Dieses Projekt bietet ein Django-Backend, mit dem Sie Ihre i18next-Übersetzungen in einer benutzerdefinierten Benutzeroberfläche verwalten können.
Zur WebsiteIn der Konzeptphase unseres Projekts für den "Translation Management Microservice" haben wir uns intensiv mit den Bedürfnissen der Endnutzer auseinandergesetzt. Um sicherzustellen, dass die Geschäftslogik unseres Kunden den Anforderungen der Nutzer entspricht, haben wir User Journeys erstellt. Diese halfen uns, den Übersetzungsprozess dynamisch und benutzerfreundlich zu gestalten, sodass die Website mithilfe von i18n leichter zu nutzen ist.
Weitere Informationen können Sie dieser wissenschaftlichen Arbeit entnehmen.
Haben wir uns intensiv mit der visuellen Lösung auseinandergesetzt. Mit Figma als unser Hauptwerkzeug haben wir Designs erstellt, die nicht nur ästhetisch ansprechend sind, sondern auch die Probleme der Nutzer adressieren.
Im digitalen Zeitalter entscheiden Nutzer innerhalb von Sekundenbruchteilen über die Attraktivität einer Website. Daher legten wir großen Wert darauf, dass unser Design nicht nur dem Corporate Identity (CI) des Kunden entspricht, sondern auch funktional und intuitiv ist. Unser Motto "Form follows function" stand hierbei stets im Vordergrund.
Wir orientieren uns an modernen Designsystemen wie dem Material Design, um unseren Websites ein einheitliches und benutzerfreundliches Erscheinungsbild zu verleihen. Da 70% der Website-Besuche von mobilen Nutzern stammen, war das Mobile Design und die Responsiveness für uns von zentraler Bedeutung.
Zudem haben wir die Zielgruppe stets im Blick behalten und sichergestellt, dass unser Design genau auf die vordefinierten Personen zugeschnitten ist. Das Ergebnis ist eine benutzerfreundliche, ansprechende und funktionale Lösung, die den Übersetzungsmanagementprozess für Entwickler erheblich vereinfacht.
Haben wir uns auf bewährte Technologien verlassen, um das Ziel zu erreichen: die Übersetzung von Websites mithilfe von i18n zu vereinfachen und für den Kunden dynamisch editierbar zu gestalten.
Django, ein leistungsstarkes Python-Framework, bildete das Rückgrat unserer Lösung. Mit Python entwickelten wir den Kern des Backends, während PostgreSQL als zuverlässige Datenbank diente, um Übersetzungen effizient zu verwalten. Die Verwendung von Opensource-Technologien ermöglichte uns Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Schließlich integrierten wir i18next, um sicherzustellen, dass die Übersetzungen nahtlos über die API bereitgestellt werden, wodurch der Übersetzungsmanagementprozess für Entwickler vereinfacht wurde.
Unser Leitprinzip war stets die Einfachheit. Durch die Nutzung von Fortschritten wie GitHub's Copilot konnten wir unsere Entwicklungsprozesse kontinuierlich optimieren. Dies spiegelt unser Engagement für Effizienz und Innovation wider. Wir glauben fest daran, dass unnötige Komplexität nicht nur die Entwicklungszeit verlängert, sondern auch die Kosten erhöht. Daher haben wir uns darauf konzentriert, die Benutzererfahrung zu priorisieren und unsere Technologieauswahl darauf abzustimmen. Das Projekt wurde pünktlich und innerhalb des Budgets geliefert.