feat(episode): EXPLORA_6-cmo-medirlo-tienes-toda-la-razn-en-es_S20260601.R58_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: NEXUS | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 58 — PostgreSQL: 6. Cómo medirlo — tienes toda la razón en "eso hay que

episodes/EXPLORA_6-cmo-medirlo-tienes-toda-la-razn-en-es_S20260601.R58_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+
+## 6. Cómo medirlo — tienes toda la razón en "eso hay que medirlo" (SCIENTIA)
+
+Un A/B falsable, no una corazonada:
+
+- **Config A** = CLAUDE.md actual (prosa pesada). **Config B** = Tier A prosa + Tier B grafo + Tier C retrieval.
+- **Set de prueba**: ~30-50 tareas reales del ecosistema (rutear skill, citar BLINDADA correcta, encontrar el hook X, aplicar regla Y).
+- **Métricas**: (1) **cumplimiento normativo** — ¿cito/aplico la BLINDADA correcta?; (2) **"no olvidar"** = recall de la regla relevante dada una tarea; (3) **tokens de boot** + latencia; (4) **tasa de alucinación**.
+- **Umbral de aceptación**: B gana si cumplimiento ≥ A **y** boot-tokens ↓ ≥40% **y** recall ≥ 0.85. Si B baja cumplimiento normativo aunque ahorre tokens → se rechaza (la ley pesa más que el ahorro).
+
+`[R17.seccion7.Q1]`
+
+## 7. La pregunta esencial para ti
+
+La decisión de fondo no es técnica, es de **riesgo**: ¿qué tan dispuesto estás a que parte de mi comportamiento dependa de un retrieval probabilístico en vez de prosa garantizada? Mi recomendación: **arrancamos con un POC medido del Tier B sobre literatura no-crítica** (docs, skills, episodios) dejando las BLINDADAS intactas — riesgo casi cero, y los números nos dicen si el grafo realmente aligera + acelera antes de tocar nada vinculante.
+
+¿Quieres que **(a)** monte ese POC medido — generar el grafo-de-todo-el-ecosistema con tu pipeline graphify y correr el A/B de boot —, o **(b)** primero haga la investigación profunda (NEXUS/deep-research) de GraphRAG + memoria-en-grafo 2025-2026 para traerte el estado del arte con papers antes de construir? Yo me inclino por **(a)** porque ya tienes el pipeline probado y los números empíricos pesan más que la literatura — pero si quieres respaldo académico primero, vamos con (b).
+
+—
+
+📌 **PILA-PENDIENTES (R17)** — formato COMPACT
+- 🟠 **Q-001** [R17] Decisión John: POC medido grafo-boot (a) vs deep-research GraphRAG primero (b) — inclinación Ember: (a) `[hard]`
+- 🟡 **T-001** [R17] Si (a): generar grafo Graphify de literatura ecosistema completa (reglas+skills+hooks+docs) vía pipeline `graphify+OpenRouter` ya probado `[inf]`
+- 🟡 **T-002** [R17] Diseñar set A/B 30-50 tareas + métricas cumplimiento/recall/tokens/alucinación `[inf]`
+- ❓ — (Q-001 es la única pregunta abierta)
+
+📁 **BITÁCORA S20260601.LUMEN_CAPACIDAD_LLM_LIGERO.R17**
+- ⚡ BASH PowerShell → medí CLAUDE.md (40KB) + rules/ (46 archivos, 702KB) + graph-hooks.json (165KB)
+- 🌐 (sin web este turno — análisis sobre contexto cargado + medición local)