feat(episode): TRAZA_1-banco-de-10000-el-carril-rpido-de-jev_S20260923.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: NONE | Type: troubleshooting Summary: EPISODIO 2 — MEMORIA: 1. Banco de 10.000: el carril rápido de Jev quedó a un pel
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episode_id: "4cf87c68-bce6-47b8-8887-6071e25666ba"
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acto_dialogico: "informar"
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actor_flujo: "multi_actor"
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fase_proyecto: "operations"
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tipo_semantico: "troubleshooting"
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summary_one_line: "EPISODIO 2 — MEMORIA: 1. Banco de 10.000: el carril rápido de Jev quedó a un pelo "
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forgejo_commit_sha: "pending"
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- ✅ **Hice:** corrí Jev sobre 5.824 casos, revisé a mano los 4 fallos, analicé la prueba A/B/C con 3 modelos, y actualicé el informe (secciones 9 y 10, `c0a6659f`) y la memoria.
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- ⏳ **Falta:**
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1. **Tu decisión sobre la pieza a2 del guardián** (sigue abierta).
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2. El **etiquetado ciego de los 1.713 casos** que pasan, para confirmar si los 4 fallos eran del examen.
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3. Aprender la política v3, congelarla y abrir el bloque de prueba **una sola vez**.
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4. Convertir el briefing ganador en el **perfil Sonnet/Haiku de SHERPA**.
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- 💡 **Mi consejo:** hacer el etiquetado ciego de los 1.713 **con el briefing reforzado que acaba de ganar**. Así el experimento de hoy se pone a trabajar de inmediato, y el etiquetado sale mejor y más confiable.
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**Para avanzar, elige:**
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- 🟢 **A:** autorizas la pieza a2 del guardián **y** lanzo el etiquetado ciego de los 1.713 con Sonnet reforzado (~15 agentes). *Si eliges esto, en la próxima tanda sabremos si Jev aprueba fuerte, y los agentes ya no chocarán con el guardián.* *(recomendado)*
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- 🟡 **B:** solo el etiquetado ciego, y lo del guardián se decide después. *Si eliges esto, avanzamos con Jev, pero los agentes pueden volver a trabarse con los JSON.*
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- ⚪ **C:** pausa aquí, con todo guardado en git. *Si eliges esto, retomamos cuando quieras sin perder nada.*
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