一、業界多語言面臨的通用挑戰是什么
做這個事之前,我們先看看業界做了什么。
??阿里巴巴全球化測試技術介紹?
??螞蟻全球化無線端質量解決方案?
??談談多語言測試?
總結下來,需要面臨3個通用問題:
1.語言物料生產階段:對于存量未接入多語言平臺(70%)的模塊,會有潛在代碼會未配置Key的問題,而對于已接入模塊會出現錯配置Key問題,最終導致端上的文案不展示及展示錯誤問題。
2.標準化流程缺失:在研發階段,新增多語言文案的流程缺失,大部分模式是業務方、內容團隊、開發同學通過翻譯平臺是弱管控。需要PRD語言類key標準化->翻譯平臺錄入->研發流程流程門禁檢測+端上測試->Key發布上線管理。
3.海外測試仿真度低:全球化用戶遍布全球各地,質量同學想要真實模擬不同地區的用戶的真實體驗挑巨大,海外用戶手機適配的挑戰也將遠遠大于國內。且語言類特有的漏翻錯翻文案截斷問題在UI層的問題突出,而當前手工程度高,問題發現能力弱。與此同時可以預見,若擴充到其他語言時工作量會成倍增加。如下是全球用戶在品牌、機型、系統和分辨率上的差異。

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二、面臨的挑戰卻遠不止于此。因為我們京東商城是航母級的APP,意味著
1. 產品形態多樣
一般有4個維度:地區/國家 & 語言 & 幣種 & 時區
地區國家:0-大陸、5-港澳、7-臺灣、8-美國、9-日本、10-新加坡、11-馬來西亞、12-泰國、13-韓國、14-越南、15-柬埔寨、100-海外
語言:簡體中文=zh_CN、美式英語=en_US、繁體中文=zh_HK(僅港澳臺灣)
幣種:
| 用戶設置幣種 | 貨幣符號 | 展示類型 | 金額表達示例(10元) |
| HKD | HK$ | B | HK$10.99 |
| TWD | NT$ | B | NT$10.99 |
| USD | $ | B | $10.99 |
| JPY | JP¥ | B | JP¥10 |
| SGD | S$ | B | S$10.99 |
| MYR | RM | B | RM10.99 |
| THB | ? | B | ?10.99 |
| KRW | ? | B | ?10 |
| VND | ? | B | ?10 |
| KHR | ? | B | ?10.99 |
| AUD | AU$ | B | AU$10.99 |
| AED | ?.? | A | ?.?10.99 |
| EUR | € | B | €10.99 |
| GBP | £ | B | £10.99 |
| CAD | CA$ | B | CA$10.99 |
| NZD | NZD$ | B | NZD$10.99 |
| MXN | Mex$ | B | Mex$10.99 |
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時區:
1.若用戶設置語言是英文,則轉換時區后用英語時間表達格式:日月年 時分秒。如:年月日 時分秒:2025-06-07 23:59:59,轉換成英文:07 Jun 2025 23:59:59(UTC+8)
2.若用戶設置語言是中文&繁體,則轉換時區后時間表達格式:年月日,時分秒。
3.返回目標地區的UTC時區值(T),時區由各模塊自己判斷是否要展示。
2. 技術棧多,技術架構復雜
2.1 語言類-客戶端
- 場景1: 端頁面可從多語言SDK獲取“國家/區域”,“語言”,“模式”參數,處理自定義的業務邏輯;網絡請求使用“京東零售基礎網路庫”加載端頁面。基礎庫負責統一上傳“國家/區域”,“語言”,“模式”參數,端無須特殊處理。
- 場景2:端頁面可從多語言SDK獲取“國家/區域”,“語言”,“模式”參數,處理自定義的業務邏輯;網絡請求不使用“JD零售基礎網路庫”,端需要自己參照參數規則,上傳“國家/區域”,“語言”,“模式”參數。
2.2 語言類-后端
傳遞方式:客戶端->網絡庫/非網絡庫->color網關/非color網關->SOA->后臺服務(JSF隱式傳參)。
使用方式:服務端從全局上下文SDK中讀取,不允許篡改。SOA及后臺服務需要接入dongboot內核+donglog+dongcontext+dongthread
2.3 匯率類-設計
換算原則:SOA調用科技匯率接口獲取匯率,傳給價格源(到手價/原價團隊/預售價)進行外幣價格計算;若展示價格由中臺計算,例如購物車勾選后價格和結算頁支付價格,則由中臺進行外幣價格計算。核心頁面外幣金額展示示例:

