Введение 3:33 Лекция о локализации документации в проектах. Докладчик — Екатерина Носкова, руководитель отдела документирования компании Иксола.
О компании Иксола 4:41 Иксола создаёт решения для разработчиков игр: конструктор сайтов, системы авторизации, платёжный интерфейс, внутриигровой магазин. Документация помогает разработчикам интегрировать решения компании. Отдел документирования растёт, в нём работают технические писатели, переводчик-оператор, докопс-инженер и фрилансеры-переводчики.
Определение локализации 6:38 Локализация — адаптация продукта к языковым и культурным особенностям регионов. Пример различий в интерфейсе регистрации Facebook: гендерные опции и отображение типов.
Перевод и локализация 8:02 Перевод учитывает контекст и аудиторию, локализация включает технические и архитектурные улучшения. Пример с автомобилем: расположение руля справа или слева.
Примеры плохой локализации 9:29 Пример с кнопками «отменить» в интерфейсе. Различия в шрифтах и выделениях в англоязычной и русскоязычной версиях настольной игры «Манчкин».
Зачем нужна локализация 11:17 Локализация важна для выхода на международный рынок. Учёт юридических и культурных особенностей. Повышение лояльности и доверия аудитории.
Участники процесса локализации 14:05 Технические писатели, редакторы-копирайтеры, менеджеры по локализации, переводчики-носители языка, лингвистические тестировщики, докопс-инженеры. Роли могут совмещаться в зависимости от объёма контента и подходов компании.
Подбор переводчиков 15:57 Работа с лингвистами-носителями языка. Поиск переводчиков на порталах: Pro, Transil, SmartCat. Важность анбординга и передачи контекста для переводчиков.
Оптимизация работы с переводчиками 17:47 Передача контекстов и скриншотов для оптимизации перевода. Постоянная связь и ответы на вопросы переводчиков. Улучшение процессов и снижение ошибок при тестировании переводов.
Автоматизация процессов локализации 18:45 Континент локализация: непрерывная доставка переводов через автоматизацию процессов. Технологический стек: система контроля версий, сервис локализации, транспорт для переноса локализованных строк. Участники процесса: переводчики, менеджеры по локализации, инженеры, технические писатели.
Ресурсные файлы 20:02 Ресурсные файлы содержат строки в формате ключ-значение. Пример: ключ красным, значение зелёным. Удобство использования в коде: строки выводятся вместо текста.
CAT-системы 21:15 CAT-системы упрощают процесс локализации, используя инструменты взаимодействия с переводчиками. Автопроверка качества перевода, память переводов и глоссарии. Пример использования: SmartCAT.
Интернационализация 22:38 Технологические приёмы разработки для упрощения локализации. Учёт особенностей языков при проектировании интерфейса. Структурно-семантическая целостность текста.
Стандарты и плюрализация 24:17 Стандарты вывода чисел, времени, валюты. Особенности плюрализации в разных языках. Использование библиотек для локализации.
Пример технологического стека 26:05 Хранение ресурсных файлов в формате YAML в GitLab. Использование SmartCAT и Serg для взаимодействия с переводчиками. Механизм транспорта ресурсных файлов: пять шагов.
Преимущества автоматизации 29:22 Консистентность переводов и терминологии благодаря памяти переводов и словарям. Оптимизация затрат на локализацию за счёт повторного использования формулировок. Лёгкая масштабируемость: добавление новых языков.
Проверка контента 31:18 Автоматическая проверка орфографии, грамматики и пунктуации с помощью линтеров. Популярные линтеры: VEL и ESLint. Контроль качества перевода в CAT-системах, например, в SmartCAT.
Лингвистическое тестирование 33:29 Проверка интерфейса: проверка вёрстки, переводов, битых ссылок и изображений. Проверка ошибок в языке: стиль, читабельность. Важность насмотренности и полного чек-листа.
Роль нативных переводчиков 35:48 Нативные переводчики учитывают культурные особенности. Работа с нативными копирайтерами для адаптации контента. Периодический аудит и корректировка текстов.
Автоматизация локализации 39:04 Автоматизация оправдана даже при небольшом количестве языков. Использование ресурсных файлов для упрощения локализации. Подготовительная работа упрощает добавление новых языков в будущем.
Передача контекста переводчикам 41:05 Возможность передачи контекста через комментарии в ресурсных файлах. Текущий подход: общение с переводчиками в чате. Совмещение интерактивного общения и автоматизации.
Конфиденциальность данных в SmartCAT 43:59 SmartCAT — облачная система с контролем доступа. Возможность регулировки доступа через команды и роли. Перспективы использования локальных CAT-систем.
Машинный перевод 45:56 Использование памяти переводов и словарей. SmartCAT поддерживает машинный перевод.
Трансфер между GitHub и SmartCAT 46:17 Архитектура решения: GitHub, SmartCAT, сервер с Serg. Настройка проектов на сервере и в SmartCAT. Конфигурационные файлы для связки проектов.
Использование эталонной ветки 47:27 Дополнительная эталонная ветка соответствует мастеру. Разница между веткой транслейт и эталонной веткой отправляется в смарт-кат. Подход с ветками реализуется через плагин Feature Branch в Serg.
Синхронизация данных 48:27 Данные между кат-системой и системой контроля версий постоянно синхронизируются.
Альтернативные решения 48:38 Обсуждаются возможности использования Crowd и Localize для синхронизации. Подчёркивается гибкость настройки собственных решений по сравнению с готовыми инструментами.
Предоставление интерфейса переводчикам 50:15 Переводчикам предоставляются скриншоты интерфейса для перевода. Скриншот позволяет видеть полный контекст элементов интерфейса.
Проверка переводов 50:43 Проверка переводов осуществляется через наложение скриншотов на сегменты перевода. Тестирование документации проводится в отдельном стейдже интерфейса. Спорные моменты решаются индивидуально с переводчиками.
Специализированные QA-чекеры 52:30 Пока не используются специализированные QA-чекеры, но планируется их внедрение. Автоматизация тестирования может сократить время на ручную проверку.
Линтеры и их настройка 53:44 Линтеры, такие как Vail, могут быть настроены для проверки переводов. Настройка линтеров для других языков может потребовать дополнительных усилий.
Сравнение автоматизированного и ручного перевода 55:58 Машинный перевод может значительно помочь переводчикам, но не заменить их полностью. Успешные примеры использования машинного перевода существуют, например, для перевода между китайскими языками. Для обучения систем требуется большой корпус текстов и время.
