Workflow voor productcataloguslokalisatie

Updated 2026-09-05

Genereer tekstpatches, behoud productfeiten in code en review daarna de betekenis. Een lokale case met 20 producten laat zien hoe 40 structureel geldige taalconcepten toch correctie nodig kunnen hebben.

Bevries de bron vóór vertaling

Exporteer de catalogus en bewaar een onveranderlijke source-snapshot. Registreer herkomst, exporttijd en revisie of filehash. Geef iedere variant een stabiele identiteit en controleer ontbrekende of dubbele identifiers voordat je taaljobs aanmaakt. Houd een manifest bij van de product-localeparen die je wilt verwerken.

Scheid bronvoorbereiding van vertaling. Los tegenstrijdige metingen, ontbrekende eenheden en onbewezen claims eerst met de producteigenaar op. Normalisatie van een leveranciersexport kan nodig zijn; registreer die correcties als bronwijzigingen en laat de eigenaar de resulterende baseline goedkeuren vóór taalwerk begint.

Scheid beschermde feiten van bewerkbare tekst

Maak een beschermd record voor SKU, prijs, valuta, eenheid, variantrelatie en andere operationele waarden. Genereer alleen een tekstpatch. Kopieer bij assemblage beschermde waarden rechtstreeks uit de bron en vergelijk ze opnieuw, zodat een model niet de autoriteit kan worden van een veld dat het alleen als context zag.

Maak ook claims traceerbaar. Koppel goedgekeurde beweringen aan hun bewijs en vraag de draftingstap alles te markeren wat niet wordt ondersteund. De volgende configuratie is een illustratief pipelinebeleid en geen bestand dat Shopify of WooCommerce accepteert. Je adapter moet het mappen op het echte bestemmingscontract.

{
  "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"
}

Voeg een glossary en locale-brief toe

Een locale-brief moet publiek, toon, goedgekeurde terminologie en presentatieregels benoemen. Houd productconcepten gescheiden van voorkeurs spellingen. W3C ITS definieert terminologie- en vertaalmetadata die een rijker lokalisatiesysteem kunnen informeren; deze workflow gebruikt een eenvoudiger versiebeheerd redactioneel record.

Los ambigue termen op met voorbeelden uit de echte categorie. Identificeer bij een glossarywijziging de getroffen kandidaten en bepaal of nieuwe generatie of gerichte edit nodig is. Koppel elke locale aan dezelfde goedgekeurde bron. Laat een vertaalde versie niet zonder review tussenbron voor de rest worden.

Lokale case: 20 producten, 40 taalpatches

Een bevroren catalogus met 20 synthetische producten is door een vertaalagent vertaald naar 20 Japanse en 20 Duitse patches. De agent was expliciet geconfigureerd voor gpt-5.6-luna met xhigh reasoning. Elke patch bevat alleen sku, locale, title en description. De assembler kopieert prijs, valuta, materiaal en afmetingen uit source.json; het behouden van die feiten is dus een eigenschap van de pipeline en geen kopieertaak die aan het model is gedelegeerd.

De opgeslagen validated-ja.json en validated-de.json bevatten elk 20 rijen en een lege failures-lijst. Read-only reassembly komt overeen met beide opgeslagen outputs. Gebruik dit patroon in je eigen batch: bewaar de bronrevisie, sla taalpatches afzonderlijk op en valideer dekking en toegestane velden voordat je het reviewpakket assembleert.

Lokaal synthetisch-catalogusreviewrapport met Engelse bronproducten naast Japanse en Duitse drafts, met 40 gelokaliseerde rijen en semantische review in afwachting.
Echte screenshot van het lokale reviewrapport voor de synthetische catalogus in de Luna xhigh-case: 20 bronproducten en 40 gelokaliseerde rijen. Review door native speakers en merchants staat nog open.
Case-artefactGeregistreerd resultaatReviewstatus
source.json20 synthetische producten; bevroren revisieAutoritatieve fixturefeiten
validated-ja.json20 geassembleerde rijen; 0 structurele foutenSemantische review in afwachting
validated-de.json20 geassembleerde rijen; 0 structurele foutenSemantische review in afwachting
raw-ja.jsonOriginele Japanse patches behoudenVóór twee AI-reviewcorrecties

Voer deterministische controles uit vóór redactionele review

Valideer outputschema, toegestane velden, identifier-mapping, bronrevisie, vereiste tekst en beschermde waarden. Vergelijk placeholdercounts met de echte templategrammatica van de applicatie. Parse markup in plaats van een algemene tekstsubstitutie op HTML toe te passen. Zet misvormde records on hold in plaats van de importer te vragen ze te repareren.

