Здравствуйте, Shmj, Вы писали:

S>Но! Если писать на русском (или другом подобном) — то, оказывается, все становится намного проще. Можно автоматически по всем файлам пройтись и выбрать все русские строки — это значит подлежат локализации (комменты пишем на международном). Далее простым скриптом через openai делаем автоматический перевод (для начала хватит), для каждой строки создаем краткое название (аналогично — GPT), далее автоматом заменяем (по словарю) в коде все русские строки на ресурсы.

S>У меня даже скрипты есть — все делается автоматом. Если готовы ждать сутки — то перевод будет за 50%. Править после GPT нужно только длинные тексты, да и то не будет там прямо грубых ошибок.

Зачем так сложно, какие-то скрипты еще. Мне Клод это из коробки сам все делает, когда добавляет новые элементы в пользовательский интерфейс.
В смысле, при создании формы например сразу там использует идентификаторы вместо строк, которые сам же генерирует по смыслу, с параметрами (!), и обновляет файлы переводов на 4 языках.
Просто говоришь ему — добавь форму, и не забудь про переводы. Всё. А сейчас просто в copilot-instructions добавил про переводы, не надо больше напоминать.

Плюсом такого подхода ("не отходя от кассы") еще то что он тогда переводит сразу "в контексте", а не отдельные строки которые непонятно к чему относятся.
С переводом отдельных строк без контекста, "потом" даже у кожаных переводчиков трудности.

Кстати можно также сказать — найди все захардкоженные (но при этом локализуемые) строки, вынеси в ресурсы, и переведи.
Тоже работает, он достаточно умный чтобы понять должна ли строка быть локализована или нет.

Вот чего он пока нормально не может, так это разработать "концепт" локализации приложения с нуля. Т.е. достаточно "высокоуровневые" задачи пока идут с трудом.
Для этого тупо нужно знать сценарии использования, ограничения и т.д. Это все проще обсуждать с человеком.

Здравствуйте, Shmj, Вы писали:

S>Но! Если писать на русском (или другом подобном) — то, оказывается, все становится намного проще. Можно автоматически по всем файлам пройтись и выбрать все русские строки — это значит подлежат локализации (комменты пишем на международном). Далее простым скриптом через openai делаем автоматический перевод (для начала хватит), для каждой строки создаем краткое название (аналогично — GPT), далее автоматом заменяем (по словарю) в коде все русские строки на ресурсы.

S>У меня даже скрипты есть — все делается автоматом. Если готовы ждать сутки — то перевод будет за 50%. Править после GPT нужно только длинные тексты, да и то не будет там прямо грубых ошибок.

Зачем так сложно, какие-то скрипты еще. Мне Клод это из коробки сам все делает, когда добавляет новые элементы в пользовательский интерфейс.
В смысле, при создании формы например сразу там использует идентификаторы вместо строк, которые сам же генерирует по смыслу, с параметрами (!), и обновляет файлы переводов на 4 языках.

Просто говоришь ему — добавь форму, и не забудь про переводы. Всё.
А сейчас просто в copilot-instructions добавил про переводы, не надо больше напоминать.

Плюсом такого подхода ("не отходя от кассы") еще то что он тогда переводит сразу "в контексте", а не отдельные строки которые непонятно к чему относятся.
С переводом отдельных строк без контекста, "потом" даже у кожаных переводчиков трудности.


Кстати можно также сказать — найди все захардкоженные (но при этом локализуемые) строки, вынеси в ресурсы, и переведи.
Тоже работает, он достаточно умный чтобы понять должна ли строка быть локализована или нет.


Вот чего он пока нормально не может, так это разработать "концепт" локализации приложения с нуля. Т.е. достаточно "высокоуровневые" задачи пока идут с трудом.
Для этого тупо нужно знать сценарии использования, ограничения и т.д. Это все проще обсуждать с человеком.