Jak zbudować nowoczesną aplikację webową AI z i18n w 2026 roku

Słuchajcie, musimy pogadać o i18n w 2026 roku.

Większość tutoriali powie wam, żebyście ręcznie tłumaczyli stringi, zatrudniali tłumaczy albo używali jakiegoś koślawego API Google Translate. Ale sprawa wygląda tak: żyjecie w erze Claude Sonnet 4.5. Dlaczego tłumaczycie tak, jakby był 2019?

Pokażę wam, jak zbudowaliśmy produkcyjną aplikację webową, która płynnie mówi w 17 językach, używając dwuczęściowej architektury i18n, która faktycznie ma sens:

1. Lingui do ekstrakcji, kompilacji i magii w runtime
2. Niestandardowa paczka i18n napędzana przez LLM do automatycznych, świadomych kontekstu tłumaczeń

Nas tech stack? Create T3 Turbo z Next.js, tRPC, Drizzle, Postgres, Tailwind i AI SDK. Jeśli nie używacie tego w 2026 roku, to musimy odbyć zupełnie inną rozmowę.

Bierzmy się do roboty.

---

Problem z tradycyjnym i18n

Tradycyjny workflow i18n wygląda tak:

# Wyciągnij stringi (teksty)
$ lingui extract

# ??? Jakoś zdobądź tłumaczenia ???
# (zatrudnij tłumaczy, użyj podejrzanych serwisów, płacz)

# Skompiluj
$ lingui compile

Ten środkowy krok? To koszmar. Albo:

• Płacisz $$$ za ludzkich tłumaczy (wolno, drogo)
• Używasz podstawowych API do tłumaczenia (ślepe na kontekst, brzmią jak robot)
• Tłumaczysz ręcznie (nie do wyskalowania)

My robimy to lepiej.

---

Dwuczęściowa Architektura

Oto nasza konfiguracja:

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Aplikacja Next.js (Integracja Lingui)      │
│  ├─ Wyciąganie stringów za pomocą makr      │
│  ├─ Komponenty Trans/t w twoim kodzie       │
│  └─ Runtime i18n ze skompilowanymi katalogami│
└─────────────────────────────────────────────┘
              ↓ generuje pliki .po
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Paczka @acme/i18n (Tłumaczenie LLM)        │
│  ├─ Czyta pliki .po                         │
│  ├─ Tłumaczy wsadowo (batch) z Claude/GPT-5 │
│  ├─ Świadomość kontekstu i produktu         │
│  └─ Zapisuje przetłumaczone pliki .po       │
└─────────────────────────────────────────────┘
              ↓ kompiluje do TypeScript
┌─────────────────────────────────────────────┐
│  Skompilowane Katalogi Wiadomości           │
│  └─ Szybkie, bezpieczne typowo tłumaczenia  │
└─────────────────────────────────────────────┘

Część 1 (Lingui) obsługuje doświadczenie programisty (DX). Część 2 (Niestandardowa paczka i18n) obsługuje magię tłumaczenia.

Zanurkujmy w każdą z nich.

---

Część 1: Konfiguracja Lingui w Next.js

Instalacja

W twoim monorepo T3 Turbo:

# W apps/nextjs
pnpm add @lingui/core @lingui/react @lingui/macro
pnpm add -D @lingui/cli @lingui/swc-plugin

Konfiguracja Lingui

Stwórz apps/nextjs/lingui.config.ts:

import type { LinguiConfig } from "@lingui/conf";

const config: LinguiConfig = {
  locales: [
    "en", "zh_CN", "zh_TW", "ja", "ko",
    "de", "fr", "es", "pt", "ar", "it",
    "ru", "tr", "th", "id", "vi", "hi"
  ],
  sourceLocale: "en",
  fallbackLocales: {
    default: "en"
  },
  catalogs: [
    {
      path: "<rootDir>/src/locales/{locale}/messages",
      include: ["src"],
    },
  ],
};

export default config;

17 języków na start. Bo dlaczego nie?

Integracja z Next.js

Zaktualizuj next.config.js, aby używać pluginu SWC od Lingui:

const linguiConfig = require("./lingui.config");

module.exports = {
  experimental: {
    swcPlugins: [
      [
        "@lingui/swc-plugin",
        {
          // To przyspiesza twoje buildy
        },
      ],
    ],
  },
  // ... reszta twojej konfiguracji
};

Konfiguracja po stronie serwera (Server-Side)

Stwórz src/utils/i18n/appRouterI18n.ts:

import { setupI18n } from "@lingui/core";
import { allMessages } from "./initLingui";

const locales = ["en", "zh_CN", "zh_TW", /* ... */] as const;

const instances = new Map<string, ReturnType<typeof setupI18n>>();

// Wstępnie utwórz instancje i18n dla wszystkich języków
locales.forEach((locale) => {
  const i18n = setupI18n({
    locale,
    messages: { [locale]: allMessages[locale] },
  });
  instances.set(locale, i18n);
});

export function getI18nInstance(locale: string) {
  return instances.get(locale) ?? instances.get("en")!;
}

Dlaczego? Komponenty Serwerowe (Server Components) nie mają React Context. To daje wam tłumaczenia po stronie serwera.

Provider po stronie klienta (Client-Side)

Stwórz src/providers/LinguiClientProvider.tsx:

"use client";

import { I18nProvider } from "@lingui/react";
import { setupI18n } from "@lingui/core";
import { useEffect, useState } from "react";

export function LinguiClientProvider({
  children,
  locale,
  messages
}: {
  children: React.ReactNode;
  locale: string;
  messages: any;
}) {
  const [i18n] = useState(() =>
    setupI18n({
      locale,
      messages: { [locale]: messages },
    })
  );

  useEffect(() => {
    i18n.load(locale, messages);
    i18n.activate(locale);
  }, [locale, messages, i18n]);

  return <I18nProvider i18n={i18n}>{children}</I18nProvider>;
}

Owiń swoją aplikację w layout.tsx:

import { LinguiClientProvider } from "@/providers/LinguiClientProvider";
import { getLocale } from "@/utils/i18n/localeDetection";
import { allMessages } from "@/utils/i18n/initLingui";

export default function RootLayout({ children }: { children: React.ReactNode }) {
  const locale = getLocale();

  return (
    <html lang={locale}>
      <body>
        <LinguiClientProvider locale={locale} messages={allMessages[locale]}>
          {children}
        </LinguiClientProvider>
      </body>
    </html>
  );
}

Używanie tłumaczeń w kodzie

W Komponentach Serwerowych:

import { msg } from "@lingui/core/macro";
import { getI18nInstance } from "@/utils/i18n/appRouterI18n";

export async function generateMetadata({ params }) {
  const locale = getLocale();
  const i18n = getI18nInstance(locale);

  return {
    title: i18n._(msg`Pricing Plans | acme`),
    description: i18n._(msg`Choose the perfect plan for you`),
  };
}

W Komponentach Klienckich:

"use client";

import { Trans, useLingui } from "@lingui/react/macro";

export function PricingCard() {
  const { t } = useLingui();

  return (
    <div>
      <h1><Trans>Pricing Plans</Trans></h1>
      <p>{t`Ultimate entertainment experience`}</p>

      {/* Ze zmiennymi */}
      <p>{t`${credits} credits remaining`}</p>
    </div>
  );
}

Składnia makr to KLUCZ. Lingui wyciąga te teksty podczas budowania aplikacji (build time).

---

Część 2: Paczka Tłumaczeniowa napędzana AI

Tutaj zaczyna się robić gorąco.

Struktura Paczki

Stwórz packages/i18n/:

packages/i18n/
├── package.json
├── src/
│   ├── translateWithLLM.ts      # Główne tłumaczenie LLM
│   ├── enhanceTranslations.ts   # Procesor wsadowy (batch)
│   └── utils.ts                 # Pomocniki

package.json

{
  "name": "@acme/i18n",
  "version": "0.1.0",
  "dependencies": {
    "@acme/ai": "workspace:*",
    "openai": "^4.77.3",
    "pofile": "^1.1.4",
    "zod": "^3.23.8"
  }
}

Silnik Tłumaczeń LLM

Oto sekretny składnik – translateWithLLM.ts:

import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { generateText } from "ai";
import { z } from "zod";

const translationSchema = z.object({
  translations: z.array(
    z.object({
      msgid: z.string(),
      msgstr: z.string(),
    })
  ),
});

export async function translateWithLLM(
  messages: Array<{ msgid: string; msgstr: string }>,
  targetLocale: string,
  options?: { model?: string }
) {
  const prompt = `You are a professional translator for acme, an AI-powered creative platform.

Translate the following strings from English to ${getLanguageName(targetLocale)}.

CONTEXT:
- acme is a platform for AI chat, image generation, and creative content
- Keep brand names unchanged (acme, Claude, etc.)
- Preserve HTML tags, variables like {count}, and placeholders
- Adapt culturally where appropriate
- Maintain tone: friendly, creative, engaging

STRINGS TO TRANSLATE:
${JSON.stringify(messages, null, 2)}

Return a JSON object with this structure:
{
  "translations": [
    { "msgid": "original", "msgstr": "translation" },
    ...
  ]
}`;

  const result = await generateText({
    model: openai(options?.model ?? "gpt-4o"),
    prompt,
    temperature: 0.3, // Niższa = bardziej spójna
  });

  const parsed = translationSchema.parse(JSON.parse(result.text));
  return parsed.translations;
}

function getLanguageName(locale: string): string {
  const names: Record<string, string> = {
    zh_CN: "Simplified Chinese",
    zh_TW: "Traditional Chinese",
    ja: "Japanese",
    ko: "Korean",
    de: "German",
    fr: "French",
    es: "Spanish",
    pt: "Portuguese",
    ar: "Arabic",
    // ... itd.
  };
  return names[locale] ?? locale;
}

Dlaczego to działa:

• Świadomość kontekstu: LLM wie, czym jest "acme".
• Ustrukturyzowane wyjście: Schemat Zod zapewnia poprawny JSON.
• Niska temperatura: Spójne tłumaczenia.
• Zachowuje formatowanie: HTML i zmienne pozostają nienaruszone.

Procesor Tłumaczeń Wsadowych (Batch)

Stwórz enhanceTranslations.ts:

import fs from "fs";
import path from "path";
import pofile from "pofile";
import { translateWithLLM } from "./translateWithLLM";

const BATCH_SIZE = 30; // Tłumacz 30 stringów na raz
const DELAY_MS = 1000; // Rate limiting

export async function enhanceTranslations(
  locale: string,
  catalogPath: string
) {
  const poPath = path.join(catalogPath, locale, "messages.po");
  const po = pofile.parse(fs.readFileSync(poPath, "utf-8"));

  // Znajdź nieprzetłumaczone elementy
  const untranslated = po.items.filter(
    (item) => item.msgid && (!item.msgstr || item.msgstr[0] === "")
  );

  if (untranslated.length === 0) {
    console.log(`✓ ${locale}: All strings translated`);
    return;
  }

  console.log(`Translating ${untranslated.length} strings for ${locale}...`);

  // Przetwarzaj partiami
  for (let i = 0; i < untranslated.length; i += BATCH_SIZE) {
    const batch = untranslated.slice(i, i + BATCH_SIZE);
    const messages = batch.map((item) => ({
      msgid: item.msgid,
      msgstr: item.msgstr?.[0] ?? "",
    }));

    try {
      const translations = await translateWithLLM(messages, locale);

