Contudo, esse modelo tem capacidade limitada de interpretação de imagens, então vamos organizá‑lo para que o Codex desempenhe o papel auxiliar de verificar e interpretar diretamente as imagens dos assets
O Codex salvará em assets/ASSET_LABELS.md o caminho do asset, tamanho em pixels, uso, duplicidade e observações, tudo em descrição em inglês
Planejamos fazer com que o Qwen, ao escolher assets durante a codificação no Godot, consulte a descrição documentada dos assets em vez de abrir diretamente o PNG
Experimento para anexar o fluxo de busca/investigação do Reddit como MCP, facilitando a localização de casos da comunidade ou material de solução de problemas relacionados ao Godot
Verificamos o projeto de referência noonghunna/club-3090 para facilitar a execução local do modelo
Avaliaremos se pode ser usado como referência para simplificar a configuração de execução do modelo em GPUs/servidores locais
Caso, no futuro, seja necessário adaptar ou ajustar o modelo a partir de padrões de trabalho ou falhas do Godot, tentaremos essa ferramenta
qwen2.5-coder apresentou respostas diferentes dependendo da execução em vLLM ou llama.cpp
No llama.cpp, a chamada de ferramentas do Qwen Code não foi conectada corretamente, resultando em textos como <function=glob>
No vLLM, a chamada de ferramentas tem maior probabilidade de funcionar, mas nos experimentos atuais nenhum dos dois conseguiu gerar correções de código estáveis
A combinação atual de modelo/serviço mostrou falta de capacidade para compreender e corrigir o contexto geral do projeto; porém, decidimos encará‑la como um desafio de fine‑tuning/alinhamento de ambiente ao invés de desistir
O objetivo é transformar o Qwen de uma ferramenta auxiliar limitada em um agente de codificação capaz de efetuar correções reais de código
Vamos buscar mais insights sobre o AlphaEvolve mencionado pelo coach e decidir, se necessário, se o incorporamos ao fluxo de experimentação/otimização do projeto