Cambié la página raíz del dominio a una página fija que muestra la introducción del README, para que el archivo de archivo de fecha más reciente no aparezca como la página principal del sitio en los resultados de búsqueda.
Organicé los datos estructurados del nombre del sitio, canonical, hreflang por idioma y el favicon en la raíz del dominio, mejorando la claridad del origen y la identidad del sitio en los resultados de búsqueda.
Excluí el archivo de archivo de fecha del índice de búsqueda y del sitemap, y configuré para que los artículos individuales generen automáticamente metadatos de búsqueda a partir del título, la categoría y el resumen del contenido leídos en el documento.
Añadí un script de auditoría de metadatos de búsqueda que inspecciona todos los artículos individuales y el sitemap en los 9 idiomas, sin registrar manualmente la ruta del documento.
Separé la implementación de producción en Vercel del trabajo de traducción auto‑alojado en Mac y la configuré para que se ejecute en GitHub‑hosted Actions.
Configuré main (solo código) para desplegarse inmediatamente, y cuando cambien el README o la documentación, la tubería de traducción multilingüe construirá y desplegará automáticamente la última versión de main después de completarse.
Verifiqué nuevamente el SHA‑256 de los 1 570 archivos Markdown originales y de la base de datos SQLite, comparando tres tablas y el recuento de filas FTS5, y probé la búsqueda JSONL real mediante consultas generadas automáticamente a partir del contenido de los registros.
Los 60 fragmentos de docs_chunks, 60 de api_mapping y 2 de label_prototypes se volvieron a buscar y ocuparon el puesto 1 en BM25; el único api_mapping con SHA‑256 declarado incorrectamente se excluyó de los candidatos de búsqueda.
Tomé el proyecto 2d/hexagonal_map del commit cae8dc567a56d3e7936f171bcb85f0ccb9634ad0 del repositorio godotengine/godot-demo-projects bajo licencia MIT, y dividí los 6 archivos reales en 134 fragmentos para probar la búsqueda SQLite JSONL en la GUI del Source Flow Debugger.
Verifiqué que los fragmentos de configuración del proyecto Manually editing project.godot, los fragmentos de movimiento 2D y CharacterBody2D, y los fragmentos de escena TileMapLayer aparecieran en los resultados superiores.
Mejoré la tabla estructural para que solo devuelva registros que coincidan directamente con el fragmento original mediante source_api, target_api o una referencia de prototipo, excluyendo patrones negativos o palabras comunes desglosadas.
El endpoint de Qwen está temporalmente suspendido, por lo que en esta ejecución solo se inspeccionaron los resultados de búsqueda SQLite; la re‑evaluación de la versión de Qwen se realizará después de reactivar el endpoint.
Actualmente record_embeddings tiene 0 registros, así que se verificó la búsqueda lexical/BM25 en SQLite; la estrategia completa F E2E que conecta embedding, reranker y el validador Qwen deberá comprobarse después de generar el índice real.