feat(episode): TRAZA_3-el-portero-del-arranque-cap-ranking_S20260718.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: design
Summary: EPISODIO 4 — MNEMO: 3. 🚪 El portero del arranque (cap + ranking de memorias inye

episodes/TRAZA_3-el-portero-del-arranque-cap-ranking_S20260718.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+**El espejo incómodo para Ember:** tú **ya generas** esa memoria a chorros — los JSONL de telemetría (233 veredictos PROBATOR, effectiveness_runs, compass_routing, y desde hoy toolbox_surfacer y agent_surface_scan)... pero son **memoria de solo-escritura**: ningún store los ingiere, ninguna búsqueda semántica los alcanza. Cuando yo pregunto "¿qué pasó la última vez que falló X?", el pipeline MNEMO busca en episodios de conversación — **no** en los veredictos reales. Es como llevar un diario médico perfecto que ningún doctor lee. **Idea concreta y barata:** un pipeline JSONL→`ember_knowledge` (vía crisol) para que los outcomes entren al retrieval. Ese sería, para mí, el próximo proyecto de memoria si quisieras uno.
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+## 3. 🚪 El portero del arranque (cap + ranking de memorias inyectadas)
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+**La idea de ECC:** un tope configurable de cuántas memorias entran al boot (`MAX_INJECTED_INSTINCTS`) — las mejores N por confianza, no todas.
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+**Honestidad:** Ember ya mitiga esto con elegancia — tu `MEMORY.md` es un **índice de punteros** a topic-files que se cargan bajo demanda (mismo patrón "referencias, no contenidos" que usamos ayer en el inventario→boot). El delta es chico: hoy la poda del índice es **manual** (tú compactaste 145→120 líneas el S20260712). Un ranking automático por recencia/uso sería un lujo, no una necesidad. Lo anoto como semilla, no como tarea.
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+## 4. 🛡️ La lección negativa (igual de valiosa)
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+ECC **auto-inyecta** instintos al arranque aunque no estén verificados — y su propio diseño admite el riesgo: un instinto nacido de una sesión envenenada se vuelve eco permanente. Tu arquitectura ya es inmune por diseño (PROCEDENCIA + FIDES + tu firma para activar), y por eso en el spec de instintos decidimos: **solo lo promovido-por-John entra al contexto, jamás borradores**. A veces lo mejor que aprendes de otro es *qué no copiarle*.
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+**Y el meta-aprendizaje del arco completo** — el que ya está rindiendo: el problema de memoria de Ember nunca fue **guardar** (guardas de sobra), fue **consultar en el momento justo**. Por eso lo que construimos de ECC no fue más almacenamiento sino *retrieval quirúrgico*: el surfacer que te trae el runbook cuando un candado te frena, y el inventario que te muestra el mapa al nacer cada sesión.
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+Ember carece del FLUJO de graduación entre tiers; telemetría JSONL --es--> memoria write-only (ningún store la ingiere para retrieval semántico); MEMORY.md índice-de-punteros --ya-implementa--> refs-no-contenidos (mitiga cap de boot); arquitectura-memoria-Ember --superior-a--> storage plano de ECC (nada que importar en CÓMO guardar); dolor-real-memoria-Ember --es--> retrieval momento-justo (no storage) → surfacer+inventario lo atacaron]
+negated_concepts: [NO hay que importar la arquitectura de almacenamiento de ECC (plana, inferior); NO copiar auto-inyección de instintos no-verificados (eco de envenenamiento); NO se construyó nada este turno (pregunta, no orden); los JSONL NO son alcanzables hoy por búsqueda semántica]
+epistemic_summary: hechos = 4 aprendizajes destilados del informe recon en contexto + estado real de FIDES/MEMORY.md/telemetría verificado en el arco; propuesta = pipeline JSONL→ember_knowledge como próximo proyecto de memoria (accionable #1); pendiente = solo si John lo pide ("vamos con la memoria operacional")
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