feat(episode): EXPLORA_aclaracin-entregada-y-la-decisin-ya-est_S20260705.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — EMBER: Aclaración entregada y la decisión ya está enmarcada...

episodes/EXPLORA_aclaracin-entregada-y-la-decisin-ya-est_S20260705.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+Aclaración entregada y la decisión ya está enmarcada (1 skill + 2 docs, que es lo que hay hoy, vs 2 skills separados — mi recomendación: dejarlo como 1 skill, ya construido y certificado). Quedo en **standby** esperando tu confirmación 🟢/🟡.
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+Verificado — y esto **refina el cuadro (y te da la razón parcialmente, John).** Al nivel de **capacidad**, sí son cosas diferentes y complementarias; yo antes lo simplifiqué de más. Ahora con evidencia:
+
+- **`skills/stats-doctoral/`** ya existe (skill #41): un runner scipy "publication-grade" — estadística **clásica** (t-test, ANOVA, Wilcoxon, Cohen's d).
+- **El doc estadístico de la hermana** cubre la **frontera** que STATS_DOCTORAL NO tiene: **SAVI/e-values (anytime-valid), conformal prediction, DML (double machine learning), bootstrap/BCa, DerSimonian-Laird (meta-análisis), Metropolis-Hastings (MCMC), IRT-para-LLM.** Y su encargo (cito el doc) fue explícito: *"convertir telemetría cruda en conclusiones basadas en números verificables"* — una capacidad **general** de Ember, gap del ecosistema.
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+## El cuadro correcto (3 piezas, no 2 skills gemelos)
+
+| Pieza | Qué es | Dominio | Estado |
+|---|---|---|---|
+| **`eval-instrument-forge`** | Forja **instrumentos** de evaluación de calidad de respuestas LLM (9 familias) | eval-como-código LLM | ✅ 1 skill, hecho |
+| **Capacidad estadística frontera** | Motor de **análisis** estadístico de alto calibre de *cualquier* fenómeno medible | inferencia estadística general | 🔵 gap — hoy STATS_DOCTORAL es clásico-only |
+| **2 docs SOTA** (LLM + estadística) | La investigación que funda ambas | referencia | ✅ ambos |
+
+Se **complementan** así: el *forge* produce los números crudos → el *motor estadístico* los convierte en conclusiones con IC/e-values/conformal. La familia I del forge es una rebanada fina que **consume** ese motor.
+
+## Mi decisión (la que escojo, ya que me la delegas)
+
+**Elevar STATS_DOCTORAL a "frontera" (v2.0) con los métodos del doc de la hermana — NO fabricar un skill rival** (disciplina NAVIGATOR anti-duplicación). Así Ember gana el arsenal estadístico completo *a nivel de ecosistema* (usable en cualquier tarea, no solo eval), y `eval-instrument-forge` lo consume. Es exactamente el gap que nombraste, cerrado en el sitio correcto.
+
+**Plan concreto (sub-sprint siguiente):** (1) leo a fondo `stats-doctoral/CLAUDE.md` + `stats_runner.py` para mapear qué tiene vs qué falta; (2) NAVIGATOR gap-check; (3) añado los métodos frontera (SAVI/e-values, conformal, DML, MCMC, meta-análisis, IRT) como funciones reales + tests; (4) SENTINEL. **Coordinando con la hermana** para que no lo dupliquemos (ella tiene el doc fresco).