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i18n-rosetta

Um framework de internacionalização totalmente personalizável. Um comando traduz seus arquivos de locale. Uma configuração controla cada método, modelo e par de idiomas. E se os métodos integrados não forem suficientes — crie o seu próprio, prove que funciona e faça o deploy.

npx i18n-rosetta sync

O rosetta detecta automaticamente seus arquivos de locale, formato e idiomas de destino. Ele traduz o que está faltando, ignora o que já foi feito, valida cada resultado e gera uma saída limpa. Esse é apenas o ponto de partida.

Por que não criar um script você mesmo?​

Você poderia escrever um loop rápido que chama o Google Translate para cada chave. A maioria dos desenvolvedores faz isso — leva cerca de 30 linhas. Aqui é onde isso falha:

  • Sem detecção de mudanças. Atualize uma string em inglês — a tradução continuará desatualizada para sempre. O rosetta rastreia cada valor de origem com hashes SHA-256 e retraduz apenas o que mudou.
  • Sem batching (processamento em lote). Uma chamada de API por chave significa que 200 chaves = 200 idas e vindas. O rosetta agrupa as requisições de forma inteligente (configurável, padrão de 80 chaves/lote para LLM, 128 para Google).
  • Sem cache. Cada sync retraduz tudo. A Translation Memory do rosetta faz o cache das traduções por texto de origem + locale + método — executar o sync novamente após a mudança de uma única chave traduz apenas essa chave, não o arquivo inteiro.
  • Sem controle de qualidade (quality gate). A tradução automática alucina, repete o texto de origem ou gera a saída no script errado. O rosetta valida cada tradução antes de gravá-la — script incorreto, aumento excessivo de tamanho e repetições da origem são detectados e rejeitados.
  • Sem reconhecimento de formato. Hardcoded para JSON? O rosetta lida com JSON, TOML, YAML e Hugo Markdown (frontmatter + corpo) com detecção automática.
  • Sem controle de método. Todo par recebe o mesmo método. O rosetta permite que você use o Google Translate para francês, um LLM para japonês e um pipeline customizado hospedado pela comunidade para Cree — no mesmo arquivo de configuração.

O rosetta é a versão de produção desse script.

O que o torna diferente​

Todo método é um plugin​

O método de tradução é configurável por par de idiomas. Misture Google Translate, LLMs, prompts orientados e APIs customizadas no mesmo projeto:

i18n-rosetta.config.json
{
  "version": 3,
  "pairs": {
    "en:fr": { "method": "google-translate" },
    "en:ja": { "method": "llm", "model": "google/gemini-2.5-pro" },
    "en:crk": { "methodPlugin": "crk-coached-v1" }
  }
}

O francês usa o Google Translate (rápido, barato). O japonês usa um LLM premium (cheio de nuances). O Plains Cree usa um plugin orientado com regras gramaticais, dicionários e validação morfológica. O mesmo comando sync. O mesmo controle de qualidade. A mesma CLI.

Prove​

Acha que seu método consegue traduzir do inglês para o espanhol? Do turco para o azerbaijano? Do inglês para o Cree?

Prove. O eval harness complementar avalia qualquer método de tradução com pontuações reproduzíveis e com fingerprint. O leaderboard rastreia cada submissão.

O eval harness e a CLI de produção compartilham a mesma interface de plugin. Um método que pontua bem no harness pode ser usado em produção — se a comunidade cujo idioma ele atende der consentimento. Para idiomas indígenas e de poucos recursos, esse consentimento é importante. Veja Data Sovereignty.

# Benchmark your method (in the eval harness repo)
cd gds-mt-eval-harness
python eval/baseline_experiment.py --dataset data/edtekla-dev-v1.json --submit

# Use it locally
npx i18n-rosetta sync

Mesmo plugin. Conecte e teste.

O toolkit completo​

O rosetta não é apenas sync. É um pipeline completo de i18n:

ComandoO que faz
syncTraduz chaves ausentes e desatualizadas (com verificação pós-sync)
watchSincronização automática quando seu arquivo de origem muda
lintEscaneia o código-fonte em busca de strings hardcoded
wrapEnvolve automaticamente strings hardcoded em chamadas t()
auditLista todos os marcadores de fallback [EN] de execuções anteriores
verifyVerifica se as traduções estão presentes e corretas (CI gate)
integrityDetecta corrupção de placeholders, problemas de codificação e integridade de plurais ICU
seoGera tags hreflang, sitemaps e schema JSON-LD
statusMostra a configuração do par, plugins e pontuações de benchmark
provenanceAudita o licenciamento dos recursos de tradução
pluginInstala, remove e lista plugins de método
fontsBaixa web fonts para conversores de script PUA
tmGerencia o cache da Translation Memory (estatísticas, limpeza, por locale)
xliffExporta/importa XLIFF 1.2 para revisão por tradutores profissionais

Quatro deles — lint, sync, verify, audit — formam um pipeline de CI que captura strings hardcoded, as traduz, verifica a exatidão e falha a build se algum locale estiver incompleto.

A Arena​

O Method Leaderboard é o placar. Cada submissão recebe um fingerprint vinculado a um commit do Git, é versionada para um dataset específico e pontuada pelo mesmo harness. Qualquer pessoa pode enviar.

O que você consegue provar? O harness aceita JSON. Os plugins aceitam JSON. Qualquer método que produza JSON pode ser testado:

AbordagemExemplo
Coached LLMInjeta regras gramaticais e dicionários no prompt de um modelo de fronteira
Modelo fine-tunedTreina um modelo aberto em textos paralelos — só não nos dados de avaliação
Pipeline com FSTLLM gera → transdutor de estados finitos (FST) valida a morfologia → tenta novamente
Modelos encadeadosModelo A rascunha → Modelo B pós-edita → Modelo C pontua
Dicionário + LLMForça termos conhecidos de um dicionário, deixa o LLM lidar com o resto
EvolutivoGera candidatos, pontua-os, aplica mutação no melhor, repete
Tradução parcialTraduz uma amostra à mão, prova que seu LLM corresponde, traduz automaticamente o resto

Faça fine-tuning de modelos. Faça o deploy de algoritmos evolutivos. Teste respostas de alunos em exames de idiomas. Crie tabelas de pesquisa (lookup tables). Encadeie três modelos. Desde que seu método produza JSON, o harness o pontua e o framework o executa.

:::danger A única regra Não treine com os dados de avaliação. Métodos expostos ao dataset de benchmark serão desqualificados. Faça fine-tuning no que você quiser. Só não no conjunto de testes. :::

Este é um convite aberto. Se você trabalha com um idioma de poucos recursos — como pesquisador, membro da comunidade, estudante ou apenas alguém que se importa —, crie um método, execute o harness e conquiste a pontuação máxima. O problema não está resolvido. A infraestrutura está aqui.

→ Ver o leaderboard

Próximos Passos​

Começando:

Personalizando sua configuração:

Indo mais fundo: