Rétrospective du 21 juillet 2026

Hier, tôt le matin, j'ai regardé la finale de la Coupe du monde à Cheonan avec des amis.

En regardant la finale de la Coupe du monde ensemble, je n'ai presque pas dormi du tout, je suis rentré chez moi irrité, et il semble que j'ai pu commencer une journée normale à partir de l'après‑midi.

D'abord, en jouant hier, j'ai réfléchi profondément aujourd'hui. Tout d'abord, ils ont tous des styles et des stratégies différents. Mais ces choses semblaient se poursuivre de manière assez cohérente. Le départ se fait avec des pays qui partagent des racines au XXe siècle, mais chacun possède des attributs uniques. En d'autres termes, ce qui m'est venu à l'esprit aujourd'hui, c'est que si on le perturbe mal, on pourrait obtenir un jeu de données dans un style qui n'est pas celui souhaité.

Comme je n'ai pas pu travailler pendant deux jours et que cela semble toujours être remis à plus tard, j'ai pensé que si on ne peut pas insérer le JSONL dans PostgreSQL, on devrait le pousser dans SQLite3. Avec le convertisseur Markdown → JSONL, nous avons traité jusqu'à 1 422 sur 1 550 documents JSONL collectés.

Cependant, je me suis demandé : lorsque j'ai créé le validateur, je pensais seulement à le créer et le contrôler, sans envisager l'étape de validation. Ainsi, la solution que j'ai trouvée a été de laisser l'outil de débogage web que j'avais initialement créé être entièrement manipulé par l'IA, et de faire exécuter les outils de validation Godot 3 et Godot 4 par l'IA elle‑même. Depuis la semaine dernière, le 8520 s'est progressivement amélioré.

En d'autres termes, les JSONL générés sur la page 8501, que je devais transférer aujourd'hui vers SQLite3, ont commencé à sembler suspects. J'ai comparé le texte original et le JSONL 1 : 1 avec l'IA pour vérifier s'ils étaient correctement construits à partir de Markdown. Cette comparaison a permis de détecter les JSONL incorrects.

Eh bien… il semble que la prochaine tâche soit d'essayer cela. D'abord, lors de la comparaison 1 : 1 du texte original pour vérifier la précision du JSONL, il serait utile de créer un autre outil web qui montre le diff complet afin que l'IA puisse indiquer pourquoi elle juge que ce n'est pas correct, et d'afficher le résultat de la validation. Cela semble trop compliqué, donc je pense que terminer la journée à ce point sera plus reposant.