Trong ngành game toàn cầu, việc đưa sản phẩm ra thị trường quốc tế không chỉ là dịch thuật đơn thuần. Đó là cả một quy trình phức tạp về 本地化 (Localization) — bao gồm việc chuyển đổi cốt truyện, duy trì tính nhất quán thuật ngữ, và đảm bảo nội dung hình ảnh phù hợp văn hóa. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn xây dựng HolySheep 海外游戏本地化 Agent hoàn chỉnh, tích hợp 3 mô hình AI mạnh nhất hiện nay.
Kịch bản lỗi thực tế: Khi localization thất bại
Tôi đã chứng kiến một studio game Việt Nam mất 3 tuần làm việc và $12,000 chi phí cho một đợt localized chỉ vì một lỗi đơn giản:
ERROR: ConnectionError: timeout to api.openai.com
RETRY: 3/5 attempts failed
FATAL: Localization pipeline halted
IMPACT: 1.2M characters awaiting translation, 48-hour deadline missed
COST: $12,000 penalty + reputation damage
Khi họ chuyển sang sử dụng HolySheep AI, độ trễ trung bình chỉ <50ms, tỷ lệ thành công API đạt 99.97%, và chi phí giảm 85%+ so với API gốc. Đây là điều tôi sẽ chứng minh chi tiết trong bài viết.
Tổng quan HolySheep 海外游戏本地化 Agent
Agent này được thiết kế cho quy trình localization game gồm 3 giai đoạn chính:
- Giai đoạn 1: GPT-5/4.1 — Viết lại cốt truyện, hội thoại nhân vật
- Giai đoạn 2: Claude Sonnet 4.5 — Kiểm tra tính nhất quán thuật ngữ xuyên suốt
- Giai đoạn 3: Gemini 2.5 Flash — Duyệt nội dung đa phương thức (hình ảnh, UI, biểu tượng)
Cài đặt môi trường
Trước tiên, cài đặt thư viện cần thiết:
pip install requests anthropic google-generativeai python-dotenv tqdm colorama
Tạo file cấu hình với HolySheep API endpoint:
# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
✅ SỬ DỤNG HOLYSHEEP API - KHÔNG BAO GIỜ DÙNG API GỐC
HOLYSHEEP_BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
Lấy API key từ HolySheep Dashboard
HOLYSHEEP_API_KEY = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY") # Đăng ký tại https://www.holysheep.ai/register
Cấu hình các mô hình với giá 2026/MTok
MODEL_CONFIG = {
"gpt45_story": {
"provider": "openai",
"model": "gpt-4.5-turbo",
"input_cost": 8.00, # $8/MTok
"output_cost": 24.00, # $24/MTok
"use_for": "Story rewriting, dialogue localization"
},
"claude_terminology": {
"provider": "anthropic",
"model": "claude-sonnet-4-20250514",
"input_cost": 15.00, # $15/MTok
"output_cost": 75.00, # $75/MTok
"use_for": "Terminology consistency review"
},
"gemini_multimodal": {
"provider": "google",
"model": "gemini-2.0-flash",
"input_cost": 2.50, # $2.50/MTok
"output_cost": 10.00, # $10/MTok
"use_for": "Multimodal content audit"
}
}
Cấu hình game localization
LOCALIZATION_CONFIG = {
"source_language": "zh-CN",
"target_languages": ["en-US", "ja-JP", "ko-KR", "vi-VN"],
"game_genre": "JRPG", # Hoặc: MMORPG, FPS, Puzzle, Strategy
"brand_voice": {
"tone": "Epic, heroic with emotional depth",
"forbidden_terms": ["死", "kill", "death"] # Thay thế phù hợp game
},
"terminology_glossary": {
"character_titles": {
"勇者": "Hero",
"魔王": "Demon Lord",
"賢者": "Sage"
},
"game_mechanics": {
"経験値": "EXP",
"ゴールド": "Gold",
"レベル": "Level"
}
}
}
print(f"✅ Cấu hình HolySheep: {HOLYSHEEP_BASE_URL}")
print(f"📊 Models loaded: {len(MODEL_CONFIG)} agents")
Giai đoạn 1: GPT-5/4.1 Story Rewriting Agent
Đây là agent quan trọng nhất — chịu trách nhiệm viết lại cốt truyện, hội thoại nhân vật sao cho tự nhiên trong ngôn ngữ đích, đồng thời giữ nguyên cảm xúc và ý định của nguyên bản.
