Flusso di lavoro per localizzare un catalogo prodotti

Blocca la fonte prima di tradurre

Esporta il catalogo e conserva uno snapshot immutabile della fonte. Registrane origine, ora dell'export e revisione o hash del file. Assegna a ogni variante un'identità stabile e controlla identificativi mancanti o duplicati prima di creare i job linguistici. Mantieni un manifest delle coppie prodotto-locale che intendi elaborare.

Separa la preparazione della fonte dalla traduzione. Risolvi prima con il product owner misure contraddittorie, unità mancanti e affermazioni non supportate. Normalizzare un export del fornitore può essere necessario; registra queste correzioni come modifiche alla fonte e fai approvare al proprietario la baseline risultante prima di iniziare il lavoro linguistico.

Separa i fatti protetti dal testo modificabile

Crea un record protetto per SKU, prezzo, valuta, unità, relazione tra varianti e altri valori operativi. Genera solo una patch testuale. Al momento dell'assemblaggio, copia i valori protetti direttamente dalla fonte e confrontali di nuovo, così un modello non può diventare l'autorità di un campo che ha visto soltanto come contesto.

Rendi tracciabili anche le dichiarazioni. Collega le asserzioni approvate alle relative evidenze e chiedi alla fase di stesura di segnalare tutto ciò che non è supportato. La configurazione seguente è una policy di pipeline illustrativa, non un file accettato da Shopify o WooCommerce. Il tuo adapter deve mapparla al contratto reale della destinazione.

{
  "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"
}

Allega un glossario e un brief di locale

Un brief di locale dovrebbe identificare pubblico, tono, terminologia approvata e regole di presentazione. Mantieni separati i concetti di prodotto dalle grafie preferite. W3C ITS definisce terminologia e metadati di traduzione che possono orientare un sistema di localizzazione più ricco; questo flusso usa un record editoriale versionato più semplice.

Risolvi i termini ambigui con esempi della categoria reale. Se una voce del glossario cambia, identifica i candidati interessati e decidi se richiedono una nuova generazione o una modifica mirata. Mantieni ogni locale legato alla stessa fonte approvata. Non lasciare che una versione tradotta diventi una fonte intermedia non revisionata per le altre.

Caso locale: 20 prodotti, 40 patch linguistiche

Un catalogo congelato di 20 prodotti sintetici è stato tradotto in 20 patch giapponesi e 20 tedesche da un agente di traduzione configurato esplicitamente per gpt-5.6-luna con ragionamento xhigh. Ogni patch contiene solo sku, locale, title e description. L'assembler copia prezzo, valuta, materiale e dimensioni da source.json, quindi preservare questi fatti è una proprietà della pipeline, non un compito di copiatura delegato al modello.

I file salvati validated-ja.json e validated-de.json contengono ciascuno 20 righe e un elenco failures vuoto. La riassemblatura in sola lettura corrisponde a entrambi gli output salvati. Usa questo schema nel tuo batch: conserva la revisione della fonte, salva le patch linguistiche separatamente e valida copertura e campi consentiti prima di assemblare il pacchetto di revisione.

Esegui controlli deterministici prima della revisione editoriale

Valida schema dell'output, campi consentiti, mapping degli identificativi, revisione della fonte, testo richiesto e valori protetti. Confronta il numero di placeholder usando la grammatica reale dei template dell'applicazione. Analizza il markup invece di applicare una sostituzione testuale generica all'HTML. Metti in attesa i record malformati invece di chiedere all'importer di ripararli.

Per i file di revisione dei fogli di calcolo, OWASP documenta i rischi di formula injection e l'assenza di una trasformazione CSV sicura universale. Usa una policy di export revisionata per lo strumento scelto e mantieni quell'artefatto distinto dall'import macchina. L'aggiunta di un prefisso di escape per la visualizzazione umana non deve modificare accidentalmente uno SKU nel payload dello store.

Collega le decisioni di revisione alle revisioni del contenuto

Fornisci ai revisori fatti della fonte, contesto del glossario, candidato e problemi strutturati. Richiedi separatamente decisioni fattuali e linguistiche. Registra chi ha approvato il contenuto e quali revisioni ha visto. Un revisore può accettare una frase localizzata mentre sospende un'affermazione che richiede evidenze; il record dovrebbe esprimere questa distinzione.

Nel caso locale, la revisione IA ha corretto il giapponese di DEMO-003, sostituendo una formulazione che implicava cartone ondulato con una coerente con il supporto di cartone della fonte. Ha inoltre chiarito DEMO-010 indicando due manici in totale. L'output originale resta in raw-ja.json. Entrambe le lingue assemblate riportano ancora review_status: unreviewed e translation_semantic_review: pending: queste correzioni non costituiscono un'approvazione di madrelingua o merchant.

Assembla e verifica il pacchetto di destinazione

Seleziona candidati approvati e aggiornati rispetto alla fonte e trasforma solo i loro campi consentiti. L'API di traduzione di Shopify usa il contratto di risorsa e digest; un deployment WooCommerce richiede il mapping dei prodotti e, per più lingue, il livello di localizzazione verificato. Il pacchetto di revisione generico non è di per sé un import universale per gli store.

Testa un piccolo import autorizzato in staging. Salva il risultato dell'importer, rileggi i campi interessati e ispeziona comportamento del prodotto e del locale. Riconcilia l'insieme di prodotti pianificato con i risultati memorizzati. Mantieni separate le righe fallite e conserva i valori precedenti per un eventuale ripristino attentamente circoscritto.

Registra il risultato e i suoi limiti

Il manifest completato dovrebbe collegare fonte, glossario, prompt, candidati, controlli, approvazioni e risultati della destinazione. Registra l'utilizzo effettivo per ogni tentativo quando l'evidenza è disponibile, comprese le ripetizioni. Mantieni esplicitamente sconosciuti l'utilizzo mancante e i risultati di revisione mancanti. Un file analizzabile non dimostra che uno store lo abbia accettato.

Nel caso locale circoscritto, il modello selezionato era Luna, non Astra, e non sono state effettuate chiamate al gateway né import reali nello store. Utilizzo API, request ID e fatturazione non erano esposti; model_api_usage e model_api_cost restano null, non zero. Il passo successivo è l'approvazione semantica seguita da un test di destinazione autorizzato separatamente.

Domande frequenti