Excalidraw 国际化优化:俄罗斯语言包深度适配实践
2025-04-28 17:06:08作者:何将鹤
背景概述
Excalidraw 作为一款流行的开源白板工具,其国际化支持一直是社区关注的重点。近期在俄罗斯语言包(ru-RU)的适配过程中,发现若干核心交互组件仍存在硬编码的英文文本,这直接影响俄语用户的体验流畅度。本文将深入分析这些国际化缺口,并提出系统性的解决方案。
问题定位与分析
通过实际测试发现,当前俄罗斯语言包主要存在三类国际化问题:
-
字体选择器组件
- 快速搜索输入框占位文本("Quick search")
- 场景字体分类标题("In this scene")
- 可用字体分类标题("Available fonts")
-
交互提示系统
- Web嵌入功能按钮标签("Web Embed")
- URL嵌入被拒的Toast提示("Embedding this url...")
-
快捷键帮助文档
- 流程图创建与导航说明
- 图像裁剪相关操作提示
- 画布属性控制命令
这些问题集中反映了国际化工作中的两个典型场景:组件文本硬编码和动态提示未接入i18n系统。
技术解决方案
结构化语言资源
建议采用模块化方式组织俄语文案资源:
{
"labels": {
"quickSearch": "Быстрый поиск",
"fontsInScene": "В этой сцене",
"availableFonts": "Доступные шрифты",
"webEmbed": "Веб-вставка"
},
"toasts": {
"embedNotAllowed": "Встраивание этого URL в данный момент запрещено..."
},
"helpShortcuts": {
"createFlowchart": "Создать блок-схему из обычного элемента",
"navigateFlowchart": "Навигация по блок-схеме"
}
}
组件改造策略
-
FontPicker组件
- 将静态文本替换为
t()函数调用 - 确保分类标题支持动态更新
- 保留搜索框的无障碍属性
- 将静态文本替换为
-
Toast系统
- 建立统一的错误消息编码规范
- 实现多语言错误消息映射
- 保持原有样式和交互行为
-
帮助文档
- 重构快捷键说明为数据驱动
- 支持按语言切换说明文本
- 保持键盘图标等视觉元素不变
实施注意事项
-
文本长度适配 俄语译文平均比英语长30%,需要:
- 检查弹窗容器弹性布局
- 验证长文本折行效果
- 调整按钮最小宽度
-
本地化细节
- 专业术语一致性检查
- 大小写规范转换
- 标点符号本地化
-
测试方案
- 建立俄语专项测试用例
- 验证RTL布局兼容性
- 检查字体显示完整性
延伸思考
完善的国际化系统应该具备:
- 实时语言切换能力
- 译文缺失回退机制
- 翻译贡献者指南
- 自动化文案提取工具
通过本次俄罗斯语言包的深度适配,不仅解决了具体的使用问题,更为Excalidraw的国际化架构积累了宝贵经验。这种系统性的国际化改造思路,同样适用于其他语言包的优化工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210