Slang x AI与Weblate协作用slang_mcp让LLM自动补全缺失翻译的完整方案【免费下载链接】slangType-safe i18n for Dart and Flutter项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/slang/slangslang 是 Dart 和 Flutter 生态中备受好评的类型安全国际化i18n方案。而它的官方配套包slang_mcp让 LLM大语言模型能够自动查找并补全缺失的翻译——你只需要一句自然语言AI 就会读取项目、生成译文并写回翻译文件。配合 Web 端翻译平台 Weblate你可以搭建一条「AI 初翻 人工校对」的完整国际化流水线。本文将用大白话讲清楚这套方案怎么用。为什么让 AI 来管翻译传统做法是把翻译文件直接丢给 LLM 让它读写结果往往是慢、来回追问、还容易写错格式。slang_mcp 的官方 README 给出了它的核心优势省 TokenLLM 只请求它需要的数据不用整文件灌进上下文整个 MCP 服务只占约 540 个 Token更快LLM 不需要自己找文件、猜格式这些由 MCP 服务处理更稳LLM 只负责生成译文写文件的事交给代码模型无关任何支持 MCP 的 LLM 都能用无需管理 API KeyClaude Code 等订阅制工具也能直接接入。核心逻辑都实现在 main.dart 中写回翻译文件的功能在 apply.dart 和 add_locale.dart。快速上手两步注册 slang_mcp第 1 步全局安装dart pub global activate slang_mcp第 2 步在你的 LLM 工具中注册 MCP 服务# 以 Claude Code 为例 cd my_flutter_app/ claude mcp add --transport stdio slang_mcp -- slang_mcp⚠️ 注意工作目录必须是你的 Flutter 应用目录也就是包含slang.yaml或build.yaml的地方。slang_mcp 会直接读取这份配置。7 个 MCP 工具AI 能做什么一目了然slang_mcp 向 LLM 暴露了一套简洁的 API覆盖国际化工作流的全场景工具作用get-locales列出项目里所有语言get-translations获取某个语言的翻译可按路径取子集get-missing-translations找出基础语言有、其他语言缺的条目 ⭐get-wip-translations找出源码里临时的 WIP 翻译apply-wip-translations把 WIP 翻译写回文件并重新生成代码apply-translations把新译文写回对应语言的翻译文件 ⭐add-locale新增一门语言并写入全部译文3 条最常用的 AI 翻译工作流工作流 1一键补全缺失翻译前提配置了fallback_strategy: base_locale。直接在对话框输入Translate the missing translations翻译缺失的翻译LLM 会调用get-missing-translations拿到缺口清单生成译文后通过apply-translations写回文件。工作流 2新增一门语言Translate the app to Spanish (es)把应用翻译成西班牙语一句话AI 就会创建新的语言文件并生成对应的 Dart 代码。工作流 3WIP 快速原型 AI 收尾slang 的 WIP 特性允许你在 Dart 代码里直接写临时文案如t.$wip(Login)先开发后补翻译。等功能写完只需说Apply my new WIP strings and translate应用我的 WIP 字符串并翻译AI 会自动把临时文案落盘并翻译到所有语言——再也不用在功能开发和翻译文件之间来回切换。用 notes 给 AI 喂上下文机器翻译最大的问题是不懂语境——比如 bank 该翻成「银行」还是「河岸」slang_mcp 提供了一个巧妙的机制在翻译文件里加一个notes字段给 LLM 注入语气、术语表等上下文提示{ notes: { general: [这是一个银行 App请使用金融术语, 语气应正式专业], dictionary: { bank: 银行金融机构不是河岸 } }, welcome: 欢迎 }调用get-missing-translations时这些备注会自动附带给 LLM翻译质量立刻上一个台阶。搭配 WeblateAI 初翻 人工校对的黄金组合AI 翻译快但上线前仍需人工把关。Weblate 是一款与 Git 深度集成的 Web 翻译平台非常适合接手 AI 的「半成品」。下面是官方推荐的 Weblate 组件设置slang 的 JSON 翻译文件开箱即用再配上这几个 addon可以自动格式化、校验 YAML/JSON 文件避免 AI 提交时弄乱文件格式推荐的协作流水线是这样的 开发者用 slang_mcp 让 LLM 批量生成缺失翻译 提交到 GitWeblate 自动同步✍️ 译者在 Weblate 网页上逐条校对、微调 译者改动经 Git 回流下次dart run slang重新生成代码即生效。AI 负责 80% 的重复劳动人只花 20% 时间保证质量——这就是「Slang x AI 与 Weblate 协作」的精髓。顺带一提slang_gpt 还在吗slang 生态里还有个老牌选手 slang_gpt它通过 OpenAI API 在编译期自动翻译。官方已建议优先使用更新的 slang_mcp后者模型无关、无需 API Key且能交互式工作。如果你已经重度依赖 OpenAIslang_gpt 依然可用但新项目直接上 slang_mcp 更省心。总结你想做的事怎么做补齐缺失翻译dart pub global activate slang_mcp 一句自然语言新增语言Translate the app to Spanish (es)原型开发WIP 特性 Apply my new WIP strings and translate保证质量翻译文件里写notes Weblate 人工校对slang 负责类型安全的代码生成slang_mcp 负责让 AI 高效干活Weblate 负责让人体面地校对——三者协作小团队也能拥有大厂的国际化产能。【免费下载链接】slangType-safe i18n for Dart and Flutter项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/slang/slang创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
