/* =========================
Speak – Data Collection (page-scoped)
– Same layout pattern as Structured Outputs + Voice Agents
– Minimal CSS: relies on global tokens + btn-* classes
========================= */
.sp-data-collection{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-data-collection *{ box-sizing:border-box; }
.sp-data-collection section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-data-collection .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-data-collection .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-data-collection h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.02em;
}
.sp-data-collection h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
margin: 0 0 1rem;
letter-spacing: -0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.55;
max-width: 920px;
margin: 0;
}
.sp-data-collection a{ color: inherit; }
.sp-data-collection a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-data-collection a.elementor-button,
.sp-data-collection a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-data-collection .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-data-collection .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-data-collection .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-data-collection .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-data-collection .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-data-collection .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-data-collection .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-data-collection .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-data-collection .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-data-collection .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-data-collection .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-data-collection .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-data-collection .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-data-collection .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-data-collection .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-data-collection .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-data-collection .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-data-collection .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-data-collection .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-data-collection .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-data-collection .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-data-collection .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
.sp-data-collection .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-data-collection .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-data-collection .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-data-collection .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-data-collection .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-data-collection .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-data-collection .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-data-collection .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-data-collection .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-data-collection .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-data-collection .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-data-collection .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-data-collection .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-data-collection .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-data-collection .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-data-collection .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-data-collection .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-data-collection .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-data-collection .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-data-collection .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-data-collection .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-data-collection .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-data-collection .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-data-collection .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-data-collection .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-data-collection .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-data-collection .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-data-collection .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
在对话的恰当时机收集潜在客户和需求详情。
Data Collection is different than Structured Outputs. Instead of only analyzing what was said, you can choose when and how the agent asks for key details – at the start, naturally during the call, at the end, or only when a trigger condition is met.
免费试用
预约咨询
请参阅常见问题解答
7 天试用包括 credits （个人电子邮件）等 credits （工作邮件）转录和人工智能分析。.
更多潜在客户信息被获取
意图明确时，询问细节。
下降幅度较小
不要过早地用表格打断谈话。
更清晰的CRM数据
每次都使用标准化字段
更快的后续跟进
捕获后立即收到通知
数据收集与结构化输出
两者都能将对话转化为可用数据。区别在于，智能体是主动收集信息，还是 Speak 在事后提取信息。.
数据收集（进行中）
代理会在合适的时机询问具体细节。您可以决定询问时间和条件，从而确保对话自然流畅，并可靠地收集数据。.
结构化输出（被动式）
Speak 会分析发言内容，并提取其中出现的字段。非常适合用于生成摘要、评分和分析见解，同时又不打断发言流程。.
团队常用的数据收集字段
当您需要可靠的数据采集信息用于线索开发、客户信息录入或客户路由时，数据采集是理想之选。先询问一些基本信息，然后在来电者确认其目标后，再收集更详细的信息。.
姓名 + 电子邮件
在第一次有益的交流之后，自然而然地收集联系方式，然后立即向您的团队发送通知。.
潜在客户开发
通知
角色 + 职位名称
了解来电者的角色，以便将其转接到正确的工作流程：支持、销售、新用户引导、研究或合作伙伴关系。.
路由
摄入量
网站网址
仅在必要时请求网站，然后在下游工具中自动触发信息丰富或 CRM 更新。.
客户关系管理
自动化
预算 + 时间表
在通话结束时，待来电者明确需求后，再收集预算和时间表信息。这样既能帮助筛选客户，又不会让通话感觉像是在填写表格。.
销售
资格
使用场景 + 意图
确认来电者联系的原因，然后根据意图触发正确的脚本、知识库或转接路径。.
意图
触发器
资格评分
仅当满足触发条件时才询问一到两个资格问题，然后存储一致的分数以进行路由和后续跟进。.
得分
路由
数据收集的工作原理
你可以用不同的方式收集同一个字段的信息。关键在于时机。先询问最基本的信息，然后在确认来电者的意图后再收集更详细的信息。.
开始时收集
适合填写姓名或语言选择等基本信息。尽量控制在 1-2 个字段，以免感觉像在填写表格。.
