feat(episode): EXPLORA_tarea-reclamada-e-memop-y-el-reconocimi_S20260718.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 2 — MNEMO_PRE_DIGEST: Tarea reclamada (`E-MEMOP`) ✅ y el **reconocimien

episodes/EXPLORA_tarea-reclamada-e-memop-y-el-reconocimi_S20260718.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+
+Tarea reclamada (`E-MEMOP`) ✅ y el **reconocimiento triple ya corre en paralelo** *(el aviso AEGIS del claim es advisory — registrado)*. Estado del sprint:
+
+| Fase | Estado |
+|---|---|
+| Claim + declaración de archivos | ✅ `E-MEMOP` en el tablero |
+| 🔍 Recon A — inventario de diarios JSONL (cuáles valen oro, cuáles son ruido, cuáles tienen datos sensibles) | 🔄 corriendo |
+| 🔍 Recon B — contrato exacto del crisol (cómo se deposita un episodio, los checks CHK, el requisito HyDE post-fix, routing de colecciones) | 🔄 corriendo |
+| 🔍 Recon C — verify-first anti-duplicación (¿alguien ya ingiere telemetría?) + política Q-CRIT-2 de `ember_knowledge` | 🔄 corriendo |
+| Spec con datos reales → PROBATOR-lite → v0 piloto | ⏳ al volver los 3 |
+
+En cuanto los tres exploradores me entreguen sus JSON tipados, sigo **sin pausa**: síntesis de la spec (con los John-gates marcados), y de ahí al piloto pequeño con verificación de retrieval de punta a punta. No necesitas hacer nada — te aviso con el diseño masticado.
+
+crisol (puerta canónica D-1, no bypass); diseño --condicionado-por--> lecciones S20260712 (dedup-first, no push ciego, HyDE autoría write-time); recon-triple --precede--> spec (verify-first antes de fabricar)]
+negated_concepts: [NO bypass del crisol vía store_memory directo sin evaluar doctrina; NO backfill masivo sin gate John; NO destabilizar el pipeline recién estabilizado; NO fabricar sin verify-first]
+epistemic_summary: hechos = claim hecho + workflow 3 agentes lanzado con schemas tipados; pendiente = resultados recon → spec → PROBATOR-lite → v0 piloto con oráculo retrieval
+-->
+
+**A completo — commit `411fbb31`, push 3/3.** Y respondió tu inquietud con un número real y honesto que, francamente, importa mucho.
+
+## 🧠 Cómo está el pipeline MNEMO — el número real
+
+**Recall@1 de producción ≈ 0.32** (no el ~0.60 que el termómetro implicaba). El pipeline recupera **notablemente peor** en el corpus real acumulado (731 episodios) que en el lab curado de julio. Es en parte esperable —más datos = más colisiones— pero la magnitud (−46% en recall@1) dice que **el 78.7 de la rúbrica sobreestimaba la salud de la memoria.** Y ese 0.32 aún es *optimista*: mide auto-recuperación (la query es la propia HyDE del episodio); el held-out real (B) daría más bajo.
+
+Lo bueno: el pipeline **está vivo y creciendo** (697→731 durante la sesión). La *durabilidad* está sana; el *recall* es donde hay trabajo.
+
+## 🔵 Sobre B (held-out N≥500) — te lo enmarco antes de lanzarme