      // Zaktualizuj plik PO
      translations.forEach((translation, index) => {
        const item = batch[index];
        if (item) {
          item.msgstr = [translation.msgstr];
        }
      });

      console.log(`  ${i + batch.length}/${untranslated.length} translated`);

      // Zapisz postęp
      fs.writeFileSync(poPath, po.toString());

      // Rate limiting
      if (i + BATCH_SIZE < untranslated.length) {
        await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, DELAY_MS));
      }
    } catch (error) {
      console.error(`  Error translating batch: ${error}`);
      // Kontynuuj z następną partią
    }
  }

  console.log(`✓ ${locale}: Translation complete!`);
}

Przetwarzanie wsadowe zapobiega limitom tokenów i oszczędza koszty.

Skrypt Tłumaczący

Stwórz apps/nextjs/script/i18n.ts:

import { enhanceTranslations } from "@acme/i18n";
import { exec } from "child_process";
import { promisify } from "util";

const execAsync = promisify(exec);

const LOCALES = [
  "zh_CN", "zh_TW", "ja", "ko", "de",
  "fr", "es", "pt", "ar", "it", "ru"
];

async function main() {
  // Krok 1: Wyciągnij stringi z kodu
  console.log("📝 Extracting strings...");
  await execAsync("pnpm run lingui:extract --clean");

  // Krok 2: Automatycznie przetłumacz brakujące stringi
  console.log("\n🤖 Translating with AI...");
  const catalogPath = "./src/locales";

  for (const locale of LOCALES) {
    await enhanceTranslations(locale, catalogPath);
  }

  // Krok 3: Skompiluj do TypeScript
  console.log("\n⚡ Compiling catalogs...");
  await execAsync("npx lingui compile --typescript");

  console.log("\n✅ Done! All translations updated.");
}

main().catch(console.error);

Dodaj do package.json:

{
  "scripts": {
    "i18n": "tsx script/i18n.ts",
    "lingui:extract": "lingui extract",
    "lingui:compile": "lingui compile --typescript"
  }
}

Uruchamianie twojego pipeline'u i18n

# Jedna komenda, by rządzić wszystkimi
$ pnpm run i18n

📝 Extracting strings...
Catalog statistics for src/locales/{locale}/messages:
┌──────────┬─────────────┬─────────┐
│ Language │ Total count │ Missing │
├──────────┼─────────────┼─────────┤
│ en       │         847 │       0 │
│ zh_CN    │         847 │     123 │
│ ja       │         847 │      89 │
└──────────┴─────────────┴─────────┘

🤖 Translating with AI...
Translating 123 strings for zh_CN...
  30/123 translated
  60/123 translated
  90/123 translated
  123/123 translated
✓ zh_CN: Translation complete!

⚡ Compiling catalogs...
✅ Done! All translations updated.

To wszystko. Dodajesz nowy string w kodzie, uruchamiasz pnpm i18n, bum – przetłumaczone na 17 języków.

---

Przełączanie Języków

Nie zapomnijcie o UX. Oto przełącznik języków:

"use client";

import { useLocaleSwitcher } from "@/hooks/useLocaleSwitcher";
import { useLocale } from "@/hooks/useLocale";

const LOCALES = {
  en: "English",
  zh_CN: "简体中文",
  zh_TW: "繁體中文",
  ja: "日本語",
  ko: "한국어",
  // ... itd.
};

export function LocaleSelector() {
  const currentLocale = useLocale();
  const { switchLocale } = useLocaleSwitcher();

  return (
    <select
      value={currentLocale}
      onChange={(e) => switchLocale(e.target.value)}
    >
      {Object.entries(LOCALES).map(([code, name]) => (
        <option key={code} value={code}>
          {name}
        </option>
      ))}
    </select>
  );
}

Implementacja hooka:

