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評価設計だけでは不十分で、LLM評価器の限界を人間整合・観点分離・設定固定などで統制し、オフライン評価・CI品質ゲート・本番監視を役割分担して運用へ接続する方法を解説。失敗を回帰ケース化し、成果物・体制・リポジトリ構成まで含めて継続的改善の閉ループを作る重要性を示す。
生成AIは本番で品質説明が難しく、目視確認だけでは改善を判断できない。記事はEval Engineeringを標準用語ではなく、評価駆動開発を支える実務として整理し、データセット・評価器・失敗分類・4層評価・CI・本番監視を通じて品質を継続改善する枠組みを示す。
FlutterのCI/CDは「検証→ビルド→署名→配布」の4段が基本。小〜中規模でGitHub中心ならGitHub Actions+fastlaneが有力で、iOS署名負荷が高い場合はCodemagicやXcode Cloudも有効。Secrets管理と署名運用の整備が品質を左右する。