# story_rewrite_agent.py
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional
class StoryRewriteAgent:
"""GPT-5/4.1 Agent cho việc viết lại cốt truyện game"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "gpt-4.5-turbo"
self.total_tokens_used = 0
self.cost_accumulated = 0.0
def rewrite_dialogue(
self,
source_text: str,
character_name: str,
target_language: str,
context: str = "",
game_genre: str = "JRPG"
) -> Dict:
"""
Viết lại hội thoại nhân vật với HolySheep API
Args:
source_text: Text gốc tiếng Trung
character_name: Tên nhân vật
target_language: Ngôn ngữ đích (en-US, ja-JP, etc.)
context: Ngữ cảnh câu chuyện
game_genre: Thể loại game
"""
# Prompt được thiết kế riêng cho localization game
prompt = f"""You are a professional game localization specialist working on a {game_genre} title.
CONTEXT: {context}
CHARACTER: {character_name}
ORIGINAL CHINESE: {source_text}
TASK: Rewrite this dialogue for {target_language} localization following these rules:
1. PRESERVE EMOTION: Keep the original emotional tone (anger, joy, sadness, determination)
2. CULTURAL EQUIVALENCE: Use culturally appropriate expressions in {target_language}
3. CHARACTER VOICE: Match {character_name}'s established personality and speaking style
4. LENGTH BALANCE: Target 90-110% of original length to fit text boxes
5. AVOID LITERAL TRANSLATION: Prioritize naturalness over word-for-word accuracy
6. NO CENSORS: Keep mature themes appropriate for game rating
OUTPUT FORMAT (JSON):
{{
"localized_text": "...",
"emotional_tone": "...",
"cultural_notes": "...",
"text_length_ratio": 1.05,
"confidence_score": 0.95
}}
"""
start_time = time.time()
try:
response = requests.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are an expert game localization AI."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 500
},
timeout=30 # HolySheep có độ trễ <50ms
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
content = data['choices'][0]['message']['content']
# Parse JSON response
result = json.loads(content)
result['latency_ms'] = round(latency_ms, 2)
result['tokens_used'] = data.get('usage', {}).get('total_tokens', 0)
result['cost'] = result['tokens_used'] / 1_000_000 * 8.00 # $8/MTok
self.total_tokens_used += result['tokens_used']
self.cost_accumulated += result['cost']
return {"success": True, "data": result}
else:
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}",
"latency_ms": round(latency_ms, 2)
}
except requests.exceptions.Timeout:
return {"success": False, "error": "Connection timeout - HolySheep retry failed"}
except requests.exceptions.ConnectionError:
return {"success": False, "error": "ConnectionError - check network"}
def batch_rewrite(
self,
dialogues: List[Dict],
target_language: str,
game_genre: str = "JRPG"
) -> List[Dict]:
"""Xử lý hàng loạt dialogues"""
results = []
for i, dialogue in enumerate(dialogues):
print(f"📝 Xử lý {i+1}/{len(dialogues)}: {dialogue.get('character', 'Unknown')}")
result = self.rewrite_dialogue(
source_text=dialogue['text'],
character_name=dialogue.get('character', 'Narrator'),
target_language=target_language,
context=dialogue.get('context', ''),
game_genre=game_genre
)
result['source_text'] = dialogue['text']
results.append(result)
# Tránh rate limit với HolySheep
time.sleep(0.1)
return results
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""Báo cáo chi phí"""
return {
"total_tokens": self.total_tokens_used,
"total_cost_usd": round(self.cost_accumulated, 4),
"cost_per_1m_tokens": 8.00,
"savings_vs_openai": round(self.cost_accumulated * 0.15, 4) # Tiết kiệm 85%+
}
=== DEMO SỬ DỤNG ===
if __name__ == "__main__":
# Khởi tạo agent với API key từ HolySheep
agent = StoryRewriteAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# Ví dụ dialogue từ game JRPG
sample_dialogues = [
{
"character": "リナ",
"text": "この度は私のために戦ってくれて…本当にありがとうございます。",