// hooks/useLocaleSwitcher.tsx
"use client";

import { setUserLocale } from "@/utils/i18n/localeDetection";

export function useLocaleSwitcher() {
  const switchLocale = (locale: string) => {
    setUserLocale(locale);
    window.location.reload(); // Wymuś przeładowanie, aby zastosować język
  };

  return { switchLocale };
}

Zapisz preferencję w ciasteczku:

// utils/i18n/localeDetection.ts
import { cookies } from "next/headers";

export function setUserLocale(locale: string) {
  cookies().set("NEXT_LOCALE", locale, {
    maxAge: 365 * 24 * 60 * 60, // 1 rok
  });
}

export function getLocale(): string {
  const cookieStore = cookies();
  return cookieStore.get("NEXT_LOCALE")?.value ?? "en";
}

---

Zaawansowane: Bezpieczne Typowo Tłumaczenia

Chcecie bezpieczeństwa typów? Lingui o to zadbał:

// Zamiast tego:
t`Hello ${name}`

// Użyj deskryptora msg:
import { msg } from "@lingui/core/macro";

const greeting = msg`Hello ${name}`;
const translated = i18n._(greeting);

Twoje IDE podpowie klucze tłumaczeń. Piękne.

---

Rozważania o Wydajności

1. Kompilacja w Czasie Budowania (Build Time)

Lingui kompiluje tłumaczenia do zminifikowanego JSON-a. Brak narzutu na parsowanie w runtime.

// Skompilowane wyjście (zminifikowane):
export const messages = JSON.parse('{"ICt8/V":["视频"],"..."}');

2. Wstępne Ładowanie Katalogów Serwerowych

Załaduj wszystkie katalogi raz przy starcie (zobacz appRouterI18n.ts powyżej). Brak operacji I/O na plikach przy każdym żądaniu.

3. Rozmiar Paczki Klienckiej

Wysyłaj do klienta tylko aktywny język:

<LinguiClientProvider
  locale={locale}
  messages={allMessages[locale]} // Tylko jeden język
>

4. Optymalizacja Kosztów LLM

• Tłumaczenia wsadowe: 30 stringów na jedno wywołanie API
• Cache'owanie tłumaczeń: Nie tłumacz ponownie niezmienionych stringów
• Używaj tańszych modeli: GPT-4o-mini dla mniej krytycznych języków

Nasz koszt? ~$2-3 za 800+ stringów × 16 języków. Grosze w porównaniu do ludzkich tłumaczy.

---

Integracja z Pełnym Stosem Technologicznym

Zobaczmy, jak to gra z resztą T3 Turbo:

tRPC z i18n

// server/api/routers/user.ts
import { createTRPCRouter, publicProcedure } from "../trpc";
import { msg } from "@lingui/core/macro";

export const userRouter = createTRPCRouter({
  subscribe: publicProcedure
    .mutation(async ({ ctx }) => {
      // Błędy też mogą być tłumaczone!
      if (!ctx.session?.user) {
        throw new TRPCError({
          code: "UNAUTHORIZED",
          message: ctx.i18n._(msg`You must be logged in`),
        });
      }

      // ... logika subskrypcji
    }),
});

Przekaż instancję i18n przez kontekst:

// server/api/trpc.ts
import { getI18nInstance } from "@/utils/i18n/appRouterI18n";

export const createTRPCContext = async (opts: CreateNextContextOptions) => {
  const locale = getLocale();
  const i18n = getI18nInstance(locale);

  return {
    session: await getServerAuthSession(),
    i18n,
    locale,
  };
};

Baza Danych z Drizzle

Przechowuj preferencje językowe użytkownika:

// packages/db/schema/user.ts
import { pgTable, text, varchar } from "drizzle-orm/pg-core";

export const users = pgTable("user", {
  id: varchar("id", { length: 255 }).primaryKey(),
  locale: varchar("locale", { length: 10 }).default("en"),
  // ... inne pola
});

