Basándome en el documento de análisis de código Qwen Validation Debugger escrito 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 se analizaba correctamente en el motor Godot, de modo que la sintaxis exclusiva de Godot 4 podía aparecer en código de Godot 3 y aun así pasar a la siguiente etapa.
Resultó difícil garantizar que el código generado por versión de forma independiente mantuviera la misma funcionalidad, flujo de entrada, objetivo y resultados.
No se restringieron suficientemente los tipos de campo y la estructura anidada de la respuesta JSONL, lo que permitía la generación de formas diferentes a las del esquema existente.
Al generar JSONL negativo, el código actual podía incluirse, lo que provocaba que el modelo reutilizara directamente la evidencia del código presente.
Cuando los slots tenían versiones diferentes o no había evidencia directa previa, el modelo podía decidir incorrectamente y producir un sí erróneo.
Falta de limitación y reintentos diferenciados para HTTP 429, 502, 503, 504, cierres de conexión y tiempos de espera, así como de restricciones en respuestas estructuradas.
En lugar de intentar solucionar solo con ajustes parciales de los prompts, concluí que era necesario replantear el flujo desde cero; redacté un nuevo documento que define el orden de entrada, generación, inspección, esquema y juicio para los datos sintéticos E2E.
Reorganicé el objetivo del Qwen Validation Debugger: verificar el E2E con datos sintéticos antes de crear el Retriever y el validador.
Separé la salida del modelo de clasificación de la entrada para la generación de código sintético, evitando que se mezcle con la generación de código Godot 3/4.
Mejoré la inspección del código sintético generado: en lugar de confiar solo en la auto‑evaluación de Qwen, ahora se verifica inmediatamente con --check-only --script en los motores Godot 3/4.
Para JSONL negativo, ahora se eligen dinámicamente otros ítems de prueba para evitar copiar el código actual, y después de generar se comprueba si la evidencia directa del código actual se superpone.
Con el esquema JSONL existente, se validan los campos obligatorios, tipos, enums y la presencia de campos adicionales; los juicios que pueden determinarse únicamente por la versión y la evidencia textual directa se procesan antes de llamar al modelo.
Compré el dominio ideaworldlab.com en Cloudflare, lo conecté al proyecto Vercel y completé la verificación DNS y la emisión del certificado HTTPS.
Configuré la base SEO/GEO para que las páginas analizadas desde README y docs se reflejen automáticamente en canonical, hreflang, sitemap, robots, Open Graph y JSON‑LD, sin necesidad de registrar cada documento individualmente.
Registré un sitemap dinámico en Google Search Console que incluye coreano, inglés, japonés, chino, portugués (Brasil), español, francés, alemán, ruso y x-default; se confirmaron 1 074 páginas reconocidas correctamente para ideaworldlab.com.
También lo registré en Google, Bing, Naver y Yandex.
Baidu requiere número de teléfono y datos regionales de China, por lo que quedó excluido de esta ronda de registros.