idea_world_labDEV JOURNAL
mardi 30 juin 2026

30 juin 2026

  • Saison de la Coupe du monde, j’ai peu dormi en regardant les matchs, donc je n’ai pas pu travailler beaucoup
  • La conversion Markdown → JSONL sur localhost:8501 est actuellement à environ 655 entrées
  • Aujourd’hui, je me suis concentré sur la création et l’ajustement d’un outil de test de validation/debug plutôt que sur une grande collecte/formation
  • Stratégie de l’outil de test de validation/debug mise en place, implémentation de l’outil web Qwen Validation Debugger
    • Chemin d’exécution : tools/qwen-validation-debugger
    • Commande locale : npm run validation-debug:debug
    • Adresse de base : http://127.0.0.1:8520/
  • Le 28 juin, j’ai créé manuellement des morceaux de code Godot et des JSONL avec le chatbot Qwen, puis effectué des validations « oui/non » à la main
    • Cette méthode a permis de vérifier la faisabilité, mais à mesure que le nombre d’éléments augmente, le copier‑coller et la comparaison des résultats deviennent très lourds
    • En particulier, les trois tables docs_chunks, api_mapping, label_prototypes doivent toutes être testées ; si la syntaxe est commune, 6 slots sont nécessaires, sinon 12 slots, rendant la gestion manuelle rapidement très complexe
  • L’outil charge un échantillon de 50 éléments de test Godot, et pour chaque élément Qwen doit d’abord les étiqueter comme syntaxe commune ou séparation Godot 3/4
    • Si c’est une syntaxe commune, un seul code commun est généré
    • En cas de différence de version, les codes Godot 3 et Godot 4 sont générés séparément
    • Ensuite, les slots JSONL sont automatiquement constitués pour chaque table
  • J’ai confirmé que l’on ne peut pas simplement regrouper docs_chunks, api_mapping et label_prototypes sous un même « oui/non »
    • docs_chunks sert de justification de description de code, donc si le code correspond directement, la réponse est « oui »
    • api_mapping et label_prototypes sont des justifications de source de migration ; souvent, le code déjà appliqué à Godot 4 ou la syntaxe commune donne une réponse « non »
    • Ainsi, les noms de slots ont été divisés en : « justification de description », « description non pertinente », « conversion nécessaire », « déjà appliqué », « commun/inutile », « conversion non pertinente »
  • Le changement le plus important lors de la création de l’outil a été la séparation du « code de génération JSONL » et du « code cible de validation »
    • Au départ, les JSONL générés à partir de code Godot 3 étaient validés uniquement avec le code Godot 3, et ceux de Godot 4 uniquement avec le code Godot 4
    • En pratique, il faut aussi vérifier que le JSONL basé sur Godot 3 donne bien « non » lorsqu’il est appliqué au code Godot 4
    • J’ai donc ajouté des boutons séparés « validation code Godot 3 » et « validation code Godot 4 » pour chaque slot, et les résultats sont enregistrés séparément
  • Après la création de l’outil, la productivité de développement a nettement changé
    • Auparavant, je devais demander à Qwen le code et le JSONL à chaque fois, les coller dans le prompt, les valider, puis comparer mentalement la réponse attendue
    • Désormais, la sélection d’éléments, l’étiquetage, la génération de code, la création de JSONL, la validation croisée Godot 3/4, et la visualisation du prompt/réponse brute se font sur un seul écran
    • Plutôt que de produire rapidement en grande quantité, le plus important est de savoir quel critère a été utilisé et sur quel code la validation a eu lieu, évitant toute confusion
    • En répétant les 50 tests, l’état mental à retenir diminue, ce qui permet de repérer plus rapidement les schémas d’échec
  • Grâce à cet outil, on peut voir directement à l’écran quel prompt est envoyé, l’ordre d’appel de la génération/validation massive de JSONL, et comment les prompts de validation et de requête sont construits
    • Les réponses attendues sont fixées selon l’étiquetage et le type de slot, de sorte que le critère « oui/non » ne prête pas à confusion
    • Les résultats s’affichent immédiatement par slot, facilitant l’identification rapide du code et du JSONL qui ont échoué
    • Même si un échec provient du prompt, le prompt utilisé reste visible, simplifiant les ajustements ultérieurs
  • Maintenant que l’outil est partiellement réalisé, je prévois de ralentir le rythme, de ne pas forcer l’augmentation du volume, mais d’affiner progressivement les critères de validation
  • Document de suivi : Stratégie et journal de mise en œuvre du Qwen Validation Debugger
  • Rétrospective : docs/retrospectives/2026-06-30.md