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feat(episode): TRAZA_el-arco-del-orculo-lleg-a-su-verdad_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO: El arco del oráculo llegó a su verdad....
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Ember 2026-07-19 13:15:37 +00:00
parent 3b2b315fe4
commit 7f2b36080c
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episodes/TRAZA_el-arco-del-orculo-lleg-a-su-verdad_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,21 @@
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episode_id: "da1e8969-4652-4117-812d-7e678f147594"
puente_flat: "TRAZA_el-arco-del-orculo-lleg-a-su-verdad_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
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acto_dialogico: "informar"
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summary_one_line: "EPISODIO 1 — MNEMO: El arco del oráculo llegó a su verdad...."
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-07-19T13:15:22.501647+00:00"
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forgejo_commit_sha: "pending"
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El arco del oráculo llegó a su verdad. Te cuento el desenlace completo, en sencillo. # 🎯 El desenlace: tres experimentos, una respuesta clara
Corrí el experimento del lever (S-1: generé 145 resúmenes limpios desde el contenido; S-2: dos colecciones-sombra del mismo set, sin tocar producción). El resultado **falsificó una hipótesis y descubrió el factor real** — 📄 [docs/AUTOMEJORA_LEVER_RESULT_S20260719.md](docs/AUTOMEJORA_LEVER_RESULT_S20260719.md). **El hallazgo que lo cambia todo:** el mismo buscador, con las mismas preguntas, acierta a la primera **0.36 veces cuando hay 145 candidatos, pero solo 0.06 cuando hay 828**. El problema real del retrieval **no es el embedding ni el resumen — es la cantidad de distractores**: 828 episodios-turno casi idénticos en la superficie ("PARA JOHN — R1", "EPISODIO N — MARKER") entierran al correcto. Cuantos más candidatos parecidos, más se hunde el acierto. **El resumen:** ayuda a meter el episodio correcto en el top-10 (+0.084), pero **no** mejora el acierto a la primera (delta −0.007, sin significancia). Es palanca secundaria, no el cuello. El experimento nos ahorró re-embeber 828 episodios que no habrían movido la aguja del top-1. **La conclusión con evidencia — la palanca definitiva es FILTER-THEN-RANK:** usar las vías estructuradas que PostgreSQL ya tiene pobladas (session_code, skill, fecha, importancia) para **encoger el pool de candidatos ANTES de rankear**. El tribunal la nombró; el experimento del pool demuestra por qué es la correcta: si reduces 828 → ~50 candidatos plausibles, el recall@1 debería saltar de 0.06 hacia 0.30+. Las vías estructuradas nunca fueron para rankear — son para **filtrar**, y filtrar es justo lo que mueve todo.