Lingo.dev ist eine KI-gestützte Plattform für Localization Engineering. Sie hilft Produktteams dabei, LLMs in zustandsbehaftete Übersetzungs-APIs zu verwandeln, damit sie konsistente, produktionsreife Übersetzungen für Apps, Dokumentation und Inhalte in jeder Sprache erstellen können.
Kontext und Localization Engineering#
LLMs für Übersetzungen zu nutzen, liegt auf der Hand. Jedes Team kann einen String an ein Modell schicken und eine Übersetzung zurückbekommen. Was Übersetzungen perfekt macht, sind zwei Dinge: Kontext und Localization Engineering.
Kontext ist alles, was das Modell über den String hinaus weiß – das Produkt, die Zielgruppe, die Markenstimme, die sprachspezifischen Konventionen. Ohne diesen Kontext rät das Modell. Mit ihm lokalisiert es.
Localization Engineering bedeutet, diesen Kontext in reproduzierbare Infrastruktur zu überführen – Glossarregeln, Präferenzen bei der Formalität, kulturelle Anpassungen –, sodass jede Übersetzung sie in jeder Sprache konsistent anwendet.
Ohne beides bekommen Sie Übersetzungen. Mit beidem bekommen Sie Lokalisierung.
Das Problem#
Vor LLMs hatten Teams zwei Optionen – und beide hatten klare Schwächen.
Maschinelle Übersetzung war schnell, konnte aber strukturell keinen Produktkontext verstehen. Teams veröffentlichten MT-Ausgaben, obwohl sie wussten, dass sie das Vertrauen in jedem Markt untergraben würden.
Manuelle Übersetzung war präzise, skalierte aber nur linear. Jede neue Sprache erforderte, Linguist:innen in Produkterminologie, Markenstimme und Fachkonzepte einzuarbeiten. Nach über 100 Mio. verarbeiteten Wörtern in 42 Sprachen haben wir festgestellt: 89 % aller Lokalisierungsverzögerungen entstehen bei Übergaben zwischen Teams – nicht bei der Übersetzung selbst.
Beide behandelten Lokalisierung als Projektmanagement-Workflow. Lingo.dev behandelt sie als Engineering-Thema.
Was Sie aufbauen#
Mit Lingo.dev bauen Teams ihre eigenen Lokalisierungs-Engines. Jede Engine kombiniert:
LLM-Modelle pro Sprache – Wählen Sie für jedes Sprachpaar das passende Modell mit priorisierten Fallbacks.
Markenstimme – Definieren Sie, wie Ihr Produkt in jeder Sprache spricht. Formelles „Sie“ im Deutschen, informelles „tu“ im Italienischen, höfliches „vous“ im Französischen.
Glossar – Ordnen Sie Ausgangsbegriffe in jeder Sprache exakten Übersetzungen zu. „911“ wird in europäischen Märkten zu „112“. Produktnamen bleiben unübersetzt.
Anweisungen – Hinterlegen Sie sprachliche Regeln, die generischen Modellen entgehen. Adjektivstellung im Spanischen, Leerzeichen vor Prozentzeichen, Pronomen-Formalität je Markt.
Qualitätsbewertung – GEMBA-Scores, BERTScore, Glossarkonformität, sprachspezifische Validatoren. Kontinuierlich, automatisch.
Das Ergebnis: Teams nutzen ihre eigenen Erkenntnisse und Präferenzen – kombiniert mit der Sprach-Engineering-Forschung von Lingo.dev, die seit 2023 kontinuierlich vorangetrieben wird –, um vom ersten Tag an planbar global zu skalieren, selbst in Sprachen, die sie nicht sprechen.
Open-Source-Tools für Entwickler:innen#
Die Open-Source-Community von Lingo.dev (5.100+ GitHub-Stars) entwickelt Tools für Entwickler:innen, die Codebasen mit Lokalisierungs-Engines verbinden:
- CLI – Übersetzen über die Befehlszeile. Von der Installation bis zum ersten übersetzten Build in 4 Minuten.
- CI/CD – GitHub Actions, GitLab CI, Bitbucket Pipelines. Übersetzungen werden zusammen mit Ihrem Code ausgeliefert.
- Compiler – i18n zur Build-Zeit. Kein Runtime-Overhead, kein Layout-Shift.
- I18n MCP – Lokalisierungsbewusstsein für KI-Coding-Assistenten: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot.
