidate) {
  const issues = [];
  if (candidate.sourceRevision !== source.sourceRevision) {
    issues.push({ code: "STALE_SOURCE", field: "sourceRevision" });
  }
  const keys = new Set([
    ...Object.keys(source.protected),
    ...Object.keys(candidate.protected),
  ]);
  for (const field of keys) {
    const hasSource = Object.prototype.hasOwnProperty.call(source.protected, field);
    const hasCandidate = Object.prototype.hasOwnProperty.call(candidate.protected, field);
    if (!hasSource || !hasCandidate ||
        !Object.is(source.protected[field], candidate.protected[field])) {
      issues.push({ code: "PROTECTED_FIELD_CHANGED", field });
    }
  }
  return issues;
}

افصل تنسيق الأرقام عن القيم

قد يبدو الرقم المحلي مختلفًا مع تمثيله الكمية المخزنة نفسها. توثق MDN Intl.NumberFormat للعرض الواعي باللغة المحلية. طبّق التنسيق بعد اختيار القيمة الموثوقة؛ ولا تطلب من نموذج لغة إعادة إنشاء سعر من سلسلة عملة معروضة.

عرّف الوحدات بجوار القيم الرقمية، بما في ذلك الوحدة التي تنتمي إلى كل بُعد. إذا كان التحويل مصرحًا به، فاستخدم قاعدة تحويل حتمية واحتفظ بالتمثيل الأصلي. لا تقارن أرقام الجملة فقط: يمكن لرقمين متطابقين بوحدتين مختلفتين وصف منتجين مختلفين. ينبغي للوحدات المفقودة حجب الموافقة حتى يحل المصدر.

تحقق من تعدد المحارف النائبة وmarkup

استخدم محلل القالب في التطبيق لجمع رموز المحارف النائبة من المصدر والمرشح. قارن الأعداد لا مجموعة الأسماء فقط؛ فقد يكسر رمز مكرر جملة أو تطبيقًا حتى مع ظهور كل رمز أصلي. أبقِ قواعد الهروب الخاصة بالصيغة عند حد الوجهة.

يقبل الفحص الصغير التالي رموزًا مستخرجة مسبقًا. ولا يحاول تطبيق تعبير منتظم عالمي للمحارف النائبة. في HTML، حلل جزء الوثيقة وقارن البنية والروابط المسموح بها منفصلين. تفيد إرشادات الهروب في WordPress للعرض المخصص، لكن الهروب وحده لا يثبت الحفاظ على المعنى المقصود.

function samePlaceholderCounts(sourceTokens, candidateTokens) {
  const counts = new Map();
  for (const token of sourceTokens) {
    counts.set(token, (counts.get(token) ?? 0) + 1);
  }
  for (const token of candidateTokens) {
    if (!counts.has(token)) return false;
    counts.set(token, counts.get(token) - 1);
  }
  return [...counts.values()].every((count) => count === 0);
}

حالة: حقول صحيحة وصياغة لا تزال تحتاج إلى تصحيح

ولّد وكيل ترجمة مضبوط صراحةً على gpt-5.6-luna مع reasoning بدرجة xhigh 20 تصحيحًا باليابانية و20 بالألمانية من 20 منتجًا اصطناعيًا. اجتازت فحوص المخطط والهوية والحقول المحمية الحتمية جميع الصفوف المجمعة وعددها 40. نُسخ السعر والعملة والمادة والأبعاد من المصدر؛ ولم تستطع التصحيحات المولّدة تغيير إلا title وdescription للـ SKU واللغة المحلية المحددين.

تجتاز التصحيحات اليابانية غير الممسوسة أيضًا مدقق البنية. ومع ذلك حددت مراجعة AI مشكلتي الصياغة أدناه ونقحت الوصفين. لذلك لا يثبت فحص حقل مادة محمي أن النثر يصف المادة بدقة. قارن كل ادعاء مؤثر بمصدره حتى بعد تحول كل فحص مخطط إلى نجاح.

اختبر تصدير المراجعة إلى جانب الاستيراد

تصف OWASP حقن الصيغ في الجداول وتذكر أن تحويلات السلامة تختلف بين المستهلكين. تعامل مع خلايا المورد والخلايا المولّدة كمدخلات غير موثوقة. استخدم سياسة تسلسل راجعها البشر لأداة الجداول الفعلية وافحص الأثر المحفوظ لا جدولًا في الذاكرة فقط.

أبقِ الاستيراد الآلي منفصلًا عن ملفات المراجعة. لا ينبغي لبادئة أضيفت لعرض بشري آمن أن تغير معرّفًا أو وصفًا عامًا بصمت أثناء الاستيراد. تحقق من الترميز ومعالجة علامات الاقتباس وهويات الصفوف المتوقعة باستخدام محلل. احتفظ بالمصدر غير الممسوس حتى يمكن تحديد تغييرات محرر الجداول وتصحيحها.

اربط الموافقة بالمرشح الدقيق

خزّن مراجعة أو تجزئة المرشح مع الموافقة الواقعية واللغوية. ينبغي لأي تعديل لاحق أن يبطل الموافقة المعنية حتى مراجعتها. يجب على الناشر النهائي مقارنة مراجعة المصدر الحالية أيضًا، لأن ترجمة غير متغيرة قد تصبح قديمة بعد تغير مواصفة المنتج.

في آثار الحالة، تتجمع التصحيحات اليابانية المصححة والألمانية في صفوف تحمل review_status: unreviewed. ويحتفظ كلا التقريرين بـ translation_semantic_review: pending. التصحيح بمساعدة AI خطوة مراجعة وليس اعتماد متحدث أصلي أو تاجر. احتفظ بالمرشحين الخام والمنقحين ثم دع المراجع المناسب يعتمد النص الدقيق الذي سيدخل حزمة الاستيراد.

أعد إنتاج الفحوص وأبقِ نطاقها واضحًا

يختبر فحص الحالة المحلية الحفاظ على حقول المصدر وSKU المكرر وSKU المفقود وتجاوز سعر ممنوع. تعيد إعادة التجميع للقراءة فقط للتصحيحات اليابانية والألمانية المحفوظة كلا الناتجين المتحقق منهما. للكتالوج الأوسع، أضف فحوص قواعد المحارف النائبة وmarkup وسياسة المراجعة الخاصة بك؛ المساعدات التوضيحية أعلاه أمثلة منفصلة وليست المدقق المستخدم للصفوف الأربعين.

كانت هذه حالة ترجمة محلية مضبوطة على Luna، دون مكالمة Astra أو بوابة ودون استيراد متجر حقيقي. لم تكشف الأداة استخدام API أو معرّفات الطلب أو الفوترة؛ ويحتفظ كلا الناتجين بـ null للاستخدام والتكلفة. استخدم النتيجة البنيوية للانتقال إلى المراجعة الدلالية، ثم اختبر محول المتجر المصرح به بصورة منفصلة.

node --test examples/commerce-localization-case/case.test.mjs

الأسئلة الشائعة