idea_world_labDEV JOURNAL
martes, 2 de junio de 2026

2 de junio de 2026

  • Decidimos probar de nuevo el modelo asistente de trabajo de Godot bekoozkan/godot-qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
    • Sin embargo, dicho modelo carece de capacidad de interpretación de imágenes, por lo que se organizará para que Codex asuma el papel de asistente que verifica y interpreta directamente las imágenes de los recursos
    • Codex guardará en assets/ASSET_LABELS.md la ruta del recurso, el tamaño en píxeles, el uso, si está duplicado y advertencias, todo en inglés
    • Se planea que Qwen, al seleccionar recursos en Godot, consulte la descripción documentada del recurso en lugar de abrir directamente el PNG
  • Desde Qwen, investigamos candidatos de Reddit MCP a través de web-search-mcp y añadimos karanb192/reddit-mcp-buddy
    • Se experimentará conectar el flujo de búsqueda/investigación de Reddit como MCP para encontrar más fácilmente casos de la comunidad o material de solución de problemas relacionados con Godot
  • Revisamos el proyecto de referencia noonghunna/club-3090 para ejecutar el modelo localmente
    • Se evaluará si puede servir como guía para simplificar la configuración de ejecución del modelo en entornos GPU/servidor locales
  • Como candidato para experimentos de fine‑tuning/entrenamiento, revisamos hiyouga/LLaMA-Factory
    • En el futuro, si se acumulan patrones de trabajo o casos de falla en Godot que requieran adaptación o ajuste del modelo, se probará esta herramienta
  • qwen2.5-coder mostró respuestas diferentes según se ejecutara con vLLM o llama.cpp
    • En llama.cpp, la llamada a herramientas de Qwen Code no se conectó correctamente, generando textos como <function=glob>
    • En vLLM la posibilidad de llamadas a herramientas es mayor, pero en los experimentos actuales ninguno condujo a una corrección de código estable
    • La combinación actual de modelo/servicio carece de la capacidad de comprender y reparar el contexto completo del proyecto; sin embargo, se considerará como un desafío de fine‑tuning y alineación de entorno en lugar de abandonarlo
    • El objetivo es convertir a Qwen en un agente de codificación que no solo asista de forma limitada, sino que también realice correcciones de código reales
  • Investigaremos más sobre AlphaEvolve, mencionado por el coach, y decidiremos si incorporarlo al flujo de experimentación/optimización del proyecto
  • Reflexión de desarrollo: docs/retrospectives/2026-06-02.md