idea_world_labDEV JOURNAL
среда, 17 июня 2026 г.

2026-06-17 Полный план разработки Godot LLM

Изображение плана

Полный план разработки Godot LLM

Ключевой поток

Данные
-> Первый RAG чат-бот
-> SFT
-> DPO
-> SWE агент

Ключевой момент — сначала создать чат‑бота RAG первого уровня как эксперта по документации Godot, затем с помощью этого чат‑бота размечать/обрабатывать данные GitHub, после чего расширять модель обучением и агентом SWE.

Сводка этапов

Stage 0. Подготовительный этап

  • Определение целей
  • Настройка окружения
  • Определение объёма сбора материалов
  • Разработка инструментов

Stage 1. Сбор и структурирование данных

  • Сбор проектов Godot на GitHub
  • Сбор файлов .gd, .tscn, .tres, .cfg, project.godot, README и др.
  • Чанкирование кода, извлечение по единицам сценных узлов, извлечение по единицам файлов настроек
  • Создание JSONL с метаданными репозитория, файловым деревом, чанками кода, чанками сцен, чанками конфигураций, README/docs

Stage 2. Разработка чат‑бота RAG первого уровня

  • Встраивание официальной документации Godot
  • Встраивание документации по миграции
  • Индексация справочника классов
  • Разработка конвейера «вопрос → поиск → ответ»
  • Тонкая настройка ответов по преобразованию Godot 3 → 4
  • Оценка точности QA по документации и точности рекомендаций API

Stage 3. Маркировка данных и создание набора данных

  • Классификация версии Godot 3/4/mixed/unknown
  • Извлечение сопоставления API Godot 3 и API Godot 4
  • Создание ответов для преобразования/модификации
  • Генерация пар вопросов/ответов instruction
  • Создание данных предпочтений DPO
  • Генерация данных репо‑explorer
  • Создание данных патчей
  • Сохранение мета‑ и верификационной информации, такой как возможность тестирования, совместимость с версиями Godot, методы проверки

Stage 4. Обучение модели

  • Подготовка базовой модели
  • SFT на основе набора данных Instruction
  • DPO на основе набора данных Preference
  • Оценка точности классификации, точности преобразования/генерации, уровня отказов API, оценки галлюцинаций

Stage 5. Разработка SWE‑агента

  • Определение типов задач проекта Godot
  • Создание среды тестирования с инструментами поиска/редактирования файлов и Godot CLI
  • Сбор данных траекторий
  • SFT/DPO на основе траекторий
  • Проверка и оценка на реальных проектах Godot
  • Распространение в виде API/Chatbot/Plugin и постоянный сбор обратной связи

Stage 6. Непрерывное улучшение

  • Постоянный сбор новых данных проектов/документации
  • Повторное обучение модели
  • Мониторинг производительности
  • Расширение функций, таких как интеграция плагинов/IDE

Целевые способности SWE Agent

  • Анализ проекта и выявление проблем
  • Поиск и понимание необходимых файлов
  • Редактирование кода и создание патча
  • Тестирование Godot CLI и проверка результатов
  • Анализ причин сбоя и повторное исправление
  • Способность обеспечить нормальную работу проекта в конечном итоге