2.4 時區類-設計
1. 當端SOA側依賴的上游返回的String類型的文案里面如果包含日期或時間,由中后端上游進行時區轉換。
2. 當端SOA側依賴的上游返回了時間戳/Date格式的日期或時間,由端SOA側進行時區轉換。
全鏈路涉及模塊:

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三、對QA而言,挑戰是巨大的,具體是什么?
3.1 挑戰一:覆蓋的頁面場景多,英文版2.0的圍繞20+個業務,涵蓋零售&科技&物流&健康全鏈路。
交易域:商詳、結算、購物車、湊單、換購、訂單/訂詳、收銀臺、支付成功、價保、店鋪、售后
導購&流量:首頁、拍照購、分類、評價、消息中心、搜索、推薦、我京及核心二三級頁、權益中心、plus、等級會員、發票、客服。
3.2 挑戰二:頁面 & 語言 & 匯率 & 時區的笛卡爾積,將極大的增加測試驗證工作量。
除大陸站點外,中文模式下的時區也需要驗證。所以有更多的頁面進入覆蓋場景。如:咚咚客服、活動日歷、短信、延保服務、賬單。
3.3 挑戰三:即使每個頁面能否走到,每個頁面的測試深度無法窮舉。
1.流量&導購類頁面千人千面,依賴于賬戶維度的豐富度。如:
2.交易類頁面,依賴較多前置條件:如:
1.商詳:樓層多,需要不同的SKU。
2.結算:樓層多,需要不同的SKU。
3.購物車:依賴賬戶加車狀態、比如預售&定金的時間表達
4.湊單:可能無法通過OpenAPP協議進入。
5.收銀臺:目前不支持OpenAPP協議進去。
6.訂單:依賴賬戶內的訂單、二級彈層不依賴于openAPP協議。
7.promise:“付款時間”保持和當前用戶時區一致、“發貨時間”和“送達時間”保持與收貨地時區一致。
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四、京東全球售-測試方案
4.1 目標
進行自動化問題檢測,提升走查效率。提供修復建議,提升全球售本地化體驗。
4.2 整體思路
通過接口、頁面、用戶動線三層驗證思路進行驗證。并通過匯率接口限流,驗證頁面兜底情況。
4.3 策略一【接口層】通過梳理全量使用價格計算的接口,進行幣種設置,批量測試。
面向中臺:JSF接口設置DongContext,驗證不同語言下的返回。如:臺賬 (PayResource.queryOrder - 查詢應付金額(收銀臺))、到手價中臺(計算外幣價格-結算網關接口文檔) 、價促平臺(主站新增外幣金額表達-接口文檔)、預售價中臺(4.2 批量獲取當前進行中的預售)。
面向前臺:color網關接口設置DongContext,驗證不同語言就需要前臺端SOA對接科技接口獲取匯率,再從外幣價格jar包獲取外幣金額,并前端表達。接口性能要求80ms,如果性能不足需要降級不展示。
期望的結果:
?外幣金額計算規則:外幣金額=本幣 X 匯率。
?外幣金額小數點處理:VND(越南盾)、KRW(韓元)、JPY(日元)三個幣種,外幣金額四舍五入取整數;其他幣種,外幣金額四舍五入,最多保留2位小數,小數點后0要抹去。
4.3 策略二【頁面級測試】一鍵觸發核心場景組合,并自動化結果校驗。

1. 核心場景組合定義:
(P0)港澳-繁體-港幣-UTC+8
(P0)臺灣-英文-臺幣-UTC+8
(P0)新加坡-英文-新幣-UTC+8
(P0)澳大利亞-英文-AUD-UTC+11
(P0)大陸-英文-美元-UTC+8
2. 自動化切換、截圖、跳轉、文案檢測識別。
3. 結果驗證,翻譯錯誤、翻譯質量。
4.3 策略三:【常態化保鮮】通過APP回歸、兜底演練動作防裂化
1.一鍵觸發:打通測試回歸計劃,多任務手動一鍵出發/定時觸發/接口觸發,輸出報告需要對任務整體通過率計算。內容包括:遍歷的頁面,每個子任務(當成一條用例)除了展示完成的狀態,還需要展示通過率,錯誤的個數,通過的個數等。
2.設備選擇:實現基于系統、機型、分辨率、國內外品牌等維度篩選機型。
3.發版報告:①報告類增加小 i解釋:通過/忽略的標準,例如明確告知除了人名/圖片,其余內容均需進行翻譯,以及相關類別問題的研發接口人。
4.4 策略四:【智能體Agent】探索智能體方案,進行翻譯質量檢測
基于賽博平臺對各頁面的識別結果,將接口中翻譯后的內容提取出來并輸送給智能體,由智能體來檢測多語言翻譯的準確性。
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五、做到什么程度
5.1 工程上的提效價值:
?執行上:3240mins->30mins
?檢測上:324mins->32.4mins
計算公式如下:
|
? |
Before | After |
|---|---|---|
| UI層 | 執行:36個page ?? 9(站點+語言+幣種) ?? 5 mins ?? 2端 = 3240mins 檢測:648頁面人工check * 0.5 mins = 324mins | 執行上:子用例集維度: 1次執行(36個page并行) ?? (9個場景并行) ?? 30mins( 雙端并行)= 30mins 檢測維度:目標90%的check可以通過檢測腳本搞定。324 ??(1-90%)= 32.4mins。 |
| API層 | 涉及color網關(4.8萬接口)和非color網關接口,以及HSF接口 | 單接口調試及多接口回歸自動化驗證,可以提效約70%以上 |
結果展示1:聚合頁對比10種場景

