john/ember-memory-test
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feat(episode): EXPLORA_quedan-5-falsos-verdes-por-cerrar-par-ah_S20260804.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 2 — MNEMO_PRE_DIGEST: Quedan **5 falsos verdes** por cerrar. Paré ahí..
This commit is contained in:
Ember 2026-08-06 16:59:35 +00:00
parent f9229aa36d
commit 10debabd0f
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episodes/EXPLORA_quedan-5-falsos-verdes-por-cerrar-par-ah_S20260804.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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episode_id: "eb9a49cb-11df-41e3-a393-49e7e70afd2e"
puente_flat: "EXPLORA_quedan-5-falsos-verdes-por-cerrar-par-ah_S20260804.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
session_code: "S20260804.SISTEMA_NERVIOSO_F2F3"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
skill_dominante: "NONE"
fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 2 — MNEMO_PRE_DIGEST: Quedan **5 falsos verdes** por cerrar. Paré ahí..."
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-08-06T16:59:20.535454+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
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Quedan **5 falsos verdes** por cerrar. Paré ahí a propósito: `loop_health` mostró una anomalía que no cuadra a simple vista (su test *sí* afirma el veredicto), y perseguirla con el contexto ya cargado es exactamente cómo se fabrican los errores que llevo toda la jornada cazando. **Preferí dejarlo medido y limpio que a medias y roto.** Está todo en el tablero y el JSON del barrido.
**Integridad verificada:** 0 backups pendientes, 0 módulos mutados, 40/40 en los tests de `scripts/`, y la suite completa de hooks corriendo (su resultado quedará en el log). Todo en los 3 remotos.
**Hice:** SN-2.2, SN-2.4, el primer falso verde cerrado y verificado, y 6 calibraciones de instrumentos propios. Tablero **14/26**.
**Falta:** 5 falsos verdes (incluida la anomalía de `loop_health`), SN-2.1/2.3/2.5, y tus GOs (G9 libera SN-0.4).
**Mi consejo:** ventana nueva para los 5 restantes — con contexto fresco, empezando por entender qué ejercita realmente el test de `loop_health`.
**Para avanzar:** 🟢 **A** — Ventana nueva con el relevo (`tablero_sn.py --posta`) *(recomendado)* · 🟡 **B** — Sigo aquí aceptando el riesgo del contexto cargado · ⚪ **C** — Pausa.
📌 **PILA:** 🔴 5 falsos verdes (loop_health con anomalía a investigar, marimo-auto, marimo_telemetria, paav, plan_generator) · 🟠 SN-2.1/2.3/2.5 · 🟠 SN-0.4 espera G9 · 🟡 suite completa terminando en background · 🟡 SN-3.1 sin commit anexado.
FALSO_VERDE a VERAZ con 5 tests nuevos; 6 calibraciones --redujeron--> 11 falsos verdes a 6 reales; casbin --NO_es--> falso verde (advisory declarado)]
negated_concepts: [NO perseguir la anomalia de loop_health con contexto cargado; NO arreglar tests por cifras sin verificar; NO tratar advisory-por-diseño como ceguera]
epistemic_summary: hard_fact = system_health VERAZ verificado por harness, censos 177 libs y 1478 docs, tablero 14/26, tests 19/19 + 9/9 + 12/12 + 40/40, push 3/3. inference = la recomendacion de ventana nueva para los 5 restantes. pendiente = suite completa de hooks corriendo en background.
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