AI product content की quality checks

हर field के लिए acceptance rules लिखें

हर field के लिए acceptance rules लिखें। Identity और revision fields को source से match करना चाहिए। Editable text में requested locale और required information हो तथा destination format का पालन हो। Claims को supporting evidence चाहिए। केवल एक pass या fail label यह नहीं समझा सकता कि किस condition ने product को रोक दिया।

Machine-checkable defects को editorial judgments से अलग रखें। Missing text और identifier drift को deterministic तरीके से locate किया जा सकता है। Translation benefit को बढ़ा-चढ़ाकर बताती है या नहीं, इसके लिए context और qualified review चाहिए। हर issue को उस व्यक्ति या system तक route करें जो उसे resolve कर सकता है और result को candidate revision के साथ रखें।

Assembly के बाद फिर से compare करें

केवल permitted text fields generate करें और source से copied protected values के साथ candidate record assemble करें। उस assembled record पर दूसरा comparison चलाएँ। इससे mapper की गलतियाँ और review के दौरान हुए accidental edits दोनों पकड़े जाते हैं।

नीचे का illustrative JavaScript example schema-validated objects में scalar protected values की अपेक्षा करता है। यह missing, extra या बदले हुए protected keys और stale source revision detect करके stable issue codes लौटाता है। इस helper से पहले schema और value validation करें, फिर structurally valid candidate को editorial review में भेजें।

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;
}

Numbers और units को stored facts से जाँचें

Localized number देखने में अलग हो सकती है, जबकि stored quantity वही हो। MDN locale-aware presentation के लिए Intl.NumberFormat document करता है। Authoritative value चुनने के बाद formatting लागू करें; rendered currency string से price फिर बनाने के लिए language model को न कहें।

Numeric values के साथ units भी define करें और हर dimension की unit लिखें। Conversion authorized हो तो deterministic conversion rule उपयोग करें और original representation बचाएँ। Sentence में केवल digits compare न करें: अलग units वाले समान numbers अलग products बता सकते हैं। Missing units approval को रोकें जब तक source resolve न हो।

Placeholders की multiplicity और markup validate करें

Source और candidate से placeholders लेने के लिए application का template parser उपयोग करें। केवल names की set नहीं, counts compare करें; duplicate token sentence या application तोड़ सकता है, भले हर original token दिखाई दे। Format-specific escaping rules destination boundary पर रखें।

नीचे का छोटा check पहले से extracted tokens स्वीकार करता है। यह universal placeholder regular expression बनाने की कोशिश नहीं करता। HTML के लिए document fragment parse करें और permitted structure तथा links अलग compare करें। Custom rendering में WordPress escaping guidance relevant है, लेकिन escaping अकेले intended meaning के preservation का proof नहीं।

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);
}

Luna case में structure pass हुआ, meaning review बाकी रहा

20 synthetic products से 20 Japanese और 20 German patches बनाए गए। Translation agent को gpt-5.6-luna और xhigh reasoning के लिए explicitly configure किया गया था। Deterministic schema, identity और protected-field checks सभी 40 assembled rows के लिए pass हुए। Price, currency, material और dimensions source से copy हुए; generated patches identified SKU और locale के लिए केवल title और description बदल सकते थे।

Untouched Japanese patches भी structural validator पास करते हैं। फिर भी AI review ने नीचे दिए दो wording issues पहचाने और descriptions revise कीं। Protected material field की जाँच से यह सिद्ध नहीं होता कि prose material को सही describe करती है। हर consequential assertion को source से compare करें, schema checks green होने के बाद भी।

Spreadsheet और import safety को अलग रखें

OWASP spreadsheet formula injection describe करता है और बताता है कि safety transformations अलग consumers में अलग हो सकती हैं। Supplier और generated cells को untrusted मानें। Actual spreadsheet tool के लिए reviewed serialization policy रखें और saved artifact inspect करें, केवल in-memory table नहीं।

Machine imports को review files से अलग रखें। Human viewing के लिए जो prefix लगाया जाए वह import के दौरान identifier या public description को चुपचाप न बदले। Parser से encoding, quote handling और expected row identities validate करें। Untouched source बचाएँ ताकि spreadsheet editor से आए changes पहचाने और सुधारे जा सकें।

Approval को exact candidate revision से बाँधें

Factual approval और language approval के साथ candidate revision या hash store करें। बाद का कोई edit संबंधित approval को invalidate करे, जब तक फिर review न हो। Final publisher current source revision भी compare करे, क्योंकि product specification बदलने के बाद translation unchanged होते हुए भी stale हो सकती है।

Case artifacts में corrected Japanese patches और German patches review_status: unreviewed rows में assemble होते हैं। दोनों reports translation_semantic_review: pending रखते हैं। AI-assisted correction revision step है, native-speaker या merchant sign-off नहीं। Raw और revised candidates बचाएँ और exact import text को appropriate reviewer से approve कराएँ।

Structural result को semantic acceptance न समझें

Local case का test source-field preservation, duplicate SKU, missing SKU और forbidden price override exercise करता है। Saved Japanese और German patches की read-only reassembly दोनों validated outputs reproduce करती है। Broader catalog में अपनी placeholder grammar, markup और revision policy के checks जोड़ें; ऊपर के illustrative helpers इन 40 rows के validator नहीं हैं।

यह Luna-configured local translation case था, Astra या gateway call नहीं और real store import भी नहीं। Tool ने API usage, request IDs या billing expose नहीं किए; दोनों outputs null usage और cost रखते हैं। Structural result के बाद semantic review और फिर authorized store adapter test करें।

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

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न