feat(episode): TRAZA_para-john-r32_S20260705.R43_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 43 — BLINDADAS: 📍 PARA JOHN — R32

episodes/TRAZA_para-john-r32_S20260705.R43_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+---
+episode_id: "3c37db10-5f85-4533-9271-75611e02e2e0"
+puente_flat: "TRAZA_para-john-r32_S20260705.R43_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
+session_code: "S20260705.EVAL_INSTRUMENT_FORGE_SKILL"
+acto_dialogico: "informar"
+actor_flujo: "multi_actor"
+criticidad_aegis: "low"
+skill_dominante: "NONE"
+fase_proyecto: "operations"
+tipo_semantico: "troubleshooting"
+summary_one_line: "EPISODIO 43 — BLINDADAS: 📍 PARA JOHN — R32"
+source_type: "claude_code"
+trust_boundary: "internal"
+created_at: "2026-07-05T22:34:40.446159+00:00"
+relectura_tagged: false
+forgejo_commit_sha: "pending"
+---
+
+✅ **Sub-sprint arrancado.** Workflow `wkrxpgqq1` (8 agentes) implementando en paralelo los métodos frontera. Corre en background; te aviso al terminar para ensamblar `frontier.py`, correr pytest (verificación empírica real) y SENTINEL.
+
+**Los 8 métodos que cierran el gap de STATS_DOCTORAL:**
+
+| # | Método | Cierra el gap de… |
+|---|---|---|
+| 1 | **E-values / anytime-valid (SAVI)** | poder "espiar" resultados continuamente sin inflar el error tipo-I |
+| 2 | **Conformal prediction** | intervalos con garantía de cobertura sin asumir distribución |
+| 3 | **BCa bootstrap** | IC bias-corrected para estadísticos sin fórmula cerrada |
+| 4 | **Meta-análisis (DerSimonian-Laird)** | agregar evidencia de múltiples corridas/estudios (I², forest) |
+| 5 | **Bradley-Terry** | rankear desde comparaciones pareadas (estilo arena) |
+| 6 | **Bayesian A/B (Beta-Binomial)** | P(A>B) e intervalos creíbles, no solo p-values |
+| 7 | **Power analysis** | dimensionar la muestra *a priori* (el n=40 del juez BVB) |
+| 8 | **MCMC Metropolis-Hastings** | posteriors de modelos sin conjugado |
+
+**Coordinación con la hermana:** tomo yo la elevación de STATS_DOCTORAL v2.0 como **módulo aditivo** `lib/frontier.py` (no toco `stats_runner.py` ni sus archivos) → colisión mínima. Ella puede seguir con el dogfooding/doc sin pisarnos.
+
+### 📍 PARA JOHN — R32
+- **Hice:** scout de STATS_DOCTORAL (clásico D-O-C-T-A), confirmé el gap frontera, y lancé el workflow que implementa los 8 métodos de alto calibre.
+- **Falta:** que termine → ensamblo + pytest verde + actualizo CLAUDE.md a v2.0 + SENTINEL.
+- **Mi consejo:** dejarlo correr; al volver, verifico empíricamente (tests verdes = no me creas la palabra) y te entrego STATS_DOCTORAL v2.0 con el arsenal completo.
+
+Infra del caso #5 commiteada (`21cc06e`, push 3/3). Los 3 brazos multi-archivo (spreadsheet evaluator con parser de expresiones + grafo de dependencias) están generando. Espero sus notificaciones; cuando lleguen los tres, corro el oracle multi-archivo aislado + fuzz.
+
+*(Esperando 3 subagentes — no leo transcripts.)*
+
+Brazo A del caso #5 terminó — 4 módulos (tokenizer→parser_expr→evaluator→main), recursive descent a mano, sin `eval`. Espero B y C; cuando lleguen los tres, corro el oracle multi-archivo aislado + anti-trampa.
+
+*(Esperando brazos B y C del caso #5.)*