01
产品上下文分散在 GitHub、Slack、Notion、Figma 和你的 TMS 中——翻译开始时从来不会集中在一个地方。
轮班
产品字符串的变化速度比本地化跟进的速度更快
02
AI 草稿会遗漏 UI 约束、术语表规则，以及拉取请求中实际发生了哪些更改。
03
翻译工作在发布周期中开始得太晚，因此各个语言环境会阻碍上线，或者带着缺漏发布。
概览
产品团队持续发布。本地化团队则被迫在事后跨工具整理并对齐上下文。
01
从工作发生的地方提取产品上下文
汇集字符串变更、PR 描述、Slack 线程和发布简报，让译者了解文案为何发生变化，而不只是看到差异。
02
使用你偏好的 LLM 生成草稿
可使用 OpenAI、Claude、Gemini 或其他提供商，而不会将你的技术栈锁定在某一家模型供应商上。
03
在审核前应用术语表、语气和 UI 约束
在草稿提交给人工审核之前，强制执行术语、字符限制和产品语调。
04
将工作路由给现有工作流程中的审核者
将审核任务、审批和评论保留在本地化团队已经在使用的 TMS 中。
它是如何运作的
从拉取请求到可发布的本地化内容
Hyperlocalise 将产品变更信号连接到你们团队已在运行的审核和同步工作流中。
01
GitHub PR
检测已更改的字符串并收集 PR 上下文
02
产品上下文
拉取简报、术语表和 UI 限制
03
AI 翻译草稿
使用您的 LLM 生成区域设置草稿
04
人工审核
在您的 TMS 工作流中路由到审阅者
05
TMS 同步
将已批准的译文推送回去
06
发布检查
在发布前标记未解决的区域设置
核心功能
为产品发布速度而生
05
与您的 TMS 同步，而不是取代它
无需迁移项目，即可将已批准的字符串推送到 Crowdin、Lokalise、Phrase、Smartling 或其他平台。
06
在生产环境之前捕获错误翻译
运行发布检查和回归门控，以便在合并前暴露未解决的语言环境和质量问题。
为什么这不同
跨越整个产品堆栈的 AI 原生层——而不是另一个 TMS
Hyperlocalise 并不是来取代你的 TMS 的。它增加了一层工作流，将工程变更信号、LLM 辅助起草、人工审校和发布信心连接起来。
01与TMS无关
02与 LLM 无关
03通过设计引入人工参与
04来自 GitHub 和产品简介的上下文感知
05为满足发布速度的本地化运营而打造
06适用于工程、产品和本地化工作流程
示例工作流
周五的发布版本将包含新的 onboarding 流程
产品经理合并了一个包含重新设计的新手引导流程的拉取请求。Hyperlocalise 会检测变更的字符串，收集来自 PR 和产品简报的上下文，为每个目标语言创建翻译草稿，检查术语表和语气规则，将其路由给 TMS 中的审校人员，回同步已批准的译文，并在发布列车出站前标记尚未解决的语言区域。
构建您的 AI 原生本地化工作流程
加入 Hyperlocalise 等候名单，了解您的团队如何在不替换现有工具的情况下，更快发布全球产品内容。