Fluxo de localização do catálogo de produtos

Congele a fonte antes de traduzir

Exporte o catálogo e preserve um snapshot imutável da fonte. Registre sua origem, horário de exportação e revisão ou hash do arquivo. Atribua uma identidade estável a cada variante e verifique identificadores ausentes ou duplicados antes de criar tarefas de idioma. Mantenha um manifesto dos pares produto-locale que pretende processar.

Separe preparação da fonte de tradução. Resolva primeiro medidas contraditórias, unidades ausentes e alegações sem suporte com o proprietário do produto. Normalizar uma exportação de fornecedor pode ser necessário; registre essas correções como alterações da fonte e faça o proprietário aprovar a linha de base resultante antes de começar o trabalho linguístico.

Separe fatos protegidos do texto editável

Crie um registro protegido para SKU, preço, moeda, unidade, relação de variante e outros valores operacionais. Gere apenas um patch de texto. No momento da montagem, copie valores protegidos diretamente da fonte e compare-os novamente, para que um modelo não se torne a autoridade de um campo que apenas viu como contexto.

Torne alegações rastreáveis também. Mantenha afirmações aprovadas ligadas às evidências e diga à etapa de rascunho que sinalize qualquer conteúdo sem suporte. A configuração a seguir é uma política de pipeline ilustrativa, não um arquivo aceito pelo Shopify ou WooCommerce. Seu adaptador precisa mapeá-la ao contrato de destino real.

{
  "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"
}

Anexe um glossário e um briefing de locale

Um briefing de locale deve identificar público, tom, terminologia aprovada e regras de apresentação. Mantenha conceitos de produto separados de grafias preferidas. O W3C ITS define metadados de terminologia e tradução que podem informar um sistema de localização mais rico; este fluxo usa um registro editorial versionado mais simples.

Resolva termos ambíguos com exemplos da categoria real. Se uma entrada do glossário mudar, identifique candidatos afetados e decida se precisam de regeneração ou edição direcionada. Mantenha cada locale ligado à mesma fonte aprovada. Não deixe uma versão traduzida se tornar uma fonte intermediária não revisada para as demais.

Caso local: 20 produtos, 40 patches de idioma

Um catálogo congelado de 20 produtos sintéticos foi traduzido para 20 patches em japonês e 20 em alemão por um agente de tradução explicitamente configurado para gpt-5.6-luna com raciocínio xhigh. Cada patch contém somente sku, locale, title e description. O montador copia preço, moeda, material e dimensões de source.json, portanto preservar esses fatos é uma propriedade do pipeline, não uma tarefa de cópia delegada ao modelo.

Os arquivos salvos validated-ja.json e validated-de.json contêm 20 linhas cada e uma lista de failures vazia. A remontagem somente leitura corresponde às duas saídas salvas. Use este padrão no seu lote: retenha a revisão da fonte, salve patches de idioma separadamente e valide cobertura e campos permitidos antes de montar o pacote de revisão.

Execute verificações determinísticas antes da revisão editorial

Valide esquema de saída, campos permitidos, mapeamento de identificadores, revisão da fonte, texto obrigatório e valores protegidos. Compare contagens de placeholders usando a gramática real de templates da aplicação. Analise a marcação em vez de aplicar substituição textual geral a HTML. Retenha registros malformados, em vez de pedir ao importador que os conserte.

Para arquivos de revisão em planilha, a OWASP documenta riscos de injeção de fórmulas e a ausência de uma transformação CSV universalmente segura. Use uma política de exportação revisada para a ferramenta de planilha escolhida e mantenha esse artefato separado da importação da máquina. Adicionar um prefixo de escape para visualização humana não deve alterar acidentalmente um SKU no payload da loja.

Vincule decisões de revisão a revisões de conteúdo

Forneça aos revisores fatos da fonte, contexto do glossário, candidato e problemas estruturados. Exija decisões factuais e linguísticas separadas. Registre quem aprovou o conteúdo e quais revisões viu. Um revisor pode aceitar uma frase localizada enquanto retém uma alegação que precisa de evidência; o registro deve expressar essa distinção.

No caso local, a revisão por IA corrigiu o japonês DEMO-003, removendo uma formulação que insinuava papelão ondulado e tornando-a consistente com o cardboard backing da fonte. Também esclareceu DEMO-010 para significar dois cabos no total. A saída original permanece em raw-ja.json. Os dois idiomas montados continuam com review_status: unreviewed e translation_semantic_review: pending: essas correções não são aprovação de falante nativo ou comerciante.

Monte e verifique o pacote de destino

Selecione candidatos aprovados e atuais na fonte e transforme somente seus campos permitidos. A API de tradução do Shopify usa contrato de recurso e digest; uma implantação WooCommerce exige seu mapeamento de produtos e, para vários idiomas, a camada de localização verificada. O pacote genérico de revisão não é uma importação universal de loja.

Teste uma pequena importação autorizada em staging. Salve o resultado do importador, leia novamente os campos direcionados e inspecione comportamento de produto e locale. Reconcilie o conjunto de produtos planejado com os resultados armazenados. Mantenha linhas falhas separadas e preserve valores anteriores para uma reversão cuidadosamente delimitada, se necessário.

Registre o resultado e seus limites

O manifesto concluído deve ligar fonte, glossário, prompts, candidatos, verificações, aprovações e resultados do destino. Registre uso real de cada tentativa onde houver evidência, incluindo tentativas repetidas. Mantenha uso ausente e resultados de revisão ausentes explicitamente desconhecidos. Um arquivo que pode ser analisado não comprova que uma loja o aceitou.

No caso local delimitado, o modelo selecionado foi Luna, não Astra, e não houve chamada de gateway nem importação real de loja. Uso de API, IDs de solicitações e faturamento não foram expostos; model_api_usage e model_api_cost permanecem null, não zero. O próximo passo é aprovação semântica seguida de um teste de destino autorizado separadamente.

Perguntas frequentes