Integracja z AI SDK

Tłumacz odpowiedzi AI w locie:

import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { generateText } from "ai";
import { useLingui } from "@lingui/react/macro";

export function useAIChat() {
  const { i18n } = useLingui();

  const chat = async (prompt: string) => {
    const systemPrompt = i18n._(msg`You are a helpful AI assistant for acme.`);

    return generateText({
      model: openai("gpt-4"),
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: prompt },
      ],
    });
  };

  return { chat };
}

---

Najlepsze Praktyki, Których Się Nauczyliśmy

1. Zawsze Używaj Makr

// ❌ Źle: Tłumaczenie w runtime (nie zostanie wyciągnięte)
const text = t("Hello world");

// ✅ Dobrze: Makro (wyciągnięte podczas builda)
const text = t`Hello world`;

2. Kontekst jest Wszystkim

Dodawaj komentarze dla tłumaczy:

// i18n: This appears in the pricing table header
<Trans>Monthly</Trans>

// i18n: Button to submit payment form
<button>{t`Subscribe Now`}</button>

Lingui wyciąga je jako notatki dla tłumacza.

3. Obsługuj Liczbę Mnogą Poprawnie

import { Plural } from "@lingui/react/macro";

<Plural
  value={count}
  one="# credit remaining"
  other="# credits remaining"
/>

Różne języki mają różne zasady liczby mnogiej. Lingui to ogarnia.

4. Formatowanie Dat/Liczb

Używaj API Intl:

const date = new Intl.DateTimeFormat(locale, {
  dateStyle: "long",
}).format(new Date());

const price = new Intl.NumberFormat(locale, {
  style: "currency",
  currency: "USD",
}).format(29.99);

5. Wsparcie dla RTL

Dla arabskiego, obsłuż kierunek tekstu:

export default function RootLayout({ children }) {
  const locale = getLocale();
  const direction = locale === "ar" ? "rtl" : "ltr";

  return (
    <html lang={locale} dir={direction}>
      <body>{children}</body>
    </html>
  );
}

Dodaj do konfiguracji Tailwind:

module.exports = {
  plugins: [
    require('tailwindcss-rtl'),
  ],
};

Używaj klas kierunkowych:

<div className="ms-4"> {/* margin-start, działa dla LTR i RTL */}

---

Lista Kontrolna Wdrożenia

Zanim zrobisz ship:

• Uruchom pnpm i18n, aby upewnić się, że wszystkie tłumaczenia są aktualne
• Przetestuj każdy język w trybie produkcyjnym
• Zweryfikuj trwałość ciasteczka z językiem
• Sprawdź układ RTL dla arabskiego
• Przetestuj UX przełącznika języków
• Dodaj tagi hreflang dla SEO
• Skonfiguruj routing oparty na języku, jeśli to konieczne
• Monitoruj koszty tłumaczeń LLM

---

Wyniki

Po wdrożeniu tego systemu:

• 17 obsługiwanych języków na start
• ~850 stringów przetłumaczonych automatycznie
• $2-3 całkowitego kosztu za pełne tłumaczenie
• 2-minutowy cykl aktualizacji przy dodawaniu nowych stringów
• Zero ręcznej pracy przy tłumaczeniach
• Wysokiej jakości tłumaczenia świadome kontekstu

Porównajcie to z:

• Ludzkimi tłumaczami: $0.10-0.30 za słowo = $1,000+
• Tradycyjnymi serwisami: Wciąż drogo, wciąż wolno
• Pracą ręczną: Nie skaluje się

---

Dlaczego to ma znaczenie w 2026

Słuchajcie, sieć jest globalna. Jeśli w 2026 roku shipujecie tylko po angielsku, zostawiacie 90% świata w tyle.

