用途：eval-creator 把已提升的学习（promoted learnings）转成永久 eval 用例，并运行回归检查，确认提升后的规则仍然成立。它是外层循环的回归测试步骤。资料指出：如果一次失败教会了重要东西，就应变成永久测试用例，否则知识仍然脆弱。
主要能力：创建 eval 用例；运行全部 eval、按 Pattern-Key 或按区域筛选运行；生成回归报告；维护 .evals/EVAL_INDEX.md 索引。用例存放在 .evals/ 目录，结构为 EVAL_INDEX.md 与 cases/eval-YYYYMMDD-NNN.md。
使用方式：在 harness-updater 提升模式后创建对应 eval；按节奏运行全部 eval 检查回归；重大发布前验证 harness 是否稳固；当某条提升规则似乎失效时，用定向 eval 运行诊断。用例包含 id、pattern-key、source、promoted-rule、promoted-to、created、last-run、last-result、evidence-level 等字段，以及测试内容、前置条件、验证方法、预期结果和恢复动作。
验证方法：内置 grep-check、command-check、file-check、rule-check、behavior-check，另支持 skill-check 与 script-check。rule-check 只能证明指导已安装，不能证明智能体遵循该指导；行为验证需要正负对照的可观察证据。
集成与限制：上游由 harness-updater 标记 eval 候选，learning-aggregator 识别具有明确通过/失败条件的模式；下游回归失败反馈为新的错误条目，持续失败可能说明规则需改进。可在 CI 中按周、按 PR 或提升后运行。交互会话中不与外部记忆后端集成；CI 侧持久存储见 eval-creator-ci。它不修复回归、不提升学习、不分析模式，也不替代项目测试套件——eval 测试的是 harness，不是代码。