本地化 Claude Code 生成的应用，最好的方式是留在 Claude Code 里完成：安装本地化 Skill，让 Agent 完成代码库的国际化，之后由基础设施保持各语言同步。globalize.now 是 AI 驱动的本地化基础设施，正是为这套流程而生。它把硬编码字符串提取为翻译键，生成语言文件，并在每次 git push 时以 PR 的形式返回翻译好的语言。本文走一遍完整流程：从仅有英文的仓库，到合并多语言 PR。

Claude Code 生成的应用为什么只有英文？

因为 Claude Code 和所有编程 Agent 一样，会把面向用户的文案写成字面量字符串。这是做出可用功能的最短路径，而默认提示词里也不会要求使用翻译键。等应用跑起来时，英文已经硬编码进了数百个组件，复数和日期靠字符串拼接处理，只在一种语言里说得通。

最容易想到的办法是让 Agent“把应用翻译成德语”。结果只会多出一份硬编码的语言：要么是重复的组件，要么是一堆三元表达式，之后每个新功能的工作量都翻倍。我们在如何本地化 AI 生成的应用中讨论过这种失败模式。只翻译不做国际化，i18n 技术债就是这样越滚越大的。

本地化 Claude Code 生成的应用，最好的方式是什么？

在构建应用的那个 Agent 里运行本地化工作流：Skill 教会 Claude Code 国际化的流程，每次推送之后，翻译和同步交给基础设施。Skill 是 Anthropic 为 Claude Code 提供的官方扩展格式，本质是一组说明文件夹，任务匹配时由 Agent 加载，详见 Agent Skills 文档。Skill 也是可移植的：开源的 Vercel skills CLI 可以把 Skill 包安装到 Claude Code、Cursor、Codex 以及几十种其他 Agent 上，同一套工作流可以跟着你用的 Agent 走。

这和大多数本地化工具的思路不同。老牌平台在原有工作流之上加了 AI 功能和 Agent 连接器，但工作流仍然围绕它们的仪表盘展开：字符串存放在它们的系统里，Agent 只是系统的客户端。Agent 原生的本地化则反过来：工作在你的仓库里完成，Agent 负责国际化，globalize.now 负责翻译和同步。不需要再维护一个与代码对齐的内容数据库，因为代码本身就是数据库。

如何一步步本地化 Claude Code 应用？

完整流程共五步，最繁重的一步由 Agent 来做。

  1. 在 globalize.now 连接仓库。 转换在应用内执行一次，结果以 PR 的形式提交。如果想在 Claude Code 中完成这第一步，安装 Skills：

    npx skills add globalize-now/globalize-skills

    如果希望本机所有 Agent 都能使用这些 Skills，而不只是 Claude Code，请加上 --all。

  2. 让 Claude Code 对应用做国际化。 Skill 会先让它检查仓库：用的是什么框架，哪些字符串面向用户，是否已有 i18n 配置。它会给出方案，包括库的选择、键的结构、语言文件的布局，经你批准后才动代码。

  3. 将仓库连接到 globalize.now，这样每次推送都会触发翻译。开发者配置只需一次连接，而使用 AI 工具的构建者除第 1 步外无需接触终端，同样能跑通这套流程。

  4. 推送。 新增和变更的字符串会翻译完成，以 PR 的形式返回，像其他代码改动一样审查即可。

  5. 合并。 之后新增语言，只是改一处配置，不再是一个项目。

在一个真实的生产环境 monorepo 上，Agent 按这套工作流跑了一遍，用大约 30 分钟完成了代码库的国际化，并生成了五种语言。耗时会因项目规模而异，但第 2 步正是把一周的手工重构压缩成一次 Agent 会话的地方。

Agent 究竟会改动代码里的哪些内容？

它把字面量字符串改成翻译调用，并生成运行时所需的语言文件。具体来说：根据技术栈选定或检测 i18n 运行时库（i18next、next-intl 或 Lingui），把 JSX 里硬编码的文本替换为 t() 调用或消息组件，生成命名合理的键，并写出源语言的语言文件。复数会使用规范的 ICU 形式，而不是 count + " items"。

globalize.now 不会取代运行时库，也不会把翻译转交给某个外部队列。它位于运行时库的上一层：是为运行时生成并维护翻译键和语言文件的基础设施。如果你已经接入了 i18next 或 next-intl，Skill 会保留现有的键和结构，在此基础上接着做。

下一次 git push 会发生什么？

配置完成后，每次推送都会触发对变更内容的翻译，更新后的语言以 PR 的形式送达。无需导出，无需导入，也不用在另一个工具里排队。审查就在工程师本来就会审查的地方进行：diff。

这就是完整的运行模式。配置一次，每次 git push 自动同步，无需人工干预。AI 构建的应用有个老问题：Agent 交付功能的速度比任何本地化流程都快。现在这个问题不复存在，因为本地化流程就挂在功能发布的同一次推送上。

这件事需要 MCP 服务器或仪表盘吗？

不需要。MCP 把 Agent 连接到外部平台，而 Skill 教 Agent 在代码所在的地方把活干完。现在不少本地化产品提供了 MCP 服务器，这比往网页编辑器里复制粘贴确实进步不小，但字符串及其状态仍然存放在连接另一端的平台上，你仍然要对两边做对账。

采用 Skill 加推送的闭环，就没有需要对账的东西。语言文件在 git 里，翻译以提交的形式到达，回滚就是 git revert。我们在 Claude Code Skill 正成为本地化标准中讲过这种模式为何越来越普及。两种方式都胜过仪表盘时代，区别在于事实来源放在哪里。

本地化一个 Claude Code 应用要花多少钱？

globalize.now 每个工作区每月 €20，其中包含每月 €20 的翻译额度（约 200,000 词），超出部分按量计费，费率与单字符费率一致。只有一个套餐，没有分级，不按席位收费，也不按语言收费。语言数量不限，支持 RTL。一个典型的 SaaS 产品，约 10,000 个翻译键、覆盖 5 种语言，完全在包含额度之内。

注册即送 €5 翻译额度，无需绑定银行卡，约可翻译 100 万字符。足够你在真实应用上完整跑通整个流程，一分钱不用先付。

应用已经做好了。本地化只差安装一个 Skill、推送一次代码。

globalize.now 把硬编码的应用文案转换为可直接翻译的语言文件，并在你持续发布时保持同步更新。

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