Если вы хоть раз делали мультиязычность в проекте, причём неважно с какой стороны: разработчика, менеджера или дизайнера, то знаете, что это боль.
Во время обсуждения адаптации интерфейсов можно услышать, как у всех потихоньку закипает мозг, а пальцы активно бьют по клавишам в тщетной попытке найти подходящий перевод в интернетах. Обычно результаты таких брейнштормов варьируются от плохо до невыносимо плохо.
К счастью, эта проблема уже не проблема, так как современные модели могут проанализировать вашу кодовую базу и предложить переводы, которые будут подходящими для вашего интерфейса, а также будут звучать натурально на языке перевода.
Мне сложно оценить переводы, если они не на русском, английском или армянском, в силу своей кожанно-мешковости. Но к предложенным переводам, которые я понял, у меня почти не было претензий — она точно сделала работу на несколько голов лучше, чем получилось бы у меня.
И тут важный момент: я тщательно просмотрел переводы на языках, которые я знаю, чтобы быть уверенным, что они правильные и подходящие. Где было нужно — поправил текст. Благодаря этому, когда модель будет работать с остальными языками, которые я уже не знаю, у неё будет больше контекста, благодаря которому она более вероятно сделает правильный перевод.
Ну и, следуя этой же логике, нужно начинать переводить с языков, которые модель знает лучше всего, и идти к тем, которые она знает хуже. А узнать это можно, напрямую задав вопрос модели:
Which natural languages do you, as a model, know best? List them in order.
Для анализа самих переводов использовал вот этот промпт с Claude Opus 4.5 в Plan Mode (но GPT-5.2 не хуже, если не лучше справится с такой задачей):
Use UX-friendly, natural [LANGUAGE] translations suitable for real product interfaces.
Prioritize clarity, brevity, and common UI patterns over literal translation.
Avoid slang, transliteration, and technical jargon.
Adapt wording to context (buttons, tooltips, hints, mobile vs desktop).
Prefer action-oriented, user-centric phrasing.
На картинке пара примеров анализа переводов промптом, где он нашёл точки для улучшения и объяснил, почему те переводы, которые он предлагает подходят лучше.