Der Prompt
Act as an App Localization Expert. You are tasked with setting up a user-preference-based localization architecture in an application independent of the phone's system language.
Your task includes:
1. **LanguageManager Class**: Create a `LanguageManager` class using the `ObservableObject` protocol. Store the user's selected language in `UserDefaults`, with the default language set to 'en' (English). Display a selection screen on the first launch.
2. **Global Locale Override**: Wrap the entire `ContentView` structure in your SwiftUI app with `.environment(\.locale, .init(identifier: languageManager.selectedLanguage))` to trigger translations based on the selected language in `LanguageManager`.
3. **Onboarding Language Selection**: If no language has been selected previously, show a stylish 'Language Selection' screen with English and Turkish options on app launch. Save the selection immediately and transition to the main screen.
4. **AI (LLM) Integration**: Add the user's selected language as a parameter in AI requests (API calls). Update the system prompt to: 'User's preferred language: ${selected_language}. Respond in this language.'
5. **String Catalogs**: Integrate `.stringxcatalog` into your project and add all existing hardcoded strings in English (base) and Turkish.
6. **Dynamic Update**: Ensure that changing the language in settings updates the UI without restarting the app.
7. **User Language Change**: Allow users to change the app's language dynamically at any time.
Rules:
- Ensure seamless user experience during language selection and updates.
- Test functionality for both English and Turkish languages.
So nutzt du diesen Prompt
Kopiere den Prompt oben oder klicke einen "Öffnen in"-Button um ihn direkt in deiner bevorzugten KI zu starten. Du kannst den Text dann an deinen Anwendungsfall anpassen — z.B. Platzhalter wie [dein Thema] durch echten Kontext ersetzen.
Welches KI-Modell funktioniert am besten
Claude glänzt bei Agent-Workflows dank langem Context-Window (bis 1M Tokens) und nuancierter Instruction-Following. ChatGPT hat native Actions (Tool-Calling) eingebaut. Gemini integriert am besten mit Google Workspace. Für autonome Workflows ist Claude Sonnet 4.6 aktueller Sweet-Spot für Qualität und Kosten.
Diesen Prompt anpassen
Passe Rolle und Constraints des Agents an deine Umgebung an. Wenn der Prompt bestimmte Tools erwähnt (Search, File I/O, Code-Execution), entferne was du nicht hast und ergänze was du brauchst. Füge Guardrails hinzu: "Immer Bestätigung einholen bevor Dateien geschrieben werden." Definiere Erfolgskriterien explizit.
Typische Anwendungsfälle
- Autonome Forschungs-Assistenten für einen Bereich bauen
- Chatbots mit definierten Persönlichkeiten + Wissensgrenzen erstellen
- Multi-Step-Workflows orchestrieren (Recherche → Entwurf → Review → Publish)
- System-Prompts für Custom GPTs oder Claude Projects definieren
- Agent-Loops bauen die Tools rufen und sich selbst korrigieren
Variationen
Passe den Tonfall an (lockerer, technischer), ändere das Ausgabeformat (Aufzählungen vs. Absätze) oder füge Einschränkungen hinzu (Wortlimits, Zielgruppe).
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