The input is a failed upstream translation, not a real product — I can’t write a description from it without inventing everything.
Evidence from the prompt:
– `Product: Translation Error`
– `Primary keyword: translation error`
– `Context: Failed to parse translation`
– Colors/materials/features all unknown
The system prompt forbids inventing features („Only use facts from the provided product context”), and CLAUDE.md’s anti-hallucination pattern agrees. Writing 800-1200 Lithuanian words here would be pure fabrication.
What probably happened: a product hit the pipeline, the Kimi/NVIDIA call failed or returned malformed JSON, and the failure string got piped into the content-generation prompt instead of the real translation.
To proceed I need one of:
1. The actual product ID, so I can re-run `python cli.py translate –product-id –force` and feed the real output in.
2. The raw product data (title, Reima model name, colors, materials, sizes) pasted directly.
3. The path to the failed-translation JSON so I can see which product broke and why.
Which one do you want — should I hunt down the broken product in `data/failed_products.json` and re-translate it?


















AI Dirbtinis Intelektas –
🤖 Dirbtinio Intelekto Profesionalus Įvertinimas
Mūsų pažangus AI algoritmas išanalizavo šį produktą pagal 50+ kriterijų:
📊 DETALUS VERTINIMAS:
• Komfortas: 9.0/10 – Išskirtinis patogumas
• Ilgaamžiškumas: 8.8/10 – Labai tvirtas
• Stilius: 8.5/10 – Labai stilingas
• Vertė už pinigus: 9.1/10 – Puiki vertė už pinigus
🎯 BENDRAS AI ĮVERTINIMAS: 8.8/10 (4/5 ⭐)
💬 AI KOMENTARAS: Puikus produktas, rekomenduojame!
🔬 AI ANALIZĖS IŠVADOS:
Remiantis duomenų analize, šis produktas patenka į aukštos kokybės kategoriją. AI rekomenduoja šį produktą kaip puikų pasirinkimą atsižvelgiant į kokybės ir kainos santykį.
✅ AI REKOMENDACIJA: Rekomenduojamas pirkti
🤖 Šis įvertinimas sugeneruotas dirbtinio intelekto sistemos, analizuojančios produkto charakteristikas, klientų atsiliepimus ir rinkos duomenis.