段階的な洗練

大規模言語モデル からの初稿は構造的に正しいが、ニュアンス、トーン、またはドメイン固有の表現を見逃す可能性がある。これは設計上の意図である。Glossia はコンテンツ生成をソフトウェアチームがコードを扱うのと同じように扱う：動作するバージョンをリリースし、レビューし、反復して改善する。

## 精査のループ

1. Draft：Glossia はソースファイルと L10N.md の文脈に基づいて、構造論理的な初版を生成します。
2. Review：チームはプルリクエストと差分を通じて問題を特定します。これはコード用の同じワークフローです。
3. Refine：更新された文脈ファイル、用語集の修正、およびレビューフィードバックが次の実行に入力されます。
4. Converge：各サイクルで、プロダクション品質との距離が縮まります。システムが提供する文脈を通じて、製品の声を学びます。

## なぜこれがあるのか

重要な洞察は文脈が蓄積することです。レビューコメントによって更新された L10N.md や、修正された用語集エントリは、レビューをトリガーしたファイルだけでなく、すべての将来の実行を改善します。

これは製造業における Kaizen と、工学における逐次近似と同じ原則に基づいています：十分満足できる基準から始め、人間の判断をループに入れて体系的に改良します。

## 実用的意義

• 最初のランで完璧さを期待しないでください。1 つか 2 つのレビューサイクルを計画してください。
• 明確な文脈ファイルを作成する時間を投資してください。それらは、できる最も効果的な改善です。
• Glossia の翻訳セッションを使用して、翻訳、スキップ、または失敗したファイルを追跡します。