Когда перевод перестаёт быть задачей
Сначала это просто «еще один язык». Дублированная запись. Несколько скопированных полей. Кто-то перепроверяет связи. Кто-то другой исправляет форматирование. Это раздражает, но управляемо.
Затем контент продолжает расти.
Больше страниц. Больше компонентов. Больше динамических зон. Больше людей, работающих с одними и теми же записями. Внезапно перевод перестаёт быть задачей — это становится процессом. И этот процесс начинает отнимать время, подрывать уверенность и нарушать согласованность в тех местах, которые трудно объяснить, но легко почувствовать.
Хуже всего то, что технически ничего не сломано. Страницы публикуются. Контент существует. Но каждая новая локаль увеличивает трение. Каждое обновление кажется рискованным. Каждый ручной шаг становится ещё одним местом, где что-то может молча пойти не так.
Именно в этот момент команды обычно спорят о инструментах, расходах или численности персонала.
Это не тот разговор.
Проблема не в языке. Она в масштабе. А масштаб не обращает внимания на то, насколько вы осторожны — он подчиняется только системам.
В этом кейс-стади показано, что происходит, когда перевод рассматривают не как функцию, не как кнопку, а как инфраструктуру.
Почему не использовать встроенный AI-переводчик Strapi?
Оно не автоматизировано, предлагает ограниченную поддержку пакетного перевода и по-прежнему требует ручной работы для настройки связей, публикации страниц и обработки изображений. Как только вы управляете более чем 10 языками с небольшой командой, делать это вручную перестаёт быть реалистично.
Архитектура решения и поток данных
Пользовательское расширение для перевода в Strapi CMS, которое обрабатывает переводы как фоновые задания с отслеживанием прогресса в реальном времени, работает со сложными вложенными структурами контента, такими как компоненты, динамические зоны и блоки, и сохраняет HTML, Markdown, URL, плейсхолдеры и другое специальное форматирование.
Оно также поддерживает отмену заданий, логику повторных попыток и надёжное восстановление после ошибок, при этом предоставляя продуманный административный интерфейс, который позволяет пользователям выбирать модели и с лёгкостью настраивать параметры перевода.
Ключевые особенности
Система фоновых задач
Переводы обрабатываются как фоновые задания, управляемые специальным менеджером задач. Это позволяет выполнять длительные операции, отслеживать прогресс в реальном времени, отменять задания и повторять неудачные попытки без блокировки панели администратора Strapi.
Интеллектуальное извлечение контента
Модуль извлечения контента проходит по записям, компонентам и динамическим зонам Strapi, чтобы найти поля для перевода, при этом сохраняя нетранслируемые структуры, такие как идентификаторы, связи и ссылки на медиа.
Поддержка нескольких моделей
Переводчик поддерживает несколько моделей OpenAI GPT, чтобы команды могли балансировать между стоимостью, скоростью и качеством в зависимости от проекта и целевой локали.
Интеллектуальная пакетная обработка
Поля группируются в пакеты, чтобы эффективно использовать токены и соблюдать лимиты запросов. Такая пакетная обработка позволяет обработать более 1000 страниц в пределах 24 часов.
Параметры поведения при переводе
Администраторы могут настраивать, насколько дословно или свободно следует переводить контент, сохранять ли фирменные термины и как обрабатывать плейсхолдеры, HTML и Markdown.
Подсказки, отправляемые моделям GPT, настраиваются, что позволяет подбирать тон, степень формальности и локально-специфические предпочтения для каждого проекта.
Обработка связей
Система сохраняет и восстанавливает связи между записями после перевода, чтобы локализованный контент оставался корректно связанным между локалями.
Пропускная способность и оценка для 1000 страниц
Предполагая в среднем 50 переводимых полей на страницу и 5 целевых языков:
1000 страниц × 50 полей = 50,000 полей для перевода
50,000 полей ÷ 20 (размер пакета) = 2,500 API-вызовов
2,500 вызовов × 5 секунд в среднем = 12,500 секунд =
~3,5 часа на язык
5 языков × 3,5 часа = ~17,5 часа всего
+ Накладные расходы (извлечение, сохранение, связи) = ~20–24 часаЧто дальше
Когда объём контента достигает определённого размера, усилия перестают масштабироваться линейно.
То, что работает на десяти страницах, тихо ломается на сотне. То, что кажется управляемым в одном языке, становится хрупким при работе с десятью. Не потому что люди перестают заботиться — а потому что ручные процессы не выдерживают роста.
Самые дорогостоящие ошибки редко очевидны. Они проявляются в виде сомнений при редактировании контента, страха публиковать или рабочих процессов, которым уже никто полностью не доверяет. К тому времени, когда эти проблемы становятся заметны, они обычно существуют уже какое‑то время.
Именно это осознание привело нас сюда.
Эта система перевода не возникла как продукт или функция — она появилась как ответ на реальные ограничения в производственной среде. И быстро стало ясно, что эта проблема не ограничивается одной командой или одним проектом.
Поэтому мы открываем её.
Мы готовим к открытой публикации всю систему — не демо, не упрощённый пример, а реальную инфраструктуру, которая запускает этот конвейер в производственной среде. Систему задач, логику обработки контента, стратегии пакетирования, механизмы защиты — всё, что позволяет ей работать в масштабе.
В настоящее время мы финализируем документацию и зачищаем последние шероховатости перед публикацией репозитория.
Если вы хотите узнать, когда это станет доступно, получить ранний доступ или следить за развитием проекта в открытом виде, подпишитесь.
Я также делюсь практическими уроками по созданию и эксплуатации подобных систем — масштабирование CMS, использование ИИ в продакшене и компромиссы, которые не показывают в туториалах.
Никакого хайпа. Никакой воды. Только то, что работает.
Если это полезно, вы знаете, что делать.