Cambié la página de inicio del dominio a una página fija que muestra la introducción del README, para que el archivo de archivo de fecha 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 favicon en la raíz del dominio, mejorando la claridad de la procedencia e identidad del sitio en los resultados de búsqueda.
Excluí el archivo de archivo de fecha del índice de búsqueda y del sitemap, y configuré que los metadatos de búsqueda de cada artículo individual se generen automáticamente a partir del título leído del documento, la categoría y el resumen del contenido.
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 de Vercel del trabajo de traducción auto‑alojado en Mac y la configuré para ejecutarse en GitHub‑hosted Actions.
Configuré que main con solo cambios de código se despliegue inmediatamente, y que cuando cambien el README o la documentación, la tubería de traducción multilingüe compile y despliegue automáticamente la última versión de main después de completarse.
Volví a comparar el SHA‑256 de los 1 570 archivos Markdown originales y la base SQLite, junto con los tres tablas y el recuento de filas FTS5, y verifiqué la búsqueda JSONL real mediante consultas generadas automáticamente a partir del contenido de los registros.
Los 60 registros de docs_chunks, 60 de api_mapping y 2 de label_prototypes se volvieron a buscar con BM25 en primer lugar; 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 de movimiento (2D movement y CharacterBody2D) y los de escena (TileMapLayer) aparezcan en los resultados superiores.
Mejoré la tabla de estructuras para que solo devuelva registros cuando haya una coincidencia directa con source_api, target_api o una referencia de prototipo, excluyendo registros que solo compartan patrones negativos o palabras comunes fragmentadas.
El endpoint de Qwen estaba temporalmente suspendido, por lo que en esta ejecución solo se verificaron los resultados de búsqueda SQLite; la reevaluación de la versión de Qwen se realizará después de que el endpoint se reactive.
Como record_embeddings está vacío, solo se verificó la búsqueda lexical/BM25 de SQLite; la estrategia completa F E2E que conecta embedding, reranker y validador Qwen se probará después de generar el índice real.