利用 AI 实现软件的国际化（i18n）与本地化（L10n） #

解决产品出海时的语言适配问题：通过 AI 自动化检测代码中的硬编码字符串，并构建符合行业标准的 i18n 翻译工作流，确保应用能够支持多语言切换及从右向左（RTL）的界面布局。

为什么需要这个技能 #

在开发全球化产品时，如果直接在组件中写死中文或英文（Hardcoded strings），后续增加新语言将面临海量的手动替换工作。此外，不同语言的文本长度差异巨大（例如德语通常比英语长 30%），且阿拉伯语等语言需要完全相反的 UI 镜像布局（RTL）。

通过该技能，AI 可以帮你快速将业务代码重构为基于 Key 的翻译模式，并自动生成结构化的 Locale 资源文件，极大降低维护成本。

适用场景 #

• 新产品出海：需要快速将现有单语言项目适配为多语言版本。
• 代码审计与清理：使用 AI 扫描项目中遗漏的硬编码字符串并将其提取到翻译文件中。
• 复杂 UI 适配：针对阿拉伯语、希伯来语等 RTL 语言进行 CSS 逻辑属性重构。
• 标准化翻译管理：构建分模块（Namespace）的 JSON 翻译文件体系。

核心工作流 #

1. 字符串提取：AI 扫描源代码，识别所有用户可见的文本，并将其替换为翻译 Key（如 welcome.title）。
2. 资源文件构建：AI 根据提取的 Key，自动生成分语言的 JSON 目录结构：

   locales/
   ├── en/ (common.json, auth.json)
   ├── zh/ (common.json, auth.json)
   └── ar/ (RTL 适配版本)

3. 框架集成：根据技术栈应用最佳实践。例如 React 使用 react-i18next，Next.js 使用 next-intl，Python 使用 gettext。
4. 布局适配：将传统的 margin-left 等物理属性替换为 margin-inline-start 等逻辑属性，以兼容 RTL 布局。
5. 自动化校验：运行 scripts/i18n_checker.py 脚本，检测缺失的翻译项或未处理的硬编码文本。

下载和安装 #

下载 i18n-localization 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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