Một lựa chọn mã nguồn mở L10N thay thế cho Lokalise (TMS)

Mục lục

Hệ thống quản lý bản dịch

Một Translation Management System (TMS) là một nền tảng phần mềm được thiết kế để tự động hóa và tinh gọn quy trình dịch và bản địa hóa (L10n). Truyền thống, một TMS đóng vai trò như một trung tâm tập trung nơi nội dung được tải lên, sắp xếp và phân công cho các dịch giả con người. Nó quản lý các workflow, lưu trữ translation memories (để tránh phải dịch lại cùng một câu hai lần), và xử lý việc gửi các tệp đã dịch trở lại cho các nhà phát triển hoặc quản lý nội dung.

Về bản chất, TMS từ trước đến nay là cầu nối giữa mã kỹ thuật (nơi chứa các strings) và các chuyên gia ngôn ngữ con người (những người hiểu văn hóa).

Lokalise

Lokalise là một nhân tố quan trọng trong bối cảnh TMS hiện đại. Thành lập vào năm 2017, công ty này xuất hiện để làm xáo trộn thị trường bằng cách tập trung mạnh mẽ vào trải nghiệm nhà phát triển (DX) và tích hợp thiết kế. Không giống các đối thủ cũ hơn, Lokalise ưu tiên một giao diện người dùng (UI) mượt mà, các API mạnh mẽ, và tích hợp với các công cụ như Figma và GitHub để giảm bớt ma sát khi di chuyển tệp qua lại.

Nó xây dựng thành công bằng cách là một TMS "thân thiện với nhà phát triển", tự động hóa việc trích xuất và chèn các strings để giải phóng thời gian cho kỹ sư. Nó đã giải quyết hiệu quả vấn đề bản địa hóa liên tục cho các nhóm công nghệ phát triển nhanh muốn loại bỏ việc gửi email bảng tính thủ công.

Intlayer

Intlayer được biết chủ yếu là một giải pháp i18n, nhưng nó cũng tích hợp một headless CMS. Không giống Lokalise, vốn hoạt động chủ yếu như một công cụ đồng bộ hóa bên ngoài cho các strings của bạn, Intlayer tồn tại gần hơn với mã nguồn của bạn. Nó kiểm soát toàn bộ stack — từ lớp bundling đến phân phối nội dung từ xa — dẫn đến một luồng nội dung mượt mà và hiệu quả hơn.

Tại sao các paradigms đã thay đổi kể từ khi có AI?

Lokalise đã hoàn thiện khía cạnh "DevOps" của bản địa hóa — tự động di chuyển các strings. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models - LLMs) đã thay đổi căn bản các paradigms của bản địa hóa. Điểm nghẽn giờ đây không còn là di chuyển các strings; mà là tạo ra chúng.

Với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs), chi phí dịch thuật đã giảm mạnh, và tốc độ đã tăng lên một cách cấp số. Vai trò của đội ngũ bản địa hóa đang chuyển từ "quản lý dịch giả" sang "quản lý ngữ cảnh và rà soát."

Mặc dù Lokalise đã bổ sung các tính năng AI, về cơ bản nó vẫn là một nền tảng được thiết kế để quản lý quy trình làm việc của con người và tính phí theo số ghế (seat) hoặc số khóa (key). Trong một thế giới ưu tiên AI, giá trị nằm ở mức độ bạn có thể điều phối các mô hình AI để tạo ra nội dung nhận biết ngữ cảnh, chứ không chỉ ở việc bạn dễ dàng phân công tác vụ cho một agency con người như thế nào.

Ngày nay, quy trình hiệu quả nhất là dùng AI trước để dịch và định vị các trang của bạn trên toàn cầu. Sau đó, ở giai đoạn hai, bạn sử dụng copywriter con người để tối ưu hóa các nội dung có lưu lượng truy cập cao nhằm tăng chuyển đổi khi sản phẩm đã bắt đầu tạo doanh thu.

Tại sao Intlayer là một lựa chọn thay thế tốt cho Lokalise?

Intlayer là một giải pháp sinh ra trong kỷ nguyên AI. Nó được kiến trúc theo nguyên tắc rằng bản dịch thô là một hàng hóa, nhưng ngữ cảnh mới là vua.

Lokalise thường bị chỉ trích vì các bậc giá cao, có thể trở nên đắt đỏ đến mức không thể chấp nhận khi một startup mở rộng. Intlayer áp dụng một cách tiếp cận khác:

1. Hiệu quả Chi phí: Bạn không bị ràng buộc vào mô hình định giá "per key" hoặc "per seat" vốn phạt sự tăng trưởng. Với Intlayer, bạn trả cho việc suy luận của riêng bạn (BYO Key), nghĩa là chi phí của bạn tỉ lệ trực tiếp với mức sử dụng thực tế, chứ không phải biên lợi nhuận của nền tảng.
2. Tích hợp luồng công việc: Trong khi Lokalise yêu cầu đồng bộ file (ngay cả khi đã tự động), Intlayer cho phép định nghĩa Declarative Content trực tiếp trong các file component của bạn (React, Next.js, v.v.). Điều này giữ ngữ cảnh ngay sát giao diện người dùng, giảm lỗi.
3. Quản lý trực quan: Intlayer cung cấp một trình chỉnh sửa trực quan tương tác trực tiếp với ứng dụng đang chạy của bạn, đảm bảo các chỉnh sửa được thực hiện trong đầy đủ bối cảnh trực quan — điều thường bị tách rời trong danh sách file của TMS truyền thống.

So sánh song song

Intlayer cung cấp một giải pháp i18n đầy đủ, all-in-one cho phép tích hợp sâu nội dung của bạn. Nội dung từ xa của bạn có thể được đồng bộ trực tiếp với codebase hoặc với ứng dụng đang chạy của bạn. Ngược lại, Lokalise thường dựa vào việc tạo Pull Requests để cập nhật nội dung trong repo của bạn, điều này duy trì sự tách biệt giữa "content state" và "application state".

Hơn nữa, Intlayer có thể được sử dụng như một Feature Flag hoặc công cụ A/B testing, cho phép bạn thử nghiệm các biến thể nội dung khác nhau một cách động. Trong khi Lokalise tập trung vào việc đảm bảo từ ngữ chính xác, Intlayer tập trung vào việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng thông qua việc phục vụ dữ liệu động.

Lokalise rất phù hợp cho các ứng dụng di động (iOS/Android) và các quy trình làm việc do thiết kế dẫn dắt. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng web hiện đại sử dụng các framework như Next.js hoặc React, khả năng xử lý bản địa của Intlayer với các định dạng .js, .ts và các từ điển JSON mang lại trải nghiệm nhà phát triển (DX) vượt trội với hỗ trợ TypeScript đầy đủ cho nội dung — đảm bảo bạn sẽ không bao giờ phát hành thiếu khóa dịch nữa.

Cuối cùng, đối với những người ưu tiên chủ quyền dữ liệu và quyền kiểm soát, Intlayer là mã nguồn mở và có thể được tự lưu trữ. Các file Docker có sẵn trực tiếp trong repository, cho phép bạn sở hữu hoàn toàn cơ sở hạ tầng localization của mình — tương phản rõ rệt với mô hình SaaS đóng của Lokalise.