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Why we built l10n

Crowdin/Weblate slowed our feedback loop. We wanted translations that behave like code.

February 3, 2026

在 Tuist,我们多年来一直在本地化产品页面、文档和发布说明。我们试过 Crowdin 和 Weblate。它们在管理译者方面做得不错,但工作流程迫使我们把内容从仓库导出,翻译完再导回来。这种间接方式打断了我们的自动化流程,拖慢了迭代节奏。

我们想要一种像发布软件一样的工作流:

  • 在 Git 中修改内容。
  • 本地运行同样的校验器。
  • 用 LLM 生成初稿。
  • 审核关键内容,然后合并。

于是我们构建了 l10n。它从 L10N.md 读取配置,使用你本地或托管的模型,校验输出结果,并将翻译与其所属内容放在一起。它刻意保持简单,设计上能随团队工作方式一同演进。

如果你迭代速度快,不想把翻译变成一条独立的流水线,l10n 适合你。