A Crowdin acabou de lançar uma skill de agente para i18n. Nós temos uma desde março.

A Crowdin lançou em agosto uma skill de agente que leva um app JavaScript de strings hardcoded a um projeto Crowdin conectado, e na semana passada publicaram um tutorial dela. Ficamos felizes com isso. A globalize.now é uma infraestrutura de localização com IA, temos skills de agente fazendo esse trabalho desde março, e uma empresa fundada em 2008 chegar ao mesmo design é o sinal mais claro até agora de que o problema é real.

Também é um bom momento para comparar as duas abordagens honestamente, porque elas terminam em lugares bem diferentes. A deles termina com seus arquivos dentro de um sistema de gestão de tradução que você então precisa operar. A nossa termina com um pull request que já contém as traduções.

O que a Crowdin realmente lançou?

Quatro novas skills de agente, uma CLI reescrita e um plugin que reúne tudo isso com o servidor MCP deles. O changelog de agosto, publicado em 4 de setembro, lista i18n-setup, glossary-generation, crowdin-cli e github-action. Eles se juntam às skills de contexto e consulta de API que a Crowdin vinha adicionando ao crowdin/skills desde fevereiro.

A CLI 5.0 é a melhor engenharia do lançamento. Ela migrou de Java para TypeScript, é distribuída como um binário único e imprime JSON para um agente ler. A Crowdin a chama de "Feita para agentes de IA", o que é justo.

O grande destaque é i18n-setup. Em 16 de setembro, a Crowdin publicou um vídeo de sete minutos dela rodando no Claude Code sobre um pequeno site de exemplo.

Quem lançou o quê primeiro?

Depende do que você está contando, então lemos o histórico de commits dos três repositórios. A Lingui publicou as primeiras skills de agente, em janeiro. A primeira skill que configura i18n em um repositório e envolve as strings hardcoded foi a nossa, em 29 de março.

Reconhecimento onde é devido: o servidor MCP da Crowdin é anterior à nossa empresa, e o repositório de skills deles é cinco semanas mais antigo do que o nosso. Aquelas primeiras skills da Crowdin ensinavam um agente a escrever contexto para tradutores. Mexer no código da aplicação veio depois. Nossas skills de configuração e de envolvimento de strings datam de 29 de março, e o orquestrador que conduz toda a jornada, de 5 de abril. O equivalente da Crowdin chegou em 28 de agosto, duas semanas depois de a Lingui adicionar a skill de configuração da qual ele depende, com o mesmo esqueleto de detectar, decidir, configurar e envolver.

Encaramos isso como um elogio ao design, não como evidência de cópia. É o formato óbvio uma vez que se aceita a premissa, e o vídeo abre justamente com ela: "O produto pode estar pronto para produção, mas isso não significa que está pronto para tradução." Fizemos o mesmo argumento em nosso primeiro post, em março.

Outros fornecedores fora desses três também colocaram o i18n atrás de um agente, então não estamos afirmando ser pioneiros no mundo.

O que faz a skill i18n-setup da Crowdin?

Ela executa sete fases dentro do seu próprio agente de código e mantém um checklist retomável no seu repositório. O arquivo da skill é bem organizado, e o passo a passo corresponde a ele.

1. Detectar. Escaneia o repositório em busca do framework e de qualquer biblioteca de i18n já existente.
2. Decidir. Pergunta quais idiomas você deseja e se o processo deve ser guiado ou não, depois escreve um plan.md.
3. Configurar. Instala e configura o Lingui. Se você já tiver uma biblioteca, ela mantém a sua.
4. Envolver. Marca as strings visíveis ao usuário e extrai os arquivos PO.
5. Conectar. Cria um projeto no Crowdin usando a CLI e envia os arquivos. Isso exige seu token do Crowdin.
6. Contexto. Lê o código em torno de cada string e escreve uma nota para os tradutores. Sugere um glossário inicial.
7. CI. Instala um workflow do GitHub para que novas strings vão para o Crowdin e as traduções voltem.

Um detalhe que o vídeo não mostra: a skill da Crowdin não executa as fases 3 e 4 por conta própria. Seu manifesto delega essas etapas às skills do próprio Lingui, que você instala como um segundo plugin. O trabalho da Crowdin propriamente começa na fase 5.

Parte disso é bem pensada. O agente nunca vê o valor do seu token, e a skill para para perguntar quando algo é ambíguo. As limitações também estão descritas no arquivo. Instalações novas usam apenas o Lingui, e o escopo se restringe a JavaScript e TypeScript. Projetos que já usam i18next, next-intl ou vue-i18n recebem apenas um caminho de conexão. Ela recusa o Create React App e não migra você entre bibliotecas.

O que ela deixa para você fazer?

A tradução, e tudo o que é necessário para que a tradução aconteça. Releia as sete fases: nenhuma delas produz uma string traduzida.

Isso é intencional. O arquivo da skill lista a tradução automática como um recurso adicional, desativado por padrão, com a instrução de "nunca traduzir automaticamente um projeto novo sem solicitação". Se você optar por ativá-la, o agente só pode aplicar memória de tradução, e um projeto novo não tem nenhuma. Tradução automática ou por IA só é permitida quando já existe um mecanismo ou prompt configurado na sua conta Crowdin.

