feat(episode): TRAZA_dos-grafos-cifras-medidas-en-el-servidor_S20261018.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: TESSERA | Type: troubleshooting Summary: EPISODIO 1 — PostgreSQL: Dos grafos, cifras medidas en el servidor MEMORIA...
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episode_id: "0371b609-e187-43f6-98b5-1b7f8e9b79e0"
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puente_flat: "TRAZA_dos-grafos-cifras-medidas-en-el-servidor_S20261018.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
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session_code: "S20261018.SIDBD9734A85309"
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acto_dialogico: "informar"
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actor_flujo: "multi_actor"
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criticidad_aegis: "low"
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skill_dominante: "TESSERA"
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fase_proyecto: "operations"
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tipo_semantico: "troubleshooting"
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summary_one_line: "EPISODIO 1 — PostgreSQL: Dos grafos, cifras medidas en el servidor MEMORIA..."
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source_type: "claude_code"
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trust_boundary: "internal"
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created_at: "2026-10-30T05:23:10.982736+00:00"
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relectura_tagged: false
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forgejo_commit_sha: "pending"
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Dos grafos, cifras medidas en el servidor MEMORIA (Neo4j, solo lectura) y en el repo. Primero el que importa para tu pregunta de memorización.
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**1) El grafo de memoria (Neo4j).** Analogía: Qdrant es el estante donde los recuerdos se ordenan por "parecido"; Neo4j es el **mapa de quién se relaciona con quién**: cada episodio apunta a las entidades que menciona (Qdrant, John, reordenador…) y cada entidad conoce sus apodos (alias).
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| Qué hay | Cifra | Lectura |
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| Nodos | 3.385 Episode · 908 Entity · 14.222 Alias · 2.180 NomNode · 201 LexiconEntry | está vivo y grande |
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| Aristas | 23.947 MENTIONS · 14.269 HAS_ALIAS · 7.985 SIBLING_OF · 1.836 CHILD_OF · 405 USES_SKILL · **21 RELATED_TO** | la capa "episodio menciona entidad" es rica; la capa relacional del LEXICON (B16) está casi vacía |
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| Sigue recibiendo | 132 episodios de sesiones del 28 oct, 57 del 22, 78 del 20 | el crisol escribe en Neo4j cada día (F6 vivo) |
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| Episodios en Neo4j vs PostgreSQL | **3.385 vs 2.927 (+458)** | sobran ~458 nodos: la huella del segundo escritor que paramos el 19 (los "puntos sombra" también viven aquí, no solo en Qdrant) |
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| Episodios sin ninguna entidad | 126 | nodos huérfanos: no se puede llegar a ellos por el mapa |
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**¿Me ha mejorado la memorización? Hoy, no, y lo digo con el código en la mano:** las herramientas con las que leo la memoria (`search_memories`, `core_search` en `server.py`) tienen **cero** llamadas a Neo4j; el arranque tiene un modo "fusionado" opt-in (`FUSED_AT_BOOT`) cuya ganancia fue **refutada** el 2026-08-28 (en banco limpio la fusión pierde); y en este chat consulté Neo4j para memoria **cero** veces. Resumen en una frase: **Neo4j se escribe todos los días y no lo lee nadie**, igual que la wiki antes de R14. Es un mapa guardado en el cajón.
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**¿Hay que actualizarlo?** Dos cosas sí, con tu GO porque son escritura: (a) P2 también aplica a Neo4j: retirar los ~458 episodios de más (los mismos sombra, por `content_sha256`); (b) decidir si RELATED_TO se puebla (cosecha B16) o se declara muerto. Los 126 huérfanos son diagnóstico, no urgencia.
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