Локализация кампаний электронной почты в нескольких регионах была медленной, повторяющейся задачей с множеством ручных шагов.Многочисленные рецензенты работали над отдельными версиями, один и тот же контент переписывался несколько раз, а управление последовательностью на 13 языках требовало значительной координации. Вместо того чтобы вводить новые платформы или внешние инструменты, я провел внутренний эксперимент: Could localisation be automated using only the tools already available inside a standard enterprise Microsoft environment? Прототип в основном опирался на SharePoint, Power Automate и Teams, с одним дополнительным компонентом — GPT-4.1 mini, доступным через Azure OpenAI — используемым строго для контролируемого шага QA. Чтобы поддерживать этот рабочий процесс, я настроил структурированную библиотеку SharePoint под названием с папками, представляющими каждый этап жизненного цикла локализации: Email translations Folder Purpose 01_Incoming_EN Source English files; Power Automate trigger 02_AI_Drafts Auto-translated drafts from Copilot + GPT 03_In_Review Files waiting for regional review 04_Approved Final approved translations 99_Archive Archived or rejected versions 01_Incoming_EN Источник файлов на английском языке: Power Automate trigger 02_AI_Drafts Автопереведенные проекты от Copilot + GPT 03_In_Review Файлы, ожидающие регионального обзора 04_Approved Окончательно утвержденные переводы 99_Archive Архивированные или отклоненные версии Файлы автоматически перемещаются между этими папками в зависимости от их состояния. Цель заключалась не в том, чтобы построить идеальную систему локализации, а в том, чтобы увидеть, насколько далеко прототип может зайти с помощью внутренних инструментов. It ended up removing a large portion of repetitive work and created a far more structured review process. The Problem: Process, Not Language Проблема: процесс, а не язык Ручная локализация контента во многих регионах создала несколько последовательных проблем: Каждый регион редактировал свой собственный файл, поэтому одновременно существовало несколько различных версий. Когда исходный текст изменился, не все регионы обновили свою версию, что привело к несоответствию контента. Файлы были сохранены в разных местах и с различными именами, что затрудняет определение, какая версия была актуальна. Отзывы заняли время, особенно когда команды находились в разных часовых поясах. Повторение одних и тех же модификаций в нескольких файлах увеличивает риск небольших ошибок. Attempt 1: Copilot-Only Translation Попытка 1: Copilot-Only перевод Хотя Copilot теперь работает на более новых моделях серии GPT-5, этот прототип был построен на более ранней версии, и поведение перевода отражало эти более ранние возможности. Первая версия рабочего процесса была простой: Файл был загружен на 01_Incoming_EN. Система Power Automatic автоматически запускается. Copilot generated a translation for each region. Поскольку триггеры SharePoint могут запускаться до того, как файл завершит загрузку, поток включал проверку заполнения по размеру файла (подождите, пока размер > 0 до продолжения). Однако основная проблема быстро прояснилась: переводы Copilot были недостаточно надежными для локализации от конечного до конечного. Общие вопросы включают: CTA переведены слишком буквально Тонус и стиль различаются между языками Местные жители сдаются или меняются Форматирование различий в списках, промежутках и структуре Это сделало Copilot полезным только для создания первого проекта. Требуется второй уровень контроля качества. Attempt 2: Adding GPT-4.1 Mini for QA Попытка 2: Добавление GPT-4.1 Mini для QA Следующая версия добавила шаг обзора: Copilot → первоначальный перевод GPT-4.1 mini (Azure) → проверка качества и соответствия GPT-4.1 мини улучшен: Тон последовательности Место сохранения Форматирование стабильности Сравнение с источником значения Подсказки нуждались в настройке, чтобы избежать ненужного перезаписи, но после корректировок выходы стали достаточно последовательными для использования в рабочем процессе. Engineering Work: Making the Workflow Reliable Инженерная работа: сделать