Depois que a skill termina, você fica com um projeto no Crowdin, e precisa entender de Crowdin. Para obter traduções por IA, você abre seu perfil, ativa um provedor com sua própria chave de API ou adicionando saldo à conta Crowdin, e cria um prompt. Depois você executa a pré-tradução pelo editor, ou pela CLI usando o ID do prompt que acabou de criar, ou ativa a configuração de tradução automática por projeto. Depois disso, ainda há aprovações a considerar, depois um build, depois um download.

Tudo isso pode ser automatizado por alguém que já sabe onde essas configurações estão. Esse é o problema. O agente fez a parte que um desenvolvedor entende, e depois entregou um produto feito para gestores de localização. No próprio tutorial da Crowdin, o apresentador ainda obtém suas strings em chinês abrindo o editor, clicando em tradução automática e trazendo o resultado de volta pela CLI.

O servidor MCP da Crowdin não resolve essa lacuna. Os conjuntos de ferramentas documentados funcionam dentro de um projeto já existente, e não encontramos nenhuma ferramenta de pré-tradução ou criação de projeto na documentação. Isso é uma leitura da documentação, não um teste de cada ferramenta.

Em que o globalize.now é diferente?

A conversão para i18n e a tradução são o mesmo processo, e o resultado é um pull request. Não há projeto paralelo para configurar, porque não existe nada paralelo.

O caminho padrão está no aplicativo. Você se cadastra, conecta o GitHub ou GitLab e escolhe um repositório. Uma varredura decide o que acontece a seguir. Se ainda não houver i18n, adicionamos a base necessária. Se você já usa next-intl, react-i18next, i18next ou Lingui, nos conectamos ao que já existe e deixamos sua estrutura de arquivos intocada. Você aprova o plano. A conversão e as traduções então são executadas em paralelo em um clone do seu repositório, na nossa nuvem, e ficam em uma branch própria. Nada afeta sua branch principal até você fazer o merge.

Essa primeira conversão acontece uma única vez. A partir daí, quando você fizer push de novas strings de origem, um job de push as traduz e abre um pull request com o resultado.

Se você preferir permanecer no seu editor, o mesmo processo pode ser iniciado a partir de um prompt. Nossa integração com o Claude Code e as skills por trás dela conectam o repositório para você. Já escrevemos antes sobre por que oferecemos uma skill em vez de um SDK.

As sete fases da Crowdin rodam no seu agente, então consomem seus tokens. Nossa conversão roda do nosso lado. E alguém que construiu seu app no Lovable e nunca abriu um terminal consegue concluir nosso fluxo, o que não é verdade para nada que comece exportando uma variável de ambiente.

Não é instantâneo. Repositórios pequenos levam minutos, e uma base de código grande pode levar uma hora ou mais. Você ainda lê um plano e ainda revisa um PR, como deveria.

Crowdin i18n-setup vs. globalize.now, passo a passo

Quando você deveria escolher a Crowdin em vez disso?

Quando pessoas traduzem seu produto. Se você tem linguistas internos, uma agência ou uma comunidade de voluntários, você precisa de memória de tradução, glossários, um editor em contexto, etapas de revisão e gestão de fornecedores. Isso é um sistema de gerenciamento de tradução; a Crowdin vem construindo um desde 2008, e nós não estamos tentando ser um.

A Crowdin também cobre formatos que não suportamos hoje, incluindo XLIFF, ARB, .xcstrings e Android XML, e sua skill consegue conectar um projeto vue-i18n. Se seu produto principal é um app mobile nativo, verifique isso antes de qualquer outra coisa.

A página de comparação completa entra em mais detalhes sobre modelos de preços e adequação a diferentes tipos de equipe.

Por que importa que uma empresa consolidada tenha lançado isso?

Porque isso resolve uma discussão. Lingui, Crowdin e nós agora concordamos que o agente deve preparar o código, que o desenvolvedor deve aprovar um plano em vez de fazer o trabalho manualmente, e que isso pertence ao editor, onde o app está sendo escrito.

Onde ainda divergimos é sobre o que vem depois. A resposta da Crowdin é uma porta de entrada melhor para o dashboard. A nossa é que a maioria das equipes que usam Cursor, Claude Code ou Lovable não quer um dashboard. Elas querem o app em alemão até o fim do dia, e um PR sempre que adicionam um botão.

A pergunta útil a fazer a qualquer fornecedor com uma proposta baseada em agente é simples: quando o agente termina, para onde eu preciso ir a seguir? Se a resposta for um novo produto para aprender, o agente era só a porta de entrada. Se a resposta for sua aba de pull requests, ele era a casa inteira.

Teste no seu próprio repositório

Faça o teste que a Crowdin fez: pegue um app pequeno com strings fixas no código e veja onde você está uma hora depois. Conecte um repositório, aprove o plano, leia o pull request. O teste não exige cartão. Os preços estão aqui se você quiser conferir antes.