Workflow zur Produktkatalog-Lokalisierung

Frieren Sie die Quelle vor der Übersetzung ein

Exportieren Sie den Katalog und bewahren Sie einen unveränderlichen Quellensnapshot auf. Erfassen Sie Herkunft, Exportzeit und Revision oder Datei-Hash. Geben Sie jeder Variante eine stabile Identität und prüfen Sie fehlende oder doppelte Kennungen, bevor Sie Sprachjobs erstellen. Führen Sie ein Manifest der Produkt-Locale-Paare, die Sie verarbeiten möchten.

Trennen Sie Quellvorbereitung von Übersetzung. Klären Sie widersprüchliche Maße, fehlende Einheiten und unbelegte Aussagen zuerst mit dem Produkteigentümer. Eine Normalisierung des Lieferantenexports kann erforderlich sein. Erfassen Sie diese Korrekturen als Quellenänderungen und lassen Sie den Eigentümer die resultierende Baseline freigeben, bevor Spracharbeit beginnt.

Trennen Sie geschützte Fakten von editierbarem Text

Erstellen Sie einen geschützten Datensatz für SKU, Preis, Währung, Einheit, Variantenbeziehung und andere operative Werte. Generieren Sie nur einen Text-Patch. Kopieren Sie bei der Zusammenstellung geschützte Werte direkt aus der Quelle und vergleichen Sie sie erneut, damit ein Modell nicht zur Autorität für ein Feld wird, das es nur als Kontext gesehen hat.

Machen Sie auch Aussagen nachvollziehbar. Verknüpfen Sie freigegebene Aussagen mit ihren Belegen und weisen Sie den Entwurfsschritt an, Unbelegtes zu kennzeichnen. Die folgende Konfiguration ist eine beispielhafte Pipeline-Richtlinie und keine von Shopify oder WooCommerce akzeptierte Datei. Ihr Adapter muss sie auf den tatsächlichen Zielvertrag abbilden.

{
  "identity": ["product_id", "variant_id", "locale"],
  "protected": ["sku", "price_minor", "currency", "unit", "parent_id"],
  "editable": ["title", "description", "care_text"],
  "revisionInputs": ["source", "glossary", "prompt"],
  "releaseRequires": ["field_checks", "fact_review", "language_review"],
  "destinationWrite": "separate_authorization"
}

Fügen Sie ein Glossar und ein Locale-Briefing hinzu

Ein Locale-Briefing sollte Zielgruppe, Ton, freigegebene Terminologie und Darstellungsregeln benennen. Halten Sie Produktkonzepte getrennt von bevorzugten Schreibweisen. W3C ITS definiert Terminologie- und Übersetzungsmetadaten, die ein umfassenderes Lokalisierungssystem informieren können; dieser Workflow verwendet eine einfachere versionierte redaktionelle Aufzeichnung.

Klären Sie mehrdeutige Begriffe mit Beispielen aus der tatsächlichen Kategorie. Wenn sich ein Glossareintrag ändert, identifizieren Sie betroffene Kandidaten und entscheiden Sie, ob sie neu generiert oder gezielt bearbeitet werden müssen. Binden Sie jedes Locale an dieselbe freigegebene Quelle. Lassen Sie eine übersetzte Version nicht zu einer ungeprüften Zwischensource für den Rest werden.

Lokaler Fall: 20 Produkte, 40 Sprach-Patches

Ein eingefrorener Katalog mit 20 synthetischen Produkten wurde von einem Übersetzungsagenten in 20 japanische und 20 deutsche Patches übersetzt, der ausdrücklich für gpt-5.6-luna mit xhigh-Reasoning konfiguriert war. Jeder Patch enthält nur sku, locale, title und description. Der Assembler kopiert Preis, Währung, Material und Abmessungen aus source.json. Der Erhalt dieser Fakten ist daher eine Eigenschaft der Pipeline und keine an das Modell delegierte Kopieraufgabe.

Die gespeicherten validated-ja.json und validated-de.json enthalten jeweils 20 Zeilen und eine leere Fehlerliste. Eine schreibgeschützte erneute Zusammenstellung entspricht beiden gespeicherten Ausgaben. Verwenden Sie dieses Muster in Ihrer eigenen Charge: Bewahren Sie die Quellenrevision, speichern Sie Sprach-Patches getrennt und validieren Sie Abdeckung und zulässige Felder vor dem Aufbau des Prüfungspakets.

Führen Sie vor der redaktionellen Prüfung deterministische Checks aus

Validieren Sie Ausgabeschema, zulässige Felder, Kennungszuordnung, Quellenrevision, erforderlichen Text und geschützte Werte. Vergleichen Sie die Zahl der Platzhalter mit der tatsächlichen Template-Grammatik der Anwendung. Parsen Sie Markup, statt eine allgemeine Textersetzung auf HTML anzuwenden. Halten Sie fehlerhafte Datensätze an, statt den Importer um Reparatur zu bitten.

Für Tabellenkalkulationsdateien zur Prüfung dokumentiert OWASP Risiken durch Formel-Injection und das Fehlen einer universell sicheren CSV-Transformation. Verwenden Sie für das gewählte Tabellen-Tool eine geprüfte Exportregel und halten Sie dieses Artefakt getrennt vom Maschinenimport. Ein Escape-Präfix für menschliche Ansicht darf eine SKU in der Shop-Payload nicht versehentlich verändern.

Binden Sie Prüfentscheidungen an Inhaltsrevisionen

Geben Sie Prüfern Quellenfakten, Glossarkontext, Kandidat und strukturierte Probleme. Verlangen Sie faktische und sprachliche Entscheidungen getrennt. Erfassen Sie, wer den Inhalt freigegeben hat und welche Revisionen diese Person gesehen hat. Ein Prüfer kann eine lokalisierte Formulierung akzeptieren und gleichzeitig eine belegbedürftige Aussage zurückhalten; der Datensatz sollte diese Unterscheidung ausdrücken.

Im lokalen Fall korrigierte die KI-Prüfung DEMO-003 auf Japanisch von einer Formulierung, die Wellpappe nahelegte, zu einer Formulierung, die mit der im Quelltext genannten Kartonrückseite übereinstimmt. Sie stellte außerdem bei DEMO-010 klar, dass insgesamt zwei Griffe gemeint sind. Die ursprüngliche Ausgabe bleibt in raw-ja.json. Beide zusammengesetzten Sprachen tragen weiterhin review_status: unreviewed und translation_semantic_review: pending: Diese Korrekturen sind keine Freigabe durch Muttersprachler oder Händler.

Stellen Sie das Zielpaket zusammen und verifizieren Sie es

Wählen Sie freigegebene, quellenaktuelle Kandidaten aus und transformieren Sie nur ihre zulässigen Felder. Shopifys Übersetzungs-API verwendet einen Ressourcen- und Digest-Vertrag; eine WooCommerce-Bereitstellung benötigt ihre Produktzuordnung und bei mehreren Sprachen die verifizierte Lokalisierungsschicht. Das allgemeine Prüfungspaket ist kein universeller Shop-Import.

Testen Sie einen kleinen autorisierten Import im Staging. Speichern Sie das Importergebnis, lesen Sie Zielfelder zurück und prüfen Sie Produkt- und Locale-Verhalten. Gleichen Sie die geplante Produktmenge mit gespeicherten Ergebnissen ab. Halten Sie fehlerhafte Zeilen getrennt und bewahren Sie vorherige Werte für eine sorgfältig begrenzte Rücknahme auf, falls nötig.

Erfassen Sie das Ergebnis und seine Grenzen

Das fertige Manifest sollte Quelle, Glossar, Prompts, Kandidaten, Checks, Freigaben und Zieldatensätze verknüpfen. Erfassen Sie tatsächliche Nutzung für jeden Versuch, wenn Belege verfügbar sind, einschließlich Wiederholungen. Halten Sie fehlende Nutzung und fehlende Prüfergebnisse ausdrücklich unbekannt. Eine parsbare Datei belegt nicht, dass ein Shop sie akzeptiert hat.

Im begrenzten lokalen Fall war das ausgewählte Modell Luna und nicht Astra, und es gab weder einen Gateway-Aufruf noch einen echten Shop-Import. API-Nutzung, Anfrage-IDs und Abrechnung wurden nicht offengelegt; model_api_usage und model_api_cost bleiben null und bedeuten nicht, dass die Kosten null oder die Arbeit kostenlos waren. Der nächste Schritt ist semantische Freigabe, gefolgt von einem separat autorisierten Zieltest.

Häufige Fragen