feat(episode): TRAZA_anatoma-de-un-episodio-real-lo-que-vist_S20260608.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: reflection
Summary: EPISODIO 4 — LEXICON_COSECHA: 🎬 Anatomía de un episodio REAL (lo que viste nunca

episodes/TRAZA_anatoma-de-un-episodio-real-lo-que-vist_S20260608.R4_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+
+Entregado: `docs/FORENSE_EMBEDDING_MUERTO_S20260608.md`. Ahora **el telón abierto** — el episodio real de hoy, campo por campo en lenguaje llano:
+
+## 🎬 Anatomía de un episodio REAL (lo que viste nunca antes)
+
+Episodio `14587a5a`, ingerido **hoy 06:00 AM**. Así se ve por dentro:
+
+**🟢 CAPA 1 — Lo que SÍ funcionó (el contenido):**
+- `content_text`: el texto real de la memoria (tus 6 commits, CONCILIO Camino C, F1 7/7 tests). **Intacto.**
+- `summary_one_line`: "EPISODIO 20 — LEXICON_COSECHA: Resumen denso del chat"
+- `puente_facets`: `{actor: multi_actor, fase: operations, tipo: chronicle, skill: TESSERA, criticidad: low}` → la clasificación semántica. **Bien.**
+- `related_entities`: `[LEXICON_COSECHA, BLINDADAS, MEMORIA, CONCILIO, TESSERA, Qdrant, Ember, AEGIS, John]` → las entidades detectadas. **Bien.**
+- `importance_score: 0.9`, `language: es`, `ingested_via: CRISOL_v4.0` → metadata correcta.
+
+**🔴 CAPA 2 — Lo que está MUERTO (por qué no se recupera):**
+| Campo | Lo que tiene | Qué significa |
+|---|---|---|
+| `embedding` | **`[0,0,0,...]` 3072 ceros** | el "ADN" de búsqueda está **en blanco** → invisible |
+| `embedding_model_id` | **`gemini-embedding-2-preview`** | el modelo que debía purgarse |
+| `blc_hash` | **`0000...0000`** | la huella criptográfica nunca se calculó |
+| `match_status` | **`MISMATCH`** | el cruce de verificación falló |
+
+`★ Insight ─────────────────────────────────────`
+**Esto es exactamente lo que pediste — y el valor se ve al instante.** Tu intuición de meses ("la memoria no sirve") tenía razón, pero la causa NO era la que ninguno de los dos veía en la teoría: **el embedding (el vector de búsqueda) nace en CEROS**. La memoria SÍ se guarda — el texto, las entidades, la clasificación, todo está ahí — pero con un vector muerto **nadie la puede encontrar**. Es como archivar un libro perfecto en una biblioteca sin ponerle ninguna etiqueta en el lomo: existe, pero es inhallable.
+`─────────────────────────────────────────────────`
+
+## Lo que esto CAMBIA para tu reset
+
+**No hace falta wipe.** El `content_text` de los 4061 episodios está intacto. El bug está en el **vector**, no en el dato. Entonces:
+
+- ❌ Borrar todo + re-grabar desde `procesados/` → innecesario y arriesgado.
+- ✅ **RE-EMBEBER en sitio**: arreglar el modelo (apuntar al `text-embedding-3-large` que funciona) + recalcular los vectores desde el texto ya guardado. **Cero pérdida.** Conservamos LEXICON (tu instinto) **y** todo el contenido.
+
+Tu "reset" se convierte en "**re-embedding**" — mucho más seguro.
+
+## Próximo paso (tú decides)
+
+El siguiente paso forense limpio es **verificar el endpoint**: probar si `text-embedding-3-large` en LiteLLM devuelve vectores reales (no ceros). Si funciona → tenemos el modelo bueno para re-embeber. Es read-only, 1 prueba.
+
+¿Lo verifico ahora (probar el modelo bueno) — o prefieres que primero te muestre **más episodios reales** (un viejo de mayo que SÍ retrieva vs este de hoy muerto, lado a lado) para que veas la diferencia con tus propios ojos?