feat(episode): TRAZA_el-plan-de-reestructuracin-la-memoria_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: NONE | Type: design
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🏛️ El plan de reestructuración — la memoria apren
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Commit `b6dde62d` — 3/3. El plan de reestructuración está escrito y en revisión adversarial. Te presento el diseño:
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# 🏛️ El plan de reestructuración — la memoria aprende de sus errores
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📄 **[docs/PLAN_REESTRUCTURACION_PIPELINE_MEMORIA_S20260719.md](docs/PLAN_REESTRUCTURACION_PIPELINE_MEMORIA_S20260719.md)** — autoría Fable, sobre el briefing SHERPA con los 14 errores. **Lo que pediste — aprender de los errores — es la columna vertebral del documento.** El catálogo taxonomiza los 14 errores en 4 clases, cada uno con su lección de una línea, y destila la meta-lección: *construimos feature-first sin un loop de medición honesta*. De ahí salen 8 principios de rediseño, y de los principios sale la propuesta. **La propuesta estructural (el corazón) — memoria en DOS NIVELES:**
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| | HOY (lo que causó el 0.06) | PROPUESTO |
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| Unidad de búsqueda | El TURNO: 828 casi idénticos, sin resumen | El **TEMA**: ~150 unidades consolidadas, con resumen y título descriptivo **obligatorios** al nacer |
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| El turno crudo | Compite en el ranking y lo satura | Queda como **evidencia** enlazada bajo su tema |
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| Búsqueda | Un ranking contra 828 | **Jerárquica**: rankear ~150 temas → dentro del tema ganador, encontrar el turno (~6-30 candidatos) |
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La jerarquía es la jugada elegante que la evidencia dicta: es filter-then-rank donde **el filtro no puede botar el target** (el tema *contiene* sus turnos — cobertura 100% por construcción, lo que los filtros baratos no lograban). Y opera en el régimen que el experimento demostró favorable: pools chicos (0.36@145 medido).
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