feat(episode): TRAZA_1-pipeline-mnemo-sano_S20260618.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 4 — ember_experience: 1. Pipeline MNEMO — 🟢 SANO

episodes/TRAZA_1-pipeline-mnemo-sano_S20260618.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+
+Leído el gate — ahora te lo cuento con precisión. Te respondo las 3 cosas que preguntaste, **medidas en vivo hace un momento**:
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+## 1. Pipeline MNEMO — 🟢 SANO
+| Señal | Valor (medido ahora) |
+|---|---|
+| Episodios PostgreSQL | **249** (último hace minutos: 05:58) — **ingiriendo en vivo** |
+| Completitud `episode_outbox` | **249 completed / 0 partial** ✅ (el fix Opción Y aguanta) |
+| Qdrant `ember_experience` | **248** (−1 vs PG = trailing inline benigno, no pérdida) |
+
+El pipeline ingiere, graba en los 5 stores y la completitud es perfecta. Nada roto.
+
+## 2. Retrievals — 🟢 MEJORADOS HOY (fusión V1 desplegada)
+`search_memories` ya defaultea **fusión V1** en producción. A/B en vivo de hace minutos (kernel desplegado, 60 self-queries de `ember_experience`):
+- **denso 0.40 → V1 0.65 recall@1** (+0.25, **1.63×**) · recall@5 0.65 → 0.883.
+
+El re-ranking es real y verificado (el `fused_score` invierte el orden denso para subir el mejor match a #1).
+
+## 3. El oráculo — ✅ SÍ FUNCIONA, pero da **FAIL** (por un pelo) — y la razón conecta con la fusión
+`retrieval_gate.py` **corre bien**: ejecuta dos sub-oráculos (`oracle_hyde` + `oracle_clean`), registra historial y emite veredicto. Umbral: **HyDE recall@10 ≥ 0.70 Y clean lenient@1 ≥ 0.85**.
+
+- ✅ **Salud del embedding OK:** `clean_lenient@1 = 0.935` (≥ 0.85) — el espacio vectorial está sano.
+- ❌ **Encontrabilidad falla por 0.023:** `hyde_recall@10 = 0.677` < 0.70.
+- **El punto clave** `[inference, alta confianza]`: el oráculo HyDE mide retrieval **DENSO** (`recall@1 = 0.295` ≈ el baseline denso de siempre). **Todavía NO usa la fusión V1 que acabo de desplegar.** Mi A/B mostró que la fusión sube recall@1 de 0.40→0.65 — si el oráculo midiera la fusión, su `recall@10` casi con seguridad cruzaría el 0.70 → **PASS**.
+
+**En una frase:** el pipeline está sano, los retrievals mejoraron (fusión live), y el oráculo funciona — pero su veredicto FAIL refleja el *denso viejo*, no la fusión nueva. La fusión que desplegué es justo la palanca que cerraría ese 0.023.
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+### 📍 PARA JOHN — R30
+- **Estado:** pipeline 🟢 · retrievals 🟢 (fusión +1.63× live) · oráculo ✅ funciona, veredicto FAIL por encontrabilidad denso 0.677<0.70.
+- **Mi consejo:** la acción de más valor ahora es **wirear `oracle_hyde.py` a la fusión** + re-correr el gate. Hipótesis fuerte: FAIL→PASS, porque la fusión sube el recall que el gate mide. Cierra el lazo — el oráculo reflejaría la mejora ya desplegada. Es ~15 min, load-bearing leve (toco el script de medición, no el pipeline).
+- **¿Lo hago?** 🟢 Sí, wirear el oráculo a la fusión y re-medir · ⚪ No, déjalo así y lo cuento como pendiente.
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+📌 **PILA-PENDIENTES (R30)**
+- 🟠 HIGH · **G-ORACLE-010** (NUEVO) — wirear `oracle_hyde.py` a la fusión V1 + re-correr `retrieval_gate.py` (hipótesis FAIL→PASS). [origen: gate FAIL recall@10 0.677, fusión no usada]
+- ✅ RESUELTA · **D-FUSED-001** fused-search V1 desplegado+validado+respaldado (c834903).
+- 🟡 MEDIUM · **G-ABCORPUS-008** A/B duro (mnemo_lab) · **G-C2-002** C2 watchdog · **D-XB-004** X-b.
+- ⚪ LOW · **G-DUR-005** · **G-WIKI-007** · **G-COSECHA-009** (cierre).