开始
低摩擦
通话过程中自然地收集信息
只有在明确意图后才询问。例如：网站、角色、计划或地区等相关信息。.
期间
情境
最后收集
最适合预算、时间安排和后续步骤。来电者已经感受到了价值，所以他们更有可能接听电话。.
结尾
更高完成度
仅在满足特定条件时收取费用
使用“合格潜在客户”、“付款意向”或“请求演示”等触发器，仅在需要时才提出更深入的问题。.
条件
触发器
验证和标准化
确保字段格式一致（必填与选填），以便 CRM 记录清晰，自动化流程不会中断。.
标准化
质量
即时存储和转发
将捕获的字段作为通知发送，并将其推送到下游工具以进行后续跟进、路由和报告。.
通知
自动化
操作手册：数据收集的适用场景
当您需要可靠的数据采集时，请使用数据收集功能。当您希望在不中断通话流程的情况下进行通话后分析时，请使用结构化输出功能。大多数团队会将两者结合使用。.
线索资格审查 + 路由
收集姓名、邮箱、职位和来电意图。如果来电者符合条件，询问其网站和时间安排。然后通知团队并引导其进入下一步。.
支持接收+升级
仅在提出第一个问题后才询问产品、套餐和问题类别。如果是账单或安全问题，只需收集最少的信息，并在提供相关背景信息后再向上级汇报。.
不要过早提问。
先从提供帮助开始。在客服人员回答了一个有意义的问题后，收集联系信息就显得顺理成章了。.
最佳实践
转换
提示语要简短
数据收集提示语应为单句问题。冗长的提示语会降低完成率，而且显得生硬刻板。.
用户体验
嗓音
收集敏感话题的最低限度信息
对于账单、账户变更和安全问题，只需收集必要的信息，并尽快交给人工处理。.
安全
升级
AI代理数据收集：将对话转化为可用于CRM的字段
对话信息量丰富，但也可能杂乱无章。人们往往快速报出自己的名字，顺便提及某个网站，并且用几种不同的方式描述同一个使用场景。数据收集功能让您可以控制字段的收集方式、收集时间以及收集后的操作，从而使这些细节变得可靠。.
数据收集功能非常适合用于来电、网站聊天、客户支持和潜在客户资格审查。您的客服人员无需依赖来电者主动提供所需信息，即可在恰当的时机询问并以标准化的方式存储回复。这不仅可以避免信息遗漏，还能减少团队的沟通工作。.
人工智能代理中的数据收集是什么？
数据收集是一种可配置的方式，用于从对话中捕获特定字段。您可以定义标签（例如：“职位”或“网站 URL”）、客服人员应使用的提示文本以及时间规则。其目标很简单：将实时对话转化为团队实际可用的结构化字段。.
为什么时机很重要
过早索取过多信息会让人感觉像是在填写表格，导致客户流失。而索取过少则可能导致流程安排不当和后续跟进缓慢。最佳方法是分阶段进行：先询问一两项基本信息，然后在明确来电者的意图或满足特定触发条件后，再收集更详细的信息。.
数据收集与结构化输出
结构化输出通过分析对话内容，在对话结束后提取字段。数据收集则主动请求特定信息。实际上，数据收集最适合用于可靠地收集联系方式和路由字段。结构化输出最适合用于摘要、笔记和见解，而无需中断对话流程。.
通知和自动化如何契合
字段采集完成后，您可以立即通知您的团队。这有助于快速跟进合格的销售线索、处理支持问题或创建清晰的报告记录。您还可以触发自动化流程来更新 CRM 或内部工具，这样您的团队就无需手动重新输入信息。.
高完成率的最佳实践
提示语要简短自然。避免一次性提出多个问题。只有在提供有价值的信息后才收集更深层次的信息。此外，务必标准化字段（例如电子邮件、地区和套餐），以确保后续自动化流程的稳定性。.
示例：演示请求流程
一个简单的演示请求流程可能在客服人员回答第一个问题后收集姓名和邮箱，然后在对话过程中记录角色和用例，最后询问时间安排。如果来电者表示有企业级需求，您可以触发其他信息收集，例如地区、部署要求或安全审查时间。.
