Concluí a conversão de documentos oficiais para JSONL com o Markdown → JSONL Converter, passando de 1.550 para 1.383 itens coletados
Configurei a estratégia F que conecta BM25 + embedding + reranker + Qwen direct-evidence validator no Source Flow Debugger
Adicionei scripts de migração de esquema de busca PostgreSQL e indexação de embeddings, permitindo visualizar candidatos de busca e resultados do reranker no depurador
Executei testes E2E de dados sintéticos de 36 a 45 no Qwen Validation Debugger
Garanti que candidatos de código comum passem por inspeções tanto no Godot 3 quanto no 4 para serem mantidos como código compartilhado; caso contrário, são separados por versão
Verifiquei diretamente em cada chunk os JSONL docs_chunks, api_mapping, label_prototypes gerados, confirmando que os resultados esperados da validação cruzada Godot 3/4 coincidam com as respostas reais
Melhorei a geração de JSONL irrelevante criando itens de teste com o menor número possível de tokens de título sobrepostos e rejeitando símbolos de evidência e comentários explicativos que não existam no código durante a inspeção estrutural
Ajustei a validação de documentação de API para considerar identificadores e estruturas de chamada reais, mesmo quando a descrição de parâmetros está presente
Passei a usar apenas a estrutura observada em código gerado e JSONL como critério de validação, sem registrar gramática ou respostas corretas diretamente no prompt