如何在Next.js应用中集成Replexica：分步配置指南
2026-02-06 05:28:09作者：薛曦旖Francesca
Replexica（现为Lingo.dev）是一个专为React应用设计的国际化引擎，能够快速为Next.js项目添加多语言支持。无论您是初学者还是经验丰富的开发者，本指南将帮助您在15分钟内完成配置！🚀
为什么选择Replexica？
Replexica让React应用的国际化变得简单快捷。它通过编译器级别的转换自动处理JSX文本，无需手动编写翻译代码。对于Next.js开发者来说，这意味着可以专注于业务逻辑，而将多语言处理的复杂性交给工具。
准备工作
在开始配置之前，确保您有一个现有的Next.js项目。如果还没有，可以通过以下命令创建：
npx create-next-app@latest my-app
cd my-app
第一步：安装Replexica编译器
在您的Next.js项目中安装@lingo.dev/compiler包：
npm install @lingo.dev/compiler
# 或
pnpm add @lingo.dev/compiler
第二步：配置Next.js
修改您的next.config.js文件，使用withLingo函数包装现有配置：
import { withLingo } from '@lingo.dev/compiler/next';
const nextConfig = {};
export default async function () {
return await withLingo(nextConfig, {
sourceRoot: './app',
sourceLocale: 'en',
targetLocales: ['es', 'de', 'fr'],
models: 'lingo.dev',
dev: {
usePseudotranslator: true,
},
buildMode: 'cache-only',
});
}
第三步：添加LingoProvider
在您的根布局文件（app/layout.tsx）中包裹应用：
import { LingoProvider } from '@lingo.dev/compiler/react';
export default function RootLayout({ children }) {
return (
<LingoProvider>
<html>
<body>{children}</body>
</html>
</LingoProvider>
);
}
第四步：配置环境变量
在.env文件中添加您的API密钥：
LINGODOTDEV_API_KEY=your_api_key_here
第五步：开发模式设置
在开发环境中，您可以使用伪翻译功能快速测试：
dev: {
usePseudotranslator: true, // 使用伪翻译而非真实AI
}
配置选项详解
核心配置参数
- sourceRoot: 源代码根目录（默认为'src'）
- sourceLocale: 源语言代码（如'en'）
- targetLocales: 目标语言数组（如['es', 'de', 'fr']）
构建模式选择
- translate模式：在构建时生成缺失翻译
- cache-only模式：仅使用现有缓存翻译
最佳实践建议
- 开发阶段：使用translate模式配合伪翻译
- 测试阶段：生成真实翻译并验证
- 生产构建：使用cache-only模式避免API调用
常见问题解决
翻译不生效？
检查LingoProvider是否正确包裹了您的应用，并且配置参数无误。
构建失败？
确保在production构建中使用cache-only模式，或提供有效的API密钥。
快速验证配置
启动开发服务器后，访问您的应用。如果配置正确，您应该能看到文本被自动翻译（或伪翻译）为目标语言。
下一步行动
完成基础配置后，您可以探索Replexica的更多高级功能：
- 自定义翻译提示
- 手动翻译覆盖
- 复数形式处理
- 自定义语言解析器
通过这个简单的分步指南，您应该能够在Next.js应用中成功集成Replexica，为您的产品添加多语言支持，扩大全球用户群体！🌍
记住，国际化不仅仅是翻译文本，更是为不同文化背景的用户提供更好的体验。Replexica让这个过程变得更加简单高效。
登录后查看全文
相关内容推荐
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型，它在 Kimi-K2-Base 的基础上，通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式，以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日，正式发布的Qwen3-Coder-Next，一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署，一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型，在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明，该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外，我们通过整合印章识别和文本检测识别（text spotting）任务扩展了模型的能力，同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模，具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架，具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意：本仓库为Github仓库镜像，PR或Issue请移步至Github发起，感谢支持！Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
kerneldeepin linux kernel
C
27
11
docsOpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心，既是系统性能与稳定性的基石，也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
ops-math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++
886
596
pytorchAscend Extension for PyTorch
Python
340
403
flutter_flutter暂无简介
Dart
772
191
nop-entropyNop 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
12
1
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排，模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
Cangjie-Examples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
416
4.21 K
ohos_react_nativeReact Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355