idea_world_labDEV JOURNAL
четверг, 25 июня 2026 г.

25 июня 2026 г.

  • В пайплайне анализа исходного кода Godot заново систематизировали роли docs_chunks, api_mapping, label_prototypes
    • docs_chunks используется в потоке создания описаний кода. По фрагментам AST/кода и подсказкам ищутся соответствующие чанки официальной документации, отбрасываются нерелевантные основания и формируется JSONL‑описание.
    • api_mapping хранит сведения о том, как изменились имена функций, классов и символов при переходе Godot 3 → Godot 4.
    • label_prototypes сохраняет шаблоны преобразования, когда меняется не только название, но и способ использования функции, состав аргументов, паттерн вызова.
  • Описана структура, в которой проект GitHub или локальная файловая система анализируются по фрагментам AST/кода, вызывается нужный Retriever, а затем по запросу запускается Qwen 3.6
    • Официальный Markdown классифицируется в зависимости от содержания: основной текст → docs_chunks, изменения имён/символов → api_mapping, изменения способов использования/паттернов вызова → label_prototypes. Каждый элемент сохраняется в JSONL.
    • Результаты поиска Retriever, проверка LLM и проход Validator сохраняются в поток JSONL/score‑DB.
    • Колонки, методы агрегации и метки в базе scores пока не определены; сейчас они служат лишь хранилищем предварительных результатов классификации до распределения по файловой системе.
    • На основе классифицированных файлов будет построен источник для SFT и DPO.
    • При документировании метода классификации LLM обнаружил, что вместо полной передачи Markdown передавались только первые 3000 символов; исправлено в соответствии с первоначальным требованием – теперь передаётся весь документ.
    • Этот случай подтвердил, что документирование – не просто запись, а проверка реального поведения кода.
    • При преобразовании Markdown → JSONL сервер RunPod неожиданно остановился; после перезапуска Streamlit‑приложения состояние не сбрасывалось, а продолжалось.
    • После перезапуска файлы, находившиеся в обработке, вернулись в статус pending; при повторном запуске использовались уже полученные результаты классификации, и обработка продолжилась с того же места.
    • Для длительных преобразований необходимо настроить оповещения о раннем завершении или недоступности сервера RunPod.
    • Дорожная карта: docs/roadmaps/2026-06-25-source-analysis-scoring-architecture.md
    • Дорожная карта: docs/roadmaps/2026-06-25-markdown-jsonl-llm-classification.md
    • Дорожная карта: docs/roadmaps/2026-06-25-qwen-pr-review-workflow.md
    • Журнал наблюдений: docs/observations/2026-06-25-qwen-markdown-classification-observation.md
    • Ретроспектива: docs/retrospectives/2026-06-25-source-analysis-scoring.md