john/ember-memory-test
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feat(episode): TRAZA_r16seccion1t1-qu-depende-de-sk-or-v1-939_S20260824.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — Docker: [R16.seccion1.T1] Qué depende de sk-or-v1-939…
This commit is contained in:
Ember 2026-08-28 23:57:29 +00:00
parent d16f0f07b1
commit 5350fb7507
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episodes/TRAZA_r16seccion1t1-qu-depende-de-sk-or-v1-939_S20260824.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,49 @@
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episode_id: "4d3b2737-68a0-47e5-aaad-123c0cf836d4"
puente_flat: "TRAZA_r16seccion1t1-qu-depende-de-sk-or-v1-939_S20260824.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
session_code: "S20260824.SID58C67656C4E8"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
skill_dominante: "TESSERA"
fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 1 — Docker: [R16.seccion1.T1] Qué depende de sk-or-v1-939…"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-08-28T23:57:26.656736+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
---
**No borres esa clave.** Es la columna vertebral de tu memoria.
## [R16.seccion1.T1] Qué depende de `sk-or-v1-939…`
| Consumidor | Para qué | Si la borras |
|---|---|---|
| LiteLLM · `text-embedding-3-large` | `google/gemini-embedding-2` — **el espacio de embeddings del ecosistema** | el crisol no puede embeber; la ingestión de memoria se detiene |
| LiteLLM · `probator-judge` | `google/gemini-2.5-pro` — el juez externo | el gobernador se queda sin veredictos |
| LiteLLM · `auditor-gpt` | `openai/gpt-5` — el auditor externo | sin segunda opinión externa |
| `ember-mcp` · `/app/embeddings.py:24-45` | llama a OpenRouter directamente | las herramientas de memoria fallan |
Tu regla «borra lo anterior al 22 de agosto» habría matado esto. **El runbook que te di es defectuoso en ese punto** y lo corrijo hoy: escribí una regla de fecha sin haber medido quién consume cada clave. Fue un atajo y era el atajo equivocado.
## [R16.seccion2.I1] La buena noticia y el diagnóstico real
Tu rotación del 22 de agosto **quedó a medias sin que lo supieras**: creaste `fusionkey` ese día y ahí sigue, sin usar ni una vez. Nadie migró los consumidores. La vieja siguió haciendo el trabajo y por eso gasta 4,37 dólares.
Eso significa que **el reemplazo ya existe** — no hay que crear nada. Solo apuntar los dos contenedores a `fusionkey` y después borrar la vieja.
Y algo que quita miedo al paso más delicado: cambiar de clave **no cambia el modelo**. `google/gemini-embedding-2` sigue siendo el mismo motor, así que el espacio vectorial de tus 1.954 episodios se preserva intacto. Lo que rompería la memoria sería cambiar de *modelo*, no de credencial.
## [R16.seccion3.Q1] La secuencia correcta
Idéntica a la de Langfuse, por la misma razón: **recablear primero, borrar después.**
1. `litellm` y `ember-mcp` pasan a usar `fusionkey` (`sk-or-v1-794…`)
2. Verificar que embeddings y los dos jueces responden
3. **Entonces** borras `nuevosembebinggoogle` en el panel
4. Y seguimos con Langfuse, que sigue pendiente
Puedo escribirte el script que hace el paso 1 igual que el de Langfuse: tú pegas `fusionkey` a ciegas, él respalda, sustituye en los dos contenedores, reinicia y verifica. Nunca veo el valor.