一、原来的流程卡在哪

Holafly 的 App 帮助旅行者追踪流量、管理漫游、赚取"HolaCoins"奖励，覆盖 16 种语言，每两周发一个新版本。团队负责人 Marcel Pintó Biescas 遇到的是本地化里的经典问题：流程在拖慢发布。

具体动作是这样：开发改完界面，要人工把新出现的文字从代码里挑出来，复制到翻译文件里，再等翻译回来，再贴回去。每一步都靠人搬。

二、他们做了什么：把动作写成一条技能

团队自建了一个自定义 AI 开发技能，命令叫 /localize-text，做三件事：

三、为什么"上下文"是这次的关键

界面文案的难点从来不是语言，是它太短。一个 "Save" 在设置页和编辑器里，中文该说"保存"还是"存为"，靠的就是它出现在哪。

传统做法是把字符串丢给翻译，翻出来对不对全凭运气。技能自动读取组件结构之后，模型拿到的是"这个按钮在哪个页面、旁边有什么"，判断准确率随之上来。

四、速度和质量怎么平衡

自动化只覆盖"提取 + 初翻"这段，人工环节保留在质量关上：

• 开发侧：从"手动挑文案"变成"跑一条命令"，工程周期缩短 4 到 5 倍。
• 翻译侧：机器出初稿，人只做审校和定调，不再从零开始。
• 发布侧：每两周发版不再被本地化卡住。

注意这里没有说"不需要译员"。省掉的是搬运，不是判断。

五、想复刻的话，从哪一步开始

1. 先把文案从代码里剥离出来——这一步不做，后面全是空谈。
2. 给每条文案带上位置信息（哪个页面、哪个组件），这是提升初翻准确率最便宜的办法。
3. 把"跑命令"接进开发流程，让它像跑测试一样自然。
4. 保留人工审校关卡，重点看短词、按钮、错误提示这三类。

一句话收束：本地化提速的本质不是翻译变快，是把人从"搬字"里解放出来，只留下"判断"。