"context": "Sau trận chiến với rồng, Lira cảm ơn người anh hùng"
},
{
"character": "勇者アルク",
"text": "-Dragon Slayer- の名前にかけて、必ず魔王を倒す！",
"context": "Alk tuyên thệ sẽ đánh bại Demon Lord"
}
]
# Viết lại sang tiếng Anh
results = agent.batch_rewrite(sample_dialogues, "en-US", "JRPG")
for r in results:
if r['success']:
print(f"✅ {r['source_text']}")
print(f" → {r['data']['localized_text']}")
print(f" ⏱️ {r['data']['latency_ms']}ms | 💰 ${r['data']['cost']:.6f}")
# In báo cáo chi phí
report = agent.get_cost_report()
print(f"\n💰 Báo cáo chi phí:")
print(f" Tokens: {report['total_tokens']}")
print(f" Chi phí: ${report['total_cost_usd']}")
print(f" Tiết kiệm vs OpenAI gốc: ${report['savings_vs_openai']}")
Giai đoạn 2: Claude Terminology Consistency Agent
Sau khi có bản dịch, Claude Sonnet 4.5 sẽ duy trì tính nhất quán thuật ngữ xuyên suốt game — đảm bảo "勇者" luôn là "Hero" trong mọi ngữ cảnh, không phải "Brave One" hay "Warrior".
# terminology_consistency_agent.py
import requests
import json
import time
from typing import Dict, List, Set, Tuple
class TerminologyConsistencyAgent:
"""Claude Agent cho kiểm tra tính nhất quán thuật ngữ game"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
glossary: Dict = None
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "claude-sonnet-4-20250514"
self.glossary = glossary or {}
self.violations = []
def check_consistency(
self,
localized_text: str,
source_text: str,
glossary: Dict,
context: str = ""
) -> Dict:
"""
Kiểm tra tính nhất quán thuật ngữ với Claude
Args:
localized_text: Text đã được localized
source_text: Text gốc
glossary: Từ điển thuật ngữ {source: target}
context: Ngữ cảnh bổ sung
"""
glossary_str = json.dumps(glossary, ensure_ascii=False, indent=2)
prompt = f"""You are a terminology consistency checker for game localization.
GLOSSARY (MUST FOLLOW EXACTLY):
{glossary_str}
SOURCE TEXT (Chinese): {source_text}
LOCALIZED TEXT: {localized_text}
CONTEXT: {context}
TASK: Check if the localized text follows the glossary correctly.
RULES:
1. CRITICAL: All terms in glossary MUST be translated consistently
2. Report any deviation from glossary terms
3. Suggest corrections for inconsistent translations
4. Flag any new terminology that should be added to glossary
5. Check for false friends or misleading translations
OUTPUT FORMAT (JSON):
{{
"is_consistent": true/false,
"violations": [
{{
"source_term": "...",
"expected_translation": "...",
"actual_translation": "...",
"position": "...",
"severity": "critical/major/minor"
}}
],
"suggestions": ["..."],
"new_terms_to_add": ["..."],
"confidence_score": 0.95
}}
"""
start_time = time.time()
try:
# HolySheep Anthropic endpoint
response = requests.post(
f"{self.base_url}/messages",
headers={
"x-api-key": self.api_key,
"Content-Type": "application/json",
"anthropic-version": "2023-06-01"
},
json={
"model": self.model,
"max_tokens": 1000,
"messages": [
{"role": "user", "content": prompt}
]
},
timeout=30
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
content = data['content'][0]['text']
result = json.loads(content)
result['latency_ms'] = round(latency_ms, 2)
result['tokens_used'] = data.get('usage', {}).get('input_tokens', 0)
result['cost'] = result['tokens_used'] / 1_000_000 * 15.00 # $15/MTok
# Thu thập violations
if not result['is_consistent']:
self.violations.extend(result['violations'])
return {"success": True, "data": result}
else:
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}",
"latency_ms": round(latency_ms, 2)
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def audit_full_game_text(
self,
texts: List[Dict],
glossary: Dict
) -> Dict:
"""
Kiểm tra toàn bộ game text cho tính nhất quán
Args:
texts: List of {{"id", "source", "localized", "chapter", "scene"}}
glossary: Từ điển thuật ngữ
"""
print(f"🔍 Bắt đầu audit {len(texts)} texts với Claude...")
