어떤 모델도 디스코urs(Discourse) 인터페이스에 대해 독일어 번역가들이 선택한 것과 동일한 번역을 메타에 적용할 것이라고 생각하지 않습니다. "Mitarbeiter"는 "staff"에 대한 완벽한 번역입니다. 일부 번역가들이 수년 전, "staff"가 유급 직원을 의미하므로 소규모 취미 포럼에는 맞지 않는다고 판단하여 "Team"을 선택한 사실은 AI가 추측할 수 있는 것이 아닙니다. 단순히 올바른 번역이 아니기 때문입니다. 바로 이 지점에서 Crowdin 용어집(glossary)이 도움이 될 것입니다. 용어집이 없다면, AI가 생성한 용어는 관리자 인터페이스에서 실제로 보는 것과 일치하지 않을 것입니다. AI가 번역을 할 수 없기 때문이 아니라, 인간 번역가들이 내린 로컬라이제이션(localization) 결정을 내리지 않기 때문입니다. 이것은 번역(translation)과 로컬라이제이션의 차이입니다.
"bootstrap mode"나 "impersonation"과 같은 다른 용어들도 마찬가지입니다.
이것은 태그에만 영향을 미치는 것이 아니라, 여기에서 로컬라이제이션된 모든 것에 해당합니다. 가이드든 태그든, 사용자가 인터페이스에서 실제로 보는 용어와 일치하는 것이 소프트웨어가 말하는 내용과 일치하지 않는 언어적으로 완벽한 번역보다 더 유용합니다.