01
제품 컨텍스트는 GitHub, Slack, Notion, Figma, TMS에 흩어져 있어 번역을 시작할 때 한곳에 모여 있지 않습니다.
제품 현지화
모든 릴리스에 발맞추는 제품 현지화
AI 지원 워크플로와 사람의 승인 절차를 기본으로 갖춰, 제품 변경 사항, 풀 리퀘스트, 출시 브리프를 검토를 마친 출시 준비 완료 번역으로 전환하세요.
데모 요청하기변화
제품 문자열의 변화 속도가 현지화의 대응 속도보다 빠릅니다.
02
AI 초안은 UI 제약 조건, 용어집 규칙, 그리고 풀 리퀘스트에서 실제로 변경된 내용을 놓칩니다.
03
릴리스 주기에서 번역 작업이 너무 늦게 시작되어, 각 언어 버전이 출시를 지연시키거나 일부 번역이 누락된 채 출시됩니다.
개요
제품 팀은 지속적으로 제품을 출시하지만, 현지화 팀은 사후에 여러 도구에 흩어진 맥락을 맞춰야 합니다.
01
업무가 이루어지는 곳에서 제품 컨텍스트를 가져오세요
문자열 변경 사항, PR 설명, Slack 스레드, 출시 브리프를 모아 번역가가 단순히 변경 내용뿐만 아니라 문구가 바뀐 이유까지 알 수 있도록 하세요.
02
선호하는 LLM을 사용해 초안을 생성하세요.
OpenAI, Claude, Gemini 또는 다른 제공업체를 사용하면서 특정 모델 제공업체에 종속되지 않도록 하세요.
03
검토 전에 용어집, 어조 및 UI 제약 사항을 적용하세요.
초안이 사람 검토자에게 전달되기 전에 용어, 글자 수 제한, 제품의 어조 기준을 준수하도록 하세요.
04
기존 워크플로에서 검토자에게 작업을 전달하세요.
현지화 팀이 이미 사용 중인 TMS에서 검토 배정, 승인 및 댓글을 관리하세요.
작동 방식
풀 리퀘스트부터 출시 준비가 완료된 로케일까지
Hyperlocalise는 제품 변경 신호를 팀에서 이미 운영 중인 검토 및 동기화 워크플로와 연결합니다.
01
GitHub 풀 리퀘스트
변경된 문자열을 감지하고 PR 컨텍스트를 수집합니다.
02
제품 컨텍스트
브리프, 용어집, UI 제약 사항을 가져오세요.
03
AI 번역 초안
LLM을 사용해 로케일 초안을 생성하세요.
04
사람의 검토
TMS 워크플로에서 검토자에게 전달하세요.
05
TMS 동기화
승인된 번역을 다시 푸시하세요
06
릴리스 확인
출시 전에 미해결 로캘을 표시하세요.
주요 기능
제품 출시 속도를 높이도록 설계되었습니다
01
TMS를 대체하는 대신 기존 TMS와 동기화하세요.
마이그레이션 프로젝트 없이 승인된 문자열을 Crowdin, Lokalise, Phrase, Smartling 또는 다른 플랫폼에 푸시하세요.
02
잘못된 번역을 프로덕션 반영 전에 잡아내세요.
릴리스 검사와 회귀 테스트 기준을 실행해 해결되지 않은 로캘 문제와 품질 이슈가 병합 전에 드러나도록 합니다.
이 점이 다른 이유
제품 스택 전반을 아우르는 AI 네이티브 레이어 — 또 하나의 TMS가 아닙니다
Hyperlocalise는 TMS를 대체하기 위한 것이 아닙니다. 엔지니어링 변경 신호, LLM을 활용한 초안 작성, 사람의 검토, 릴리스에 대한 신뢰도를 연결하는 워크플로 계층을 추가합니다.
01TMS에 구애받지 않음
02LLM에 구애받지 않는
03사람의 참여를 전제로 설계됨
04GitHub 및 제품 개요에서 맥락 파악
05릴리스 속도에 맞춘 현지화 운영을 위해 구축되었습니다
06엔지니어링, 제품 및 현지화 워크플로 전반에서 작동합니다.
예시 워크플로
새로운 온보딩 흐름이 금요일 릴리스에 포함됩니다.
제품 관리자가 새롭게 디자인된 온보딩 흐름이 적용된 풀 리퀘스트를 병합합니다. Hyperlocalise는 변경된 문자열을 감지하고, PR과 제품 개요에서 맥락을 수집한 뒤, 각 대상 로캘에 맞는 번역 초안을 작성하고, 용어집 및 어조 규칙을 확인합니다. 그런 다음 검토를 위해 TMS로 보내고, 승인된 번역을 다시 동기화하며, 릴리스 열차가 출발하기 전에 해결되지 않은 로캘을 표시합니다.
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