Лекції

У цьому матеріалі ми розглянемо локалізацію ChatGPT App як архітектурне завдання: які шари потрібно перекладати (UI, промпти, дані, описи tools/ JSON Schema, комерційні та правові тексти), де локалізація є «косметичною», а де вона впливає на поведінку моделі («семантика»), і як використовувати сигнали платформи _meta [ "openai/locale" ] та _meta [ "openai/userLocation" ] у MCP-викликах, щоб коректно підбирати мову, формат даних і тексти для користувача.

Розбираємося, як у застосунках ChatGPT отримувати «справжні» локаль і регіон користувача із сигналів платформи: openai/locale для мови й регіону (BCP‑47) і _meta [ "openai/userLocation" ] для географії. На практиці підʼєднаємо window . openai у віджеті (React/Next.js) через хук. Також покажемо, як читати locale на MCP‑сервері через extra._meta, навчимося форматувати ціни за допомогою Intl.NumberFormat і обговоримо, коли все ж варто прямо запитати користувача, якою мовою йому зручніше.

Розбираємо практичну i18n‑архітектуру для ChatGPT‑віджетів на Next.js + React: чому мова приходить як стан із Apps SDK (наприклад, openai/locale і хук useOpenAiGlobal), чому в JSX не повинно бути жорстко зашитих рядків, як організувати словники ( ru/ en) і написати легкий шар локалізації через I18nProvider та хук useT. Також розглянемо форматування чисел/дат/валют через Intl, реакцію на зміну locale, плейсхолдери й типові помилки.

Розгляньмо, як GPT «читає» інструменти через поля name, description та описи аргументів у JSON Schema; чи може мова цих описів впливати на вибір інструмента; а також які архітектурні варіанти локалізації доступні — від окремих tools для кожної мови до одного tool із багатомовними описами. Наприкінці буде схема, як locale проходить крізь увесь стек, і перелік типових помилок із рекомендаціями щодо тестування.

Розбираємося, як проєктувати локалізацію в MCP‑застосунках без «ялинки» з if: де ухвалювати рішення щодо locale і регіону, як використовувати метадані _meta (зокрема "openai/locale", "openai/userLocation" і "openai/subject"), чим відрізняється «поліглот‑моноліт» (один MCP) від звʼязки MCP Gateway + одномовні backend‑сервери, і як зберігати стан клієнта, щоб не передавати параметри вручну в кожному виклику інструмента.