OWASP documenteert voor spreadsheet-reviewbestanden formula-injectionrisico's en het ontbreken van één universele veilige CSV-transformatie. Gebruik een gereviewde exportpolicy voor de gekozen spreadsheettool en houd dat artefact los van de machine-import. Een escape-prefix voor menselijke weergave mag een SKU in de storepayload niet per ongeluk wijzigen.

Koppel reviewbeslissingen aan contentrevisies

Geef reviewers bronfeiten, glossarycontext, kandidaat en gestructureerde issues. Vereis feitelijke en taalkundige beslissingen afzonderlijk. Registreer wie de content heeft goedgekeurd en welke revisies die persoon zag. Een reviewer kan een gelokaliseerde zin accepteren en tegelijk een claim vasthouden die bewijs nodig heeft; het record moet dat onderscheid tonen.

In de lokale case corrigeerde AI-review Japans DEMO-003 van een formulering die golfkarton impliceerde naar een formulering die past bij de kartonnen achterkant van de bron. Ook werd DEMO-010 verduidelijkt als twee handvatten in totaal. De oorspronkelijke output blijft in raw-ja.json. Beide geassembleerde talen dragen nog review_status: unreviewed en translation_semantic_review: pending; deze correcties zijn geen goedkeuring door native speakers of merchants.

ArtefactDoelMoet identificeren
Source-snapshotAutoritatieve inputProduct en bronrevisie
KandidaatrecordVoorgestelde gelokaliseerde tekstLocale, poging en glossary
ReviewbeslissingToestemming om die kandidaat te gebruikenReviewer en contentrevisie
ImportpakketMinimale goedgekeurde doelpatchAdapter en doelvelden
Read-back-rapportWaargenomen opgeslagen resultaatDestination-ID's en verschillen

Assembleer en verifieer het bestemmingspakket

Selecteer goedgekeurde, bronactuele kandidaten en transformeer alleen hun toegestane velden. Shopify's vertaal-API gebruikt een resource- en digestcontract; een WooCommerce-deployment vereist productmapping en voor meerdere talen de geverifieerde lokalisatielaag. Het generieke reviewpakket is niet zelf een universele store-import.

Test een kleine geautoriseerde import in staging. Bewaar het importerresultaat, lees doelvelden terug en inspecteer product- en locale-gedrag. Reconcileer de geplande productset met opgeslagen resultaten. Houd mislukte rijen afzonderlijk en bewaar vorige waarden voor een zorgvuldig begrensde reversal indien nodig.

Registreer het resultaat en de grenzen ervan

Het voltooide manifest moet bron, glossary, prompts, kandidaten, controles, goedkeuringen en bestemmingsresultaten koppelen. Registreer werkelijk gebruik voor elke poging wanneer bewijs beschikbaar is, inclusief retries. Houd ontbrekende usage en ontbrekende reviewresultaten expliciet onbekend. Dat een bestand geparsed kan worden, bewijst niet dat een shop het heeft geaccepteerd.

In de begrensde lokale case was het geselecteerde model Luna en niet Astra en was er geen gateway-call of echte store-import. API-usage, request-ID's en facturering waren niet zichtbaar; model_api_usage en model_api_cost blijven null en niet nul. De volgende stap is semantische goedkeuring, gevolgd door een afzonderlijk geautoriseerde bestemmingstest.

Veelgestelde vragen

Wat is het kleinste nuttige pipeline-artefact?

Een source-snapshot die voor één product-localepaar aan een kandidaat, validatieresultaat en reviewbeslissing is gekoppeld. Dat record kan later naar een geverifieerde doelpatch worden gemapt.

Moeten bronprijzen door het model worden gestuurd?

Neem alleen noodzakelijke context op. Houd autoritatieve prijzen buiten bewerkbare output en kopieer ze rechtstreeks uit de bron wanneer je een record assembleert dat ze bevat.

Hoe voorkom ik dubbele vertalingen?

Gebruik een stabiele product-locale-identiteit met bron-, glossary- en promptrevisies. Bewaar retries als pogingen van het bedoelde werk en niet als losstaande nieuwe records.

Kan één CSV voor reviewers en importer dienen?

Gebruik liever afzonderlijke artefacts. Reviewnotities en spreadsheet-specifieke veiligheidstransformaties kunnen ongeschikt zijn voor publieke velden of machine-imports.

Bewijst geslaagde veldvalidatie de vertaalkwaliteit?

Nee. De lokale case slaagde voor structurele controles op 40 geassembleerde rijen, maar AI-review vond Japanse formuleringen die correctie nodig hadden. Bronvelden bleven intact terwijl de betekenis van de beschrijvingen nog review vereiste.