10 de julho de 2026 | idea_world

Concluímos a coleta de documentos oficiais JSONL de 1 180 para 1 230 usando o Conversor Markdown → JSONL
Verificamos que o pipeline de tradução multilíngue está mais atrasado do que o esperado, podendo levar mais tempo para estabilizar
Testamos o pipeline de sincronização de documentos multilíngues em um repositório privado e, durante o processo, estabeleci os seguintes critérios

Critérios de estrutura de documentos:

Use o documento em coreano como documento base
Documentos multilíngues ficam em docs/<lang>/...
Caminhos que estavam diretamente sob docs/ são considerados documentos base em coreano e são movidos para docs/ko/...
O código de idioma deve ser padrão, como ja, zh, pt-BR, e não códigos arbitrários como jp ou ch
O README.md na raiz permanece como documento raiz
Traduções do README também são tratadas como raiz
Evite que alterações no README.md se propagarem erroneamente como alterações em arquivos dentro de docs/
Pastas de idioma já existentes como docs/en, docs/ja não devem ficar aninhadas como docs/ko/en
Ao testar arquivos compactados, extraia apenas README e docs para refletir as mudanças

Critérios de links e caminhos:

Atualize links internos de README e docs para o idioma de destino. Por exemplo, o link docs/ko/... no README coreano deve virar docs/en/... no README em inglês
Links relativos entre documentos dentro de docs/ também devem ser ajustados conforme o idioma de destino
Garanta que caminhos de imagens, links de subdiretórios e caminhos relativos não quebrem durante a tradução/sincronização
Links de idioma no README devem estar em um formato que permita ao usuário perceber que está navegando ou alternando para o documento naquele idioma

Critérios de sincronização automática:

Quando um arquivo é adicionado em docs/ko, crie o arquivo correspondente nos demais idiomas
Quando um arquivo é removido de docs/ko, remova o arquivo correspondente nos demais idiomas
Quando um arquivo específico em docs/ko é modificado, apenas os arquivos correspondentes nos outros idiomas são marcados para recriação
Não traduza tudo do zero a cada execução
Não traduza novamente arquivos ou idiomas que já foram traduzidos com sucesso
Não exclua resultados bem‑sucedidos mesmo que ocorram falhas
Remova apenas os arquivos que falharam e, na próxima execução, gere apenas esses novamente
Pule pastas de idioma que já possuem arquivos corretos, usando comparação de contagem ou arquivos de versão simples
Use arquivos de versão simples como v1 ou números, em vez de JSON/hashes complexos

Critérios de processamento de tradução:

Teste a tradução com a API real
Não use tratamento de sucesso fictício (mock)
Defina o tamanho dos blocos (chunks) com base nos limites de contexto/saída oficiais do modelo
Priorize cortar a saída de tradução para que não ultrapasse max_tokens em relação ao contexto de entrada
Verifique imediatamente após traduzir cada bloco
Áreas que falharem na verificação imediata são enfileiradas
Re‑traduza/re‑verifique apenas as áreas enfileiradas, aumentando a profundidade para dividir ainda mais
Evite estruturas que só verificam tudo de uma vez ao final, depois de juntar todos os blocos

Critérios de verificação:

Confirme que nenhum texto em coreano permaneça na tradução
Verifique se os espaços em branco foram preservados
Garanta que a estrutura Markdown seja mantida
Preserve fences de código, links, imagens, headings, etc.
Não julgue apenas pelo comprimento reduzido em idiomas como o chinês
Leia o resultado final e assegure que não haja partes estranhas em relação ao original

Critérios de registro de falhas:

Diferencie falhas como HTTP 429, 504, RemoteDisconnected, finish_reason=length, respostas vazias, etc.
Registre cabeçalhos de resposta, corpo, tempo de resposta, modelo, tamanho da entrada e uso de tokens
Impedir que uma única falha interrompa todo o pipeline ou cause perda de resultados
Se falhas se repetirem, analise a causa primeiro

Critérios de uso da API NVIDIA:

Teste o pipeline de tradução usando a API NVIDIA
gpt-oss-120b aceita até 128 k de contexto de entrada, mas a política da NVIDIA limita a saída a cerca de 4 096 tokens
Mesmo que seja possível inserir muita entrada, a limitação de saída pode cortar a tradução; portanto, baseie os blocos no limite de saída de 4 096 tokens
Tente até 40 chamadas por minuto, aplicando política de espera/re‑tentativa em caso de erro

Critérios de hard‑coding:

Use regras estruturais como docs/<lang>, marcadores, expressões regulares de links e parsing de fences de código
Não altere ou remova palavras arbitrariamente
Não remova example.com arbitrariamente
Não registre cada arquivo de documento individualmente por caminho
Não force substituições de expressões ou palavras específicas

Critérios operacionais:

Revise tanto GitHub Actions quanto runners auto‑hospedados em Mac
Quando executado em Mac, mantenha fluxo que faça commit/push automático ao final
Permita visualização de progresso como em GitHub Actions
Registre logs que mostrem quais idiomas/arquivos/blocos estão em processamento
Anote claramente nome da branch, URL da execução, causa da falha e progresso atual

Além da tradução, descobri recentemente um documento interessante.

Verifiquei o Pollinations APIDOCS.md
Parece que é possível chamar a API com curl sem chave e ainda receber respostas de texto, além de gerar imagens
Acho que dá para experimentar levemente sem criar chave de API nem se preocupar com cobrança
Fiz um protótipo divertido com isso e pretendo usar mais antes de publicar
Reorganizei a estrutura de slots JSONL de versionamento do Qwen Validation Debugger
- docs_chunks permanece como base de explicação de código, mantendo slots separados para código Godot 3 e Godot 4
- Em vez de criar JSONL separados para api_mapping e label_prototypes de Godot 3 e Godot 4, coloquei código de ambas versões em um único JSONL que serve como base de conversão 3 → 4
- O valor esperado de validação para o JSONL de conversão 3 → 4 é Sim para código Godot 3 e Não para código Godot 4
- O valor esperado de validação para o JSONL de conversão irrelevante é Não tanto para Godot 3 quanto para Godot 4
Retrospectiva: docs/retrospectives/2026-07-10.md