Rückblick vom 21. Juli 2026

Gestern in den frühen Morgenstunden habe ich mit Freunden in Cheonan das WM-Finale gesehen.

Während wir das WM-Finale zusammen schauten, habe ich fast gar nicht geschlafen und bin in einem gereizten Zustand nach Hause zurückgekehrt; ab dem Nachmittag scheint der normale Tagesablauf wieder begonnen zu haben.

Zuerst habe ich gestern beim Spielen über heute nachgedacht. Sie haben jeweils ihren eigenen Stil und ihre eigene Strategie. Aber es schien, dass diese Dinge größtenteils konsistent weiterlaufen. Der Anfang ist bei den Ländern, die im 20. Jahrhundert gemeinsame Wurzeln haben, gleich, aber jedes von ihnen hat unterschiedliche eigene Werte. Das heißt, mir kam heute der Gedanke, dass ein falsches Durcheinander dazu führen könnte, dass ein Datensatz entsteht, der nicht dem gewünschten Stil entspricht.

Da ich in den letzten zwei Tagen nicht weiterarbeiten konnte und es immer wieder verschoben wurde, dachte ich, wenn wir JSONL nicht in PostgreSQL einfügen können, sollten wir es in SQLite 3 laden. Mit dem Markdown → JSONL‑Converter habe ich die offizielle Dokumentations‑JSONL‑Sammlung von 1 550 auf 1 422 Einträge vorangetrieben.

Aber ich fragte mich, als ich den Verifier gebaut habe, dass ich damals nur ans Erstellen und Kontrollieren gedacht habe und nicht an die Phase der Validierung. Deshalb habe ich die Lösung gefunden, das Web‑Debug‑Tool, das ich ursprünglich zur Bequemlichkeit entwickelt habe, komplett von KI steuern zu lassen und die Godot 3‑ und Godot 4‑Verifikationswerkzeuge ebenfalls von KI ausführen zu lassen, sodass sie automatisch validiert werden. Dadurch hat sich 8520 seit letzter Woche allmählich etwas verbessert.

Das bedeutet, dass die auf der heutigen Seite 8501 erstellten JSONL‑Dateien, die wir von SQLite 3 aus verschieben, verdächtig werden. Ich habe anscheinend die Originaltexte und die JSONL‑Dateien 1:1 mit KI verglichen, um zu prüfen, ob sie korrekt auf Markdown basieren. Auf diese Weise konnten wir auch fehlerhafte JSONL‑Einträge finden.

Nun… im nächsten Schritt sollte ich das ausprobieren. Wenn ich die 1:1‑Gegenüberstellung von Originaltext und JSONL mache, wäre es gut, ein weiteres Web‑Tool zu bauen, das die Gründe, warum die KI etwas als falsch einstuft, als Diff anzeigt und das Ergebnis der Validierung darstellt. Da das ziemlich komplex ist, scheint es für heute ein gutes Ende zu sein.