consistency_scores = []
all_violations = []
for i, text in enumerate(texts):
if i % 50 == 0:
print(f" Tiến trình: {i}/{len(texts)}")
result = self.check_consistency(
localized_text=text['localized'],
source_text=text['source'],
glossary=glossary,
context=f"Chapter {text.get('chapter', '?')}, Scene {text.get('scene', '?')}"
)
if result['success']:
consistency_scores.append(result['data']['confidence_score'])
for v in result['data'].get('violations', []):
v['text_id'] = text['id']
all_violations.append(v)
else:
print(f" ⚠️ Lỗi text {text['id']}: {result['error']}")
time.sleep(0.1) # Rate limiting
# Tổng hợp báo cáo
avg_score = sum(consistency_scores) / len(consistency_scores) if consistency_scores else 0
return {
"total_texts": len(texts),
"audited_texts": len(consistency_scores),
"average_consistency_score": round(avg_score, 3),
"total_violations": len(all_violations),
"violations_by_severity": {
"critical": len([v for v in all_violations if v['severity'] == 'critical']),
"major": len([v for v in all_violations if v['severity'] == 'major']),
"minor": len([v for v in all_violations if v['severity'] == 'minor'])
},
"violation_list": all_violations[:20], # Top 20 violations
"recommendation": "PASS" if avg_score > 0.9 else "NEEDS_REVISION"
}
def generate_termbase_report(self) -> str:
"""Tạo báo cáo Termbase cho team"""
if not self.violations:
return "✅ Tất cả thuật ngữ nhất quán!"
report = "# 📋 BÁO CÁO TERMINOLOGY VIOLATIONS\n\n"
report += f"## Tổng quan\n"
report += f"- Tổng violations: {len(self.violations)}\n"
report += f"- Critical: {len([v for v in self.violations if v['severity'] == 'critical'])}\n"
report += f"- Major: {len([v for v in self.violations if v['severity'] == 'major'])}\n"
report += f"- Minor: {len([v for v in self.violations if v['severity'] == 'minor'])}\n\n"
report += "## Chi tiết Violations\n"
for v in self.violations[:10]:
report += f"### {v['source_term']}\n"
report += f"- Expected: {v['expected_translation']}\n"
report += f"- Actual: {v['actual_translation']}\n"
report += f"- Position: {v['position']}\n"
report += f"- Severity: **{v['severity'].upper()}**\n\n"
return report
=== DEMO SỬ DỤNG ===
if __name__ == "__main__":
# Khởi tạo agent
agent = TerminologyConsistencyAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
glossary={
"勇者": "Hero",
"魔王": "Demon Lord",
"剣": "Sword",
"魔法": "Magic",
"経験値": "EXP",
"レベル": "Level"
}
)
# Sample texts cần kiểm tra
sample_texts = [
{
"id": "CH01_SCN03_DLG01",
"source": "勇者は剣を抜いた。",
"localized": "The Hero drew his Sword.",
"chapter": "1",
"scene": "3"
},
{
"id": "CH01_SCN05_DLG02",
"source": "この勇者の剣は伝説のものだ。",
"localized": "The Hero's sword is legendary.",
"chapter": "1",
"scene": "5"
},
{
"id": "CH05_SCN12_DLG08",
"source": "魔王がまたレベルを上げている！",
"localized": "The Demon Lord is leveling up again!",
"chapter": "5",
"scene": "12"
}
]
# Chạy audit
report = agent.audit_full_game_text(sample_texts, agent.glossary)
print(f"\n📊 Kết quả Audit:")
print(f" Điểm nhất quán: {report['average_consistency_score']}")
print(f" Violations: {report['total_violations']}")
print(f" Khuyến nghị: {report['recommendation']}")
# In báo cáo violations
term_report = agent.generate_termbase_report()
print(term_report)
Giai đoạn 3: Gemini Multimodal Content Audit Agent
Không chỉ text, localization còn cần duyệt hình ảnh, UI, icon. Gemini 2.5 Flash với khả năng đa phương thức sẽ kiểm tra nội dung hình ảnh có phù hợp văn hóa và ngữ cảnh không.
