feat(episode): TRAZA_auditora-del-pipeline-memoria-mnemo-ve_S20260711.R42_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 42 — ember_experience: 🧾 Auditoría del pipeline memoria MNEMO — veredic

episodes/TRAZA_auditora-del-pipeline-memoria-mnemo-ve_S20260711.R42_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+Informe entregado: **[AUDITORIA_PIPELINE_MEMORIA_S20260712.md](docs/AUDITORIA_PIPELINE_MEMORIA_S20260712.md)** — auditoría VIGIL Nivel 5 completa, read-only, todo medido en vivo esta sesión. Aquí está la esencia.
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+# 🧾 Auditoría del pipeline memoria MNEMO — veredicto
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+**Score global: 58/100 — FUNCIONAL-DEGRADADO, con una falla CRÍTICA activa y silenciosa que encontré durante la auditoría: PostgreSQL (el store canónico) no acepta un episodio nuevo desde el 2026-07-07, y todos los indicadores del pipeline reportan "success" mientras tanto.** La lectura (retrieval con fusión V1) sí funciona bien; la escritura está medio congelada y contaminándose.
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+## Cómo funciona el pipeline (el mapa completo, verificado)
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+El pipeline tiene dos lados unidos por una sola frontera. **Lado cliente (tu Windows):** al cerrar cada turno, el Stop hook llama a `tessera_pipeline.process_turn_to_memory`, que (1) extrae las preguntas HyDE que yo autoría en el bloque `MNEMO_HYDE` del turno, (2) limpia el chrome ceremonial (BITÁCORA, PILA, PARA JOHN, PHI_GOLDEN…), (3) trocea la prosa limpia en episodios de 250-400 palabras con la misma definición de "palabra" que usa el validador del servidor, y (4) enriquece cada episodio con trust_level, tipo de memoria (operational/foundational/inner/relational), hash BLC encadenado y ~40 campos de payload. Los payloads esperan en una cola local; `push_to_server` los filtra contra PostgreSQL con un **sha-gate** (solo empuja lo que no aterrizó), los convierte a `.md` formato CRISOL v4.0 y los manda por SCP al `inbox/` del servidor, disparando crisol de forma detached (con cron cada 5 min como respaldo). **Lado servidor (Hetzner):** `crisol_run.py` corre las 7 fases — F0 aduana de 24 checks (rechaza a `rejected/`), F1 coordenada PUENTE, F2 clasificador, F3 embedding + Qdrant con guard de duplicados, F4 AROMA/HOPE, F5 INSERT a PostgreSQL + Neo4j, F6 reporte — y un trigger de PG alimenta el outbox del que dos workers systemd replican a Nextcloud y Forgejo. **Lectura:** `search_memories` usa Qdrant denso + fusión V1 (keywords + entidades + puente), ya desplegada como default.
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+## Estado en vivo (medido hoy)
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+| Señal | Valor | Lectura |
+|---|---|---|
+| PostgreSQL `episode` | 342 filas, **la más nueva: 2026-07-07** | 🔴 congelado 5 días |
+| Qdrant `ember_experience` | 625 puntos | 🔴 ~283 son near-duplicados |
+| Neo4j `:Episode` | 656 nodos | 🔴 misma contaminación |
+| Cola local | **71 payloads** re-empujados cada turno | 🔴 nunca drena |
+| Ledger Nextcloud/Forgejo | 342/342 success | 🟢 completitud sostenida (fix Opción Y vive) |
+| `rejected/` | 26 episodios (jul 6-7) sin remediar | 🟡 |
+| Retrieval (oráculo HyDE fresh) | recall@1 **0.544** · @10 **0.794** · MRR 0.64 | 🟡 funcional pero era 0.675/0.903 el 3-jul |