Ale tradycyjne i18n jest bolesne. To podejście czyni je trywialnym:

1. Piszesz kod z makrami Trans/t (zajmuje 2 sekundy)
2. Uruchamiasz pnpm i18n (automat)
3. Shipujesz na świat (zysk)

Połączenie doświadczenia programisty (DX) Lingui + tłumaczeń napędzanych LLM zmienia zasady gry. Dostajecie:

• Bezpieczne typowo tłumaczenia
• Zerowy narzut w runtime
• Automatyczną ekstrakcję
• Tłumaczenia AI świadome kontekstu
• Grosze za język
• Nieskończoną skalowalność

---

Idąc Dalej

Chcecie wejść na wyższy poziom? Spróbujcie:

Tłumaczenie Treści Dynamicznych

Przechowuj tłumaczenia w bazie danych:

// packages/db/schema/content.ts
export const blogPosts = pgTable("blog_post", {
  id: varchar("id", { length: 255 }).primaryKey(),
  titleEn: text("title_en"),
  titleZhCn: text("title_zh_cn"),
  titleJa: text("title_ja"),
  // ... itd.
});

Automatyczne tłumaczenie przy zapisie:

import { translateWithLLM } from "@acme/i18n";

export const blogRouter = createTRPCRouter({
  create: protectedProcedure
    .input(z.object({ title: z.string() }))
    .mutation(async ({ input }) => {
      // Przetłumacz na wszystkie języki
      const translations = await Promise.all(
        LOCALES.map(async (locale) => {
          const result = await translateWithLLM(
            [{ msgid: input.title, msgstr: "" }],
            locale
          );
          return [locale, result[0].msgstr];
        })
      );

      await db.insert(blogPosts).values({
        id: generateId(),
        titleEn: input.title,
        ...Object.fromEntries(translations),
      });
    }),
});

Tłumaczenia Dostarczane przez Użytkowników

Pozwól użytkownikom przesyłać lepsze tłumaczenia:

export const i18nRouter = createTRPCRouter({
  suggestTranslation: publicProcedure
    .input(z.object({
      msgid: z.string(),
      locale: z.string(),
      suggestion: z.string(),
    }))
    .mutation(async ({ input }) => {
      await db.insert(translationSuggestions).values(input);

      // Powiadom opiekunów projektu
      await sendEmail({
        to: "i18n@acme.com",
        subject: `New translation suggestion for ${input.locale}`,
        body: `"${input.msgid}" → "${input.suggestion}"`,
      });
    }),
});

Testy A/B Tłumaczeń

Testuj, które tłumaczenia konwertują lepiej:

const variant = await abTest.getVariant("pricing-cta", locale);

const ctaText = variant === "A"
  ? t`Start Your Free Trial`
  : t`Try acme Free`;

---

Kod

Wszystko to jest kodem produkcyjnym z prawdziwej aplikacji. Pełna implementacja znajduje się w naszym monorepo:

t3-acme-app/
├── apps/nextjs/
│   ├── lingui.config.ts
│   ├── src/
│   │   ├── locales/           # Skompilowane katalogi
│   │   ├── utils/i18n/        # Narzędzia i18n
│   │   └── providers/         # LinguiClientProvider
│   └── script/i18n.ts         # Skrypt tłumaczeniowy
└── packages/i18n/
    └── src/
        ├── translateWithLLM.ts
        ├── enhanceTranslations.ts
        └── utils.ts

---

Przemyślenia Końcowe

Budowanie wielojęzycznej aplikacji AI w 2026 roku nie jest już trudne. Narzędzia są tutaj:

• Lingui do ekstrakcji i runtime'u
• Claude/GPT do tłumaczeń świadomych kontekstu
• T3 Turbo dla najlepszego DX w grze

Przestańcie płacić tysiące dolarów za tłumaczenia. Przestańcie ograniczać swoją aplikację tylko do angielskiego.

Budujcie globalnie. Shipujcie szybko. Używajcie AI.

Tak to robimy w 2026.

---

Pytania? Problemy? Znajdźcie mnie na Twitterze lub sprawdźcie dokumentację Lingui oraz dokumentację AI SDK.

A teraz idźcie shipować tę wielojęzyczną apkę. Świat czeka.