john/ember-memory-test
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feat(episode): DEPURA_qu-pas-con-el-grafo_S20260606.R19_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 19 — L0_ENTRADA: Qué pasó con el grafo
This commit is contained in:
Ember 2026-06-06 21:36:49 +00:00
parent de50bb3a50
commit 57cea27938
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episodes/DEPURA_qu-pas-con-el-grafo_S20260606.R19_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,43 @@
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episode_id: "403b5e12-4956-4549-ab19-2d79a1c54bd9"
puente_flat: "DEPURA_qu-pas-con-el-grafo_S20260606.R19_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
session_code: "S20260606.MEMORY_LOOPWRITE_LEXICON_DRAIN"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
skill_dominante: "NONE"
fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 19 — L0_ENTRADA: Qué pasó con el grafo"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-06-06T21:36:10.460163+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
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John pregunta qué pasó con la fabricación del grafo. Resumen claro:
## Qué pasó con el grafo
**Lo pediste, lo intenté con Graphify (LLM), falló, pivoté a parser determinista, y quedó hecho.**
1. **Graphify LLM (lo que pediste literal)** — corrí el runbook en el servidor cx43 con la key OpenRouter que autorizaste (opción B). **Salió VACÍO** (`graph is empty — extraction produced no nodes`).
2. **Por qué falló** — el digest V2 **ya es** una especificación de grafo (nodos con IDs canónicos `### NODO \`ARCH:PISO:L0_ENTRADA\`` + aristas tipadas `SOURCE --REL--> TARGET` en code blocks). Pedirle a un LLM que "extraiga un grafo" de algo que *ya es* el grafo desbordó el output → las 5/5 partes truncaron.
3. **El pivote (tu opción A)** — construí un **parser determinista** en Python (`scripts/grafo_digest_v2_to_graph.py`): lee los nodos + aristas directamente del markdown, sin LLM.
## Resultado final ✅
| Qué | Dónde |
|---|---|
| **graph.json — 304 nodos / 280 aristas** | `docs/grafo-indice-output/graph.json` |
| Parser que lo genera | `scripts/grafo_digest_v2_to_graph.py` |
| Commit + push 3 remotos | `2dcc03d` (forgejo + origin + sriyantra) |
Categorías del grafo: HOOK 84 · SKILL 62 · RULE 42 · REFERENCED 78 · ARCH 11 · SENTIDO 8 · PIPELINE 7 · METHODOLOGY 6 · STORE 6. Cero aristas huérfanas, cero ruido.
**En resumen:** el grafo está fabricado y consultable, pero NO con graphify (que era el método equivocado para datos ya estructurados) sino con un parser determinista — resultado **completo, gratis y reproducible** en vez del parcial/vacío que daba el LLM.
¿Quieres que te muestre una porción del `graph.json`, o que lo visualice (ej. renderizar el grafo como diagrama)?