рабочий процесс надежным Архитектура была простой, но несколько проблем появились во время реального использования и требовались исправления. Platform behaviour: Запугивания SharePoint не всегда начинались сразу, поэтому были добавлены проверки и перезагрузки. Маршрутизация команд потерпела неудачу, когда каналы были переименованы, поэтому картографирование пришлось обновить. Design issues: Некоторые параллельные шаги потерпели неудачу в первом беге, поэтому была введена логика ретри. В ответах JSON иногда отсутствовали ожидаемые поля, поэтому была добавлена валидация. Имена файлов были непоследовательными, поэтому был определен единый формат наименования. После этих корректировок рабочий процесс выполнялся надежно в нормальных условиях. Final Prototype Architecture Окончательный прототип архитектуры Ниже представлена полная рабочая структура системы. 1. SharePoint Upload & Intake Процесс начался, когда файл был загружен в Email translations / 01_Incoming_EN Энергоавтоматическая система тогда: Проверили, что файл загружен полностью (защита нулевого байта) Возврат метаданных Извлеченный текст Определенные целевые регионы SharePoint действовал как единый источник истины на всех этапах. 2. Power Automate Orchestration Power Automate контролировал каждую часть рабочего процесса: Читать английский источник Копилот для перевода проекта Отправка проекта в GPT-4.1 mini для QA Создание филиала по регионам Электронная почта для местных команд Оформление карточек одобрения команд Запись «Одобрить» или «Запросить изменения» сохранение одобренных файлов в 04_Approved сохранение обновленных версий в 03_In_Review Архив старых версий в 99_Archive Все маршрутизации, ретрии и переходы состояния выполнялись компанией Power Automate. 3. Copilot Translation Pass Copilot перевел извлеченный контент и сохранил большую часть структуры электронной почты — списки, промежутки и форматирование — лучше, чем GPT. 4. GPT-4.1 Mini QA Pass GPT-4.1 мини проверено: Тон последовательности Значение Alignment Форматирование стабильности Местонахождение Интеграция Это привело к более надежному проекту регионального обзора. 5. Regional Review (Email + Teams) Для каждого региона Power Automate: Отправить переведенный файл по электронной почте опубликовал адаптивную карту команд с изменениями утверждения / запроса Если были внесены изменения, обновленный файл возвращается Вновь вошел в рабочий процесс. 03_In_Review 6. Final Storage Одобренные переводы хранятся в Используйте последовательный формат наименования. 04_Approved Отклоненные или устаревшие версии были перенесены на Это обеспечило полную и чистую аудиторскую трассу. 99_Archive. Results Результаты После тестирования прототипа в реальных рабочих процессах: Время перевода сократилось с дней на минуты Меньше конфликтов версий Минимальная ручная переписка Более быстрые циклы обзора все данные, обрабатываемые в среде Microsoft Это не заменило специальные системы локализации, но устранило значительное количество повторяющейся ручной работы. Limitations Ограничения Некоторые языки требуют стилистических корректировок. Утверждения команд зависели от времени ответа рецензентов Для переходных ошибок необходима логика ретри. Консистенция тона варьировалась на длинных или сложных электронных письмах Они были приемлемы для прототипа. Next Step: Terminology Memory Следующий шаг: терминологическая память Следующим планируемым улучшением является векторная библиотека терминологии, содержащая: Глоссарий Названия продуктов Ограниченные термины Региональное специфическое словосочетание Синонимы групп Тони Правила Обе модели будут использовать эту библиотеку перед производством или проверкой переводов. Final Thoughts Окончательные мысли Этот проект был внутренним экспериментом, чтобы понять, насколько большой объем рабочего процесса локализации можно было автоматизировать, используя только стандартные инструменты Microsoft и один LLM, размещенный на Azure. Это не полная локализационная платформа, но она показывает, чего можно достичь с помощью простого, хорошо структурированного рабочего процесса внутри существующего корпоративного стека.
