Однако у этой модели недостаточно возможностей по анализу изображений, поэтому планируем, что Codex будет выполнять вспомогательную роль, непосредственно проверяя и интерпретируя изображения ассетов
Codex сохраняет в assets/ASSET_LABELS.md путь к ассету, размер в пикселях, назначение, наличие дубликатов и замечания в виде английского описания
Планируется, чтобы Qwen при выборе ассетов в процессе кодирования Godot ориентировался не на открытие PNG‑файлов, а на документированное описание ассетов
Экспериментируем с тем, чтобы прикрепить поток поиска/исследования Reddit к MCP, чтобы легче находить примеры из сообщества или материалы по решению проблем, связанных с Godot
В качестве справочного проекта для простого локального запуска модели проверили noonghunna/club-3090
Планируем оценить, можно ли использовать его для упрощения конфигурации запуска модели в локальной GPU/серверной среде
При необходимости адаптировать/тюнить модель под паттерны работы с Godot и типичные ошибки будем пробовать её в будущем
У qwen2.5-coder реакция различалась в зависимости от того, запускался ли он через vLLM или llama.cpp
В llama.cpp вызовы инструментов Qwen Code не соединялись корректно, из‑за чего появлялся текст вроде <function=glob>
В vLLM возможность вызова инструментов теоретически выше, но в текущих экспериментах ни один из вариантов не приводил к стабильному исправлению кода
Текущая комбинация модель/сервер не справлялась с захватом и исправлением общего контекста проекта, однако мы решили не отказываться от идеи и рассматривать это как задачу по дообучению и настройке окружения, чтобы превратить Qwen в полноценного кодирующего агента
Цель — сделать Qwen не просто ограниченным вспомогательным инструментом, а агентом, способным выполнять реальные исправления кода
По совету наставника будем искать дополнительные сведения об AlphaEvolve и при необходимости решим, стоит ли внедрять её в экспериментальный/оптимизационный процесс проекта