提效10倍。計算公式:10(頁面+語言+比重)* 3端的情況下:
?人工:10*3*5(分鐘)=150min
?自動:15分鐘
結果展示2:自動檢測

提效100%。計算公式≈通過的問題數在總問題數中的比例,意味著是自動檢測。
具體測試包括見:【15.3.20】- 多語言自動化測試報告。 (涉及到內部網站,請聯系作者進行報告鏈接獲取)
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5.2 大模型上的實踐價值:
| 翻譯的精準度不夠:item(s) | 翻譯截斷 | 翻譯不準確 scrape 本義 “刮擦”,引申為「技術爬蟲抓取」,隱含 “非正常手段獲取”“批量爬取” 的負面意味,應改為collection | 中文未翻譯 |
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?15.2.80多語言翻譯質量檢測,發現13個翻譯類問題。見15.2.80多語言翻譯質量檢測報告?
?智能體經過3輪優化,采納率11%提升至85.71%。
5.3 零售研發流程的多語言升級價值
| 場景/功能 | 詳細描述 | 原型 | |
| 創建設計 | 創建設計時給出提醒 | ·選擇迭代設計,選擇需求后,識別需求的多語言字段 ·若打標為是,則給出黃色區域文案提示: ·所選需求涉及多語言,請在設計用例過程中重點關注 ·不涉及聯調設計 |
![]() |
| 編寫用例 | 編寫用例時支持批量打標簽 |
·目錄、用例批量操作增加添加標簽操作; ·點擊添加標簽,彈框展示標簽輸入的彈框,點擊確定后,追加至所選用例的標簽字段![]() ?·聯調設計同步支持 |
![]() |
| 用例打標 | 單用例詳情頁,支持用戶打標簽 | 多語言系統標簽用戶點擊添加默認推薦出來 |
![]() |
| 用例評審 | 時給出提示提醒 | 點擊評審完成時,判斷下需求是否有對應標記,若有標記,則增加一個根據標簽統計多語言用例的區域,若用例數為0,則0紅色高亮顯示,并展示建議補充文案 不涉及聯調設計 |
![]() |
| 發版回歸 | 一鍵觸發自動化巡檢 | ·頁面 x 語言 x 匯率 x 時區的的測試組合場景,進行高效執行和批量驗證。 http://cyber.test.jd.com/#/autotest/i18nAutomation·長期規劃:一鍵報Bug、單模塊定時巡檢、嵌入APP發版回歸平臺流程、大模型質量翻譯嵌入平臺。 |
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六、未來規劃
6.1 大而全的質量保障整體方案
1. 【已完成】標準化多語言研發流程。多語言檢測能力覆蓋整個語言生產過程。
2. 【進行中】建設全球化測試體系化能力。測試資源:構建手機號、銀行卡、支付賬號、測試賬號、云測真機、網絡仿真,構建研測階段的真實海外環境。效率&體驗:通過多端的功能的自動化,提升測試回歸階段的多機適配效率。通過多環境的app性能測試(核心頁面、圖片、視頻),例如美國、印度和歐洲的頁面秒開率會有很大區別,提前發現端側性能問題。體驗巡檢:聯合本地化外包、海外產設團隊,進行線上用戶體驗走查,真實模擬用戶現場發現體驗問題。
3. 【未開始】建設全球化安全生產體系。攻防演練:在多租戶并行的部署架構下,進行域名、接口級別的攻防演練,提升系統的海外高可用性。海外壓測:壓測平臺能力進行擴充,涵蓋海外用戶特征的壓測數據及腳本以及多機房混壓,提升海外服務穩定性。
策略大圖見下:

6.2 翻譯質量智能體
語言度量能力:通過GPT Based MQM(Multidimensional Quality Metrics),構建國際化水位分數,助力owner&團隊看清缺陷密度水位。
審核編輯 黃宇
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