A partir del documento de análisis de código Qwen Validation Debugger redactado el 13 de julio, revisé desde el principio la clasificación, generación de código sintético, creación de JSONL y el flujo de validación.
Al analizar, identifiqué los siguientes problemas:
La explicación de la fase de clasificación common/separate se trasladó directamente a la entrada de generación de código, lo que permitió que una sintaxis de versión incorrecta se mezclara como base factual en la siguiente fase de generación.
No se verificó si el código sintético generado era parseado por el motor Godot, de modo que sintaxis exclusiva de Godot 4 podía aparecer en código de Godot 3 y aun así pasar a la siguiente etapa.
Resultó difícil garantizar que los códigos generados de forma independiente para cada versión mantuvieran la misma funcionalidad, flujo de entrada, objetivo y resultados.
No se limitaron suficientemente los tipos de campo y la estructura anidada de la respuesta JSONL, lo que permitía la generación de formas distintas al esquema existente.
Al generar JSONL negativo, el código actual podía incluirse, lo que provocaba que el modelo reutilizara evidencia directa del código actual.
Cuando faltaba evidencia directa previa o había ranuras de versiones diferentes, el modelo podía decidir incorrectamente y producir un sí erróneo.
Falta de reintentos limitados y de restricciones de respuesta estructurada para distinguir entre HTTP 429, 502, 503, 504, cierres de conexión y tiempos de espera agotados.
En lugar de intentar resolverlo solo con ajustes parciales del prompt, consideré que era necesario replantear el flujo desde la base; redacté un nuevo documento que define el orden de entrada, generación, inspección, esquema y juicio para datos sintéticos E2E.
Reorganicé el objetivo del Qwen Validation Debugger, que es verificar el E2E con datos sintéticos antes de crear el Retriever y el validador.
Separé la descripción del modelo de clasificación de la entrada de generación de código sintético para que no se mezcle con la generación de código Godot 3/4.
Mejoré el proceso para que el código sintético generado no se deje solo al juicio automático de Qwen, sino que se inspeccione inmediatamente con --check-only --script del motor Godot 3/4.
Para JSONL negativo, ahora se generan pruebas seleccionando dinámicamente otros ítems, evitando copiar el código actual, y se verifica después si la evidencia directa del código actual se superpone.
Con el esquema JSONL existente, se inspeccionan los campos obligatorios, tipos, enum y la presencia de campos adicionales; los juicios que pueden decidirse solo con la versión y evidencia textual directa se manejan antes de llamar al modelo.
Conecté el dominio ideaworldlab.com, adquirido en Cloudflare, al proyecto de Vercel y completé la verificación DNS y la emisión del certificado HTTPS.
Configuré la base SEO/GEO para que, sin registrar cada documento individualmente, las páginas analizadas desde README y docs se reflejen automáticamente en canonical, hreflang, sitemap, robots, Open Graph y JSON‑LD.
Registré un sitemap dinámico que incluye coreano, inglés, japonés, chino, portugués (Brasil), español, francés, alemán, ruso y x-default en Google Search Console; se confirmó que 1 074 páginas de ideaworldlab.com fueron reconocidas correctamente.
Registrado en Google, Bing, Naver y Yandex.
Baidu requiere número de teléfono y datos regionales de China para registrar sitios, por lo que quedó excluido de esta ronda de registros.