# multimodal_audit_agent.py
import requests
import base64
import json
import time
from typing import Dict, List
from PIL import Image
import io
class MultimodalAuditAgent:
"""Gemini Agent cho kiểm tra nội dung đa phương thức"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.model = "gemini-2.0-flash"
def encode_image(self, image_path: str) -> str:
"""Mã hóa image sang base64"""
with Image.open(image_path) as img:
# Resize nếu quá lớn để tiết kiệm cost
if max(img.size) > 1024:
img.thumbnail((1024, 1024))
buffer = io.BytesIO()
img.save(buffer, format=img.format or 'PNG')
return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode()
def audit_image(
self,
image_path: str,
source_context: str,
target_market: str,
game_content_policy: Dict = None
) -> Dict:
"""
Kiểm tra image cho phù hợp localization
Args:
image_path: Đường dẫn file ảnh
source_context: Ngữ cảnh từ game (text xung quanh, chapter, scene)
target_market: Thị trường mục tiêu (en-US, ja-JP, etc.)
game_content_policy: Các quy tắc nội dung riêng
"""
image_base64 = self.encode_image(image_path)
policy_str = json.dumps(game_content_policy or {}, ensure_ascii=False)
prompt = f"""You are a cultural sensitivity and content compliance auditor for game localization.
GAME CONTEXT: {source_context}
TARGET MARKET: {target_market}
CONTENT POLICY:
{policy_str}
TASK: Analyze this game screenshot/image for:
1. CULTURAL SENSITIVITY:
- Are there any symbols, gestures, or colors that may be offensive in {target_market}?
- Are there cultural references that won't translate well?
- Is the visual style appropriate for the target audience?
2. TEXT IN IMAGE:
- Are there any Chinese/Japanese characters that need localization?
- Are there embedded UI elements that need translation?
3. CONTENT COMPLIANCE:
- Does the image comply with game rating (ESRB, PEGI, etc.)?
- Are there any sensitive elements for {target_market} regulations?
4. UI/UX ISSUES:
- Will the current UI layout work with localized text (may need more space)?
- Are iconography and symbols universal?
OUTPUT FORMAT (JSON):
{{
"approval_status": "APPROVED" / "NEEDS_REVISION" / "REJECTED",
"cultural_issues": [
{{
"element": "...",
"issue": "...",
"recommendation": "..."
}}
],
"text_needing_localization": ["..."],
"ui_expansion_concerns": true/false,
"severity": "none" / "low" / "medium" / "high" / "critical",
"overall_assessment": "..."
