عندما تتوقف الترجمة عن كونها مهمة
في البداية، هي فقط «لغة أخرى». إدخال مكرر. بعض الحقول المنسوخة. أحدهم يتحقق من العلاقات. شخص آخر يصلح التنسيق. مزعج، لكنه قابل للإدارة.
ثم يستمر المحتوى في النمو.
المزيد من الصفحات. المزيد من المكوّنات. المزيد من المناطق الديناميكية. المزيد من الأشخاص الذين يعبثون بنفس المدخلات. فجأة تصبح الترجمة ليست مهمة—بل عملية. وتبدأ تلك العملية بتسريب الوقت والثقة والاتساق في أماكن يصعب شرحها لكن يسهل الشعور بها.
ما يزيد الطين بلة هو أنه لا يوجد خلل تقنيًا. الصفحات تُنشر. المحتوى موجود. ومع ذلك كل لغة جديدة تزيد الاحتكاك. كل تحديث يشعر أنه محفوف بالمخاطر. كل خطوة يدوية تصبح مكانًا آخر قد تسوء فيه الأمور بصمت.
هنا عادة ما تبدأ الفرق بالنقاش حول الأدوات، التكاليف، أو عدد الموظفين.
هذا نقاش خاطئ.
المشكلة الحقيقية ليست اللغة. إنها النطاق. والنطاق لا يهتم بمدى حرصك—فقط يستجيب للأنظمة.
تنظر هذه دراسة الحالة فيما يحدث عندما تُعامل الترجمة ليس كميزة، ولا كزر، بل كبنية تحتية.
لماذا لا نستخدم مترجم Strapi المدمج بالذكاء الاصطناعي؟
إنه ليس مؤتمتًا، يقدم دعمًا محدودًا للترجمات بالجملة، وما يزال يتطلب عملاً يدويًا لإعداد العلاقات، نشر الصفحات، ومعالجة الصور. بمجرد إدارة أكثر من 10 لغات بفريق صغير، يصبح القيام بذلك يدويًا غير واقعي.
بنية الحل وتدفق البيانات
امتداد ترجمة مخصص لـ Strapi CMS يعالج الترجمات كمهام خلفية مع تتبّع التقدم في الوقت الفعلي، يتعامل مع هياكل المحتوى المتداخلة المعقدة مثل المكوّنات، المناطق الديناميكية، والكتل، ويحافظ على HTML، Markdown، روابط URL، النائبات (placeholders)، وأنماط التنسيق الخاصة الأخرى.
يدعم أيضًا إلغاء المهام، منطق إعادة المحاولة، واسترداد الأخطاء القوي، مع توفير واجهة إدارة مصقولة تتيح للمستخدمين اختيار النماذج وتكوين إعدادات الترجمة بسهولة.
الميزات الرئيسية
نظام المهام الخلفية
تُعالج الترجمات كمهام خلفية تُدار بواسطة مدير مهام مخصص. هذا يمكّن العمليات طويلة التشغيل، تتبع التقدم في الوقت الحقيقي، الإلغاء، وسلوك إعادة المحاولة دون حظر واجهة إدارة Strapi.
استخراج المحتوى الذكي
يمرّ مستخرج المحتوى عبر مدخلات Strapi، المكوّنات، والمناطق الديناميكية لتحديد الحقول القابلة للترجمة مع الحفاظ على البنى غير القابلة للترجمة مثل المعرفات، العلاقات، ومراجع الوسائط.
دعم تعدد النماذج
يدعم المترجم عدة نماذج OpenAI GPT حتى تتمكن الفرق من موازنة التكلفة، السرعة، والجودة اعتمادًا على المشروع واللغة المستهدفة.
تجميع ذكي
تُجمّع الحقول في دفعات للحفاظ على كفاءة استخدام التوكنات مع الالتزام بحدود المعدل. هذا التجميع هو المفتاح للوصول إلى أكثر من 1000 صفحة خلال نافذة 24 ساعة.
إعدادات سلوك الترجمة
يمكن للمسؤولين تكوين مدى حرفية أو مرونة الترجمة، وهل ينبغي الحفاظ على مصطلحات العلامة التجارية، وكيفية التعامل مع النائبات، HTML، وMarkdown.
المطالبات المرسلة إلى نماذج GPT قابلة للتكوين، مما يجعل من الممكن ضبط نبرة الصوت، الرسمية، وتفضيلات خاصة بكل لغة لكل مشروع.
إدارة العلاقات
يحترم النظام ويعيد بناء العلاقات بين المدخلات بعد الترجمة بحيث يظل المحتوى الموطن مربوطًا بشكل صحيح عبر اللغات.
الإنتاجية وتقدير 1000 صفحة
بافتراض متوسط 50 حقلًا قابلًا للترجمة لكل صفحة و5 لغات مستهدفة:
1000 صفحات × 50 حقل = 50,000 حقل للترجمة
50,000 حقل ÷ حجم الدفعة 20 = 2,500 استدعاء API
2,500 استدعاء × متوسط 5 ثوانٍ = 12,500 ثانية =
~3.5 ساعة لكل لغة
5 لغات × 3.5 ساعة = ~17.5 ساعة إجمالي
+ النفقات العامة (الاستخراج، الحفظ، العلاقات) = ~20–24 ساعةما التالي
بمجرد أن يصل المحتوى إلى حجم معين، يتوقف الجهد عن التوسع بشكل خطّي.
ما ينجح عند عشر صفحات ينهار بهدوء عند مائة. ما يبدو قابلاً للإدارة في لغة واحدة يصبح هشًا عبر عشر لغات. ليس لأن الناس توقفوا عن الاهتمام—بل لأن العمليات اليدوية لا تصمد أمام النمو.
أغلى أنواع الفشل نادراً ما تكون واضحة. تظهر كتردد في تعديل المحتوى، خوف من النشر، أو سير عمل لا يثق به أحد تمامًا بعد الآن. بحلول الوقت الذي تصبح فيه هذه المشاكل مرئية، تكون غالبًا موجودة منذ فترة.
هذا الإدراك هو ما أوصلنا إلى هنا.
لم يبدأ هذا النظام كمنتج أو ميزة—بل بدأ كردّ على قيود حقيقية في بيئة إنتاج. وسرعان ما تبيّن أن هذه المشكلة ليست فريدة لفريق أو مشروع واحد.
لذلك سنجعله مفتوحًا.
نستعد لإصدار الكود المصدري للنظام بأكمله—ليس عرضًا توضيحيًا، ولا مثالًا مبسّطًا، بل البنية التحتية الفعلية التي تشغّل هذا الخط في الإنتاج. نظام المهام، منطق معالجة المحتوى، استراتيجيات التجميع، الاحتياطات—كل ما يجعله يعمل على نطاق واسع.
نقوم حاليًا بإنهاء التوثيق وتنظيف اللمسات الأخيرة قبل نشر المستودع.
إذا أردت معرفة موعد الإطلاق، الحصول على وصول مبكّر، أو متابعة كيف يتطور هذا المشروع بشكل مفتوح، اشترك.
أشارك أيضًا دروسًا عملية من بناء وتشغيل أنظمة مثل هذه—توسيع CMS، الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، والمقايضات التي لا تظهر في الشروحات.
لا مبالغة. لا هراء. فقط أشياء تعمل.
إذا بدا ذلك مفيدًا، فأنت تعرف ما الذي تفعله.