例如：支持进水流量
客服人员在提供支持时，可以先确认产品领域和问题类别，只有在需要升级处理时才会询问账户邮箱。这样既能快速解答简单问题，又能为复杂案例留下清晰的记录。.
例如：手机进水流量
对于电话通话，数据收集有助于捕捉一些经常被忽略的细节：例如姓名拼写、电子邮件确认信息、通话目的以及正确的下一步操作。在语音通话中，保持提示语简洁尤为重要。.
常见问题解答
关于数据收集、时间选项、触发条件以及它与结构化输出有何不同等常见问题。.
数据收集是一种可配置的方式，可以通过选择代理在对话期间如何以及何时询问特定字段（如姓名、电子邮件、网站、角色或意图）来捕获这些数据。.
数据收集会在恰当的时机主动询问信息。结构化输出则会在事后分析对话，并且仅在字段自然出现时才提取它们。.
尽早收集 1-2 个基本信息，在了解意图后收集上下文字段，并在呼叫者获得价值后最后收集预算或时间表。.
基于条件的收集仅在满足规则时才会请求字段，例如合格的潜在客户、特定意图或需要升级的请求。.
是的。当采集到某个字段后，您可以立即通知您的团队，并触发自动化流程，将数据推送到您的 CRM 系统或内部工作流程中。.
提示语要简短，避免一次提出多个问题，只有在提供有价值的信息后才要求提供更深层次的信息，并使用触发器，以便只收集必要的信息。.
是的。许多团队使用数据收集来获取必备字段（联系人 + 路由），并使用结构化输出来生成对话后的摘要、备注、评分和见解。.
免费试用
预约咨询
帮助文档
将对话转化为团队可以使用的清晰数据
配置几个字段，选择合适的时机，并将收集到的数据路由到通知和自动化流程。数据收集能帮助您的客服人员取得实际成果，而不仅仅是进行友好的对话。.
开始自助服务
配置前 4 个字段，测试完成率，然后添加条件触发器以进行更深入的潜在客户资格筛选。.
与我们的团队合作
想要一个可直接投入生产的数据采集流程？我们将帮助您规划字段、时间节点和触发器，然后将自动化功能连接到 CRM 和路由系统。.
如有疑问？请致电 +1 (647) 372-1565 或电子邮件 [email protected]
Speak AI 驱动的 AI 分析
Speak AI 将转录、NLP 分析、情感分析和 AI 代理整合到一个平台中。专为处理音频、视频和文本数据的研究人员、团队和企业而构建。支持 100 多种语言。
文本分析工具
自动转录
人工智能咨询与实施
人工智能会议助理
Build Audio and Video Data Collection Agents with Speak AI
Data collection agents built on Speak AI ingest audio and video from configured sources, extract structured fields via AI, and deliver clean data to downstream systems — automatically and at scale. The API accepts file uploads, public URLs, and streaming inputs, and returns structured JSON with transcript text, speaker segments, entities, themes, and custom-prompted fields.
Agent patterns that work with Speak AI
- Interview data extraction — submit batches of interview recordings, receive structured field output (sentiment, themes, named entities) per respondent
- Media monitoring pipelines — ingest video clips from configured sources, extract keyword and topic data, push to a data warehouse or CRM
- 通话分析 — process inbound or outbound call recordings, extract compliance flags, action items, or sentiment scores
- Survey response processing — transcribe and code audio or video survey responses at scale without manual review
Technical setup
Authenticate with your Speak AI API key, submit files or URLs to the transcription endpoint, configure webhooks to receive completed results, and define custom extraction prompts for your specific data fields. Full documentation at speakai.co/developers.
Build data collection agents on Speak AI — get your API key.
English 
Español 
Français 
Italiano 
العربية 
Português do Brasil 
Nederlands 
Deutsch 
עִבְרִית 
Русский 
日本語 
Polski 
Čeština 
Українська 
Slovenščina 
Svenska 
Ελληνικά 
Norsk bokmål 
简体中文 
Türkçe 
Català 
Magyar 
한국어 
Slovenčina 
Suomi