}}
"""
start_time = time.time()
try:
# HolySheep Google AI endpoint
response = requests.post(
f"{self.base_url}/gemini/v1beta/models/{self.model}:generateContent",
headers={
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"contents": [{
"parts": [
{
"text": prompt
},
{
"inline_data": {
"mime_type": "image/png",
"data": image_base64
}
}
]
}],
"generationConfig": {
"temperature": 0.3,
"maxOutputTokens": 800
}
},
timeout=60
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code == 200:
data = response.json()
content = data['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text']
result = json.loads(content)
result['latency_ms'] = round(latency_ms, 2)
# Ước tính cost (Gemini tính theo tokens hình ảnh)
image_size_mb = len(image_base64) / (1024 * 1024)
result['estimated_cost'] = round(image_size_mb * 0.0025, 4) # ~$2.50/MTok
return {"success": True, "data": result}
else:
return {
"success": False,
"error": f"HTTP {response.status_code}: {response.text}",
"latency_ms": round(latency_ms, 2)
}
except Exception as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
def batch_audit_screenshots(
self,
screenshot_paths: List[str],
game_contexts: List[str],
target_market: str
) -> Dict:
"""Audit hàng loạt screenshots"""
print(f"🖼️ Bắt đầu audit {len(screenshot_paths)} screenshots...")
results = {
"total": len(screenshot_paths),
"approved": 0,
"needs_revision": 0,
"rejected": 0,
"details": []
}
for i, (path, context) in enumerate(zip(screenshot_paths, game_contexts)):
print(f" Đang xử lý {i+1}/{len(screenshot_paths)}: {path}")
result = self.audit_image(
image_path=path,
source_context=context,
target_market=target_market,
game_content_policy={
"esrb_rating": "T",
"pegi_rating": "12",
"forbidden_content": ["nudity", "extreme_violence", "gambling"],
"cultural_sensitivity": ["religious_symbols", "political_content"]
}
)
if result['success']:
status = result['data']['approval_status']
results[status.lower().replace('_', '_')] += 1
results['details'].append({
"path": path,
"status": status,
"severity": result['data']['severity'],
"issues": result['data'].get('cultural_issues', [])
})
else:
print(f" ⚠️ Lỗi: {result['error']}")
results['details'].append({
"path": path,
"status": "ERROR",
"error": result['error']
})
time.sleep(0.2) # Rate limiting
# Tóm tắt
results['summary'] = f"Approved: {results['approved']}, " \
f"Needs Revision: {results['needs_revision']}, " \
f"Rejected: {results['rejected']}"
return results
=== DEMO SỬ DỤNG ===
if __name__ == "__main__":
# Khởi tạo agent
audit_agent = MultimodalAuditAgent(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)
# Demo với sample image (thay thế bằng đường dẫn thực tế)
demo_context = """
Scene: Battle screen
Chapter: 3
Description: Hero party facing Demon Lord's army
Localized dialogue: "This is our final stand!"
"""
# NOTE: Thay thế bằng đường dẫn ảnh thực tế
# result = audit_agent.audit_image(
# image_path="game_screenshots/ch03_battle.png",
# source_context=demo_context,
# target_market="en-US"
# )
# Demo với kết quả giả định
demo_result = {
"success": True,
"data": {
"approval_status": "APPROVED",
"cultural_issues": [],
"text_needing_localization": [],
"ui_expansion_concerns": True,
"severity": "low",
"latency_ms": 47.32,
"estimated_cost": 0.0008
}
}
print(f"📊 Kết quả Audit Demo:")
print(f" Status: {demo_result['data']['approval_status']}")
print(f" Severity: {demo_result['data']['severity']}")
print(f" Latency: {demo_result['data']['latency_ms']}ms")
print(f" Est. Cost: ${demo_result['data']['estimated_cost']}")
Pipeline Hoàn Chỉnh: Integration Agent
Kết hợp cả 3 agents vào một pipeline hoàn chỉnh, xử lý từ đầu đến cuối:
# localization_pipeline.py
import json
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List
from story_rewrite_agent import StoryRewriteAgent
from terminology_consistency_agent import TerminologyConsistencyAgent
from multimodal_audit_agent import MultimodalAuditAgent
class GameLocalizationPipeline:
"""
Pipeline hoàn chỉnh cho game localization
Kết hợp: GPT-5 Story → Claude Terminology → Gemini Multimodal
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
target_language: str = "en-US"
):