feat(episode): TRAZA_a-jev-en-sombra-activo-9a1310e5_S20260924.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: NONE | Type: design Summary: EPISODIO 1 — CONCILIO: A — Jev en sombra, activo ( 9a1310e5 )
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8681f698ea
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episode_id: "4b666e9a-9d50-4bdf-905a-98428cacbbbc"
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puente_flat: "TRAZA_a-jev-en-sombra-activo-9a1310e5_S20260924.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
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session_code: "S20260924.SID10055073F03D"
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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: "NONE"
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fase_proyecto: "operations"
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tipo_semantico: "design"
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summary_one_line: "EPISODIO 1 — CONCILIO: A — Jev en sombra, activo ( 9a1310e5 )"
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source_type: "claude_code"
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trust_boundary: "internal"
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created_at: "2026-09-27T20:10:15.176907+00:00"
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relectura_tagged: false
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forgejo_commit_sha: "pending"
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Hice A y B. **A funciona:** Jev ya estudia en silencio tus mensajes reales. **B no pasó:** el alumno v1 tampoco encontró una forma segura de decidir solo, y ahora sabemos por qué.
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## A — Jev en sombra, activo (`9a1310e5`)
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Cada mensaje tuyo pasa por el redactor y, en segundo plano, Jev lo analiza sin decidir nada: ruta, consecuencia, si se puede planificar, intención y nivel.
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- Añade unos **100 ms** por mensaje y cuesta unos **US$0,00033** por mensaje, con tope de US$0,10 al día.
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- Estado medido ahora: **3 mensajes reales ya estudiados, 0 errores, US$0,00115 gastados hoy.**
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- Se apaga al instante creando `.claude/hooks/data/jev_sombra_diaria.off`.
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## B — Alumno v1: la lección clave
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- **Avance real:** al darle 80 % de peso a Jev, el alumno se parece al maestro (84 % contra 81,7 %) y deja de copiar al generador.
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- **El límite:** incluso con su "cabeza de prudencia" en lo más estricto, se le cuelan **147 casos peligrosos**. Son los mensajes tramposos ("esto es trivial…"): Jev los **entiende**, y un modelo que solo **cuenta palabras** no puede. Además hereda el defecto conocido de Jev: **subestimar el riesgo**.
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**La conclusión para tu visión:** para que el sistema offline herede la **prudencia** de Jev hace falta un alumno que capte el **significado**, no las palabras. Es decir, un modelo local de significado (embeddings o un LLM pequeño) en el GB10, y material real, que la sombra ya empezó a juntar.
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Todo está en git: `ca15d771`, `3d01b80e`, `19128773`, `c5fa6d53`, y el informe en [INFORME_S20260927_alumno_triaje_v0_destilar_jev.md