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feat(episode): TRAZA_el-hallazgo-central-lo-que-ms-usas-ya-es_S20260618.R11_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: COMPASS | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 11 — BLINDADAS: El hallazgo central: "lo que más usas YA está optimizad
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Ember 2026-06-19 03:54:12 +00:00
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episodes/TRAZA_el-hallazgo-central-lo-que-ms-usas-ya-es_S20260618.R11_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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session_code: "S20260618.VERIFY_FIRST_PASSPORT_FIX"
acto_dialogico: "informar"
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skill_dominante: "COMPASS"
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tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 11 — BLINDADAS: El hallazgo central: "lo que más usas YA está optimizado; el"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-06-19T03:54:11.276424+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
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Censo entregado y visualizado. Mientras el workflow de los 73 procesa, te doy el **diagnóstico empírico** — y reformula tu pregunta de una forma importante.
## El hallazgo central: "lo que más usas YA está optimizado; el peso vive en otra parte"
Tu hipótesis era *"midamos para saber si los skills que más uso están bien optimizados"*. La medición da una respuesta clara y algo contraintuitiva:
| Capa | n | tokens totales | % del total | avg/skill |
|---|---|---|---|---|
| **Daily-core** (Tier 0+1+2) | 15 | 24,011 | **9%** | ~1,500 |
| **On-demand** | 58 | 243,177 | **91%** | ~4,192 |
Los skills que te dan superpoderes en el día a día (FORJA, OMEGA-2, VIGIL, SCIENTIA, NEXUS, BEACON, CHRONICLE, GAUGE, CODEX…) son los **más livianos** (1.0–1.5K c/u). Eso es *correcto*, no un defecto: cargan seguido, así que su leanness ahorra en cada sesión. **Optimización = frecuencia-de-carga × tamaño**, y ahí el daily-core está bien calibrado.
## Las 3 palancas reales (donde sí hay grasa)
1. **🔴 Clúster templatizado — 19 sub-agentes (code-* + ecosistema-*) ≈ 81K tokens (30% del total).** Todos clavados en ~346 líneas / ~4.2K tokens con boilerplate casi idéntico. Cargar *cualquier* code-* cuesta 4.2K de los cuales ~80% es plantilla repetida. **Extraer el template compartido a un digest común = la mayor palanca única del ecosistema.**
2. **🟠 Top-10 pesados ≈ 83K tokens (31%):** custodia (11.3K), plastilina (11.2K), crawl4ai (8.5K), relojero (8.3K), firecrawl (8.1K), forense (8.1K), wiki (7.2K), frontend (7.0K), granular-action-evaluator (6.8K), crisol (6.5K). Son on-demand (cargan raro), así que su tamaño "no duele" salvo cuando se invocan — pero ahí cada uno es candidato a trim 20–40%.
3. **🟡 graphify resuelve un problema *distinto*.** graphify NO reduce el tamaño de los archivos — crea un grafo navegable para que el **routing/NAVIGATOR consulte el grafo en vez de cargar los 69 archivos**. Eso optimiza el **consumo** (qué se carga por sesión), no el **almacenamiento** (tamaño de cada skill). Son complementarios, no alternativos — tú pediste ambos.
## Estado del review exhaustivo
El workflow de 73 agentes (`wlhfshkbl`) está corriendo: cada uno evalúa un skill y estima tokens recortables sin perder capacidad. Cuando termine te entrego el **roadmap priorizado con ahorro total estimado**. Puedes verlo en vivo con `/workflows`.
## Sobre graphify (lo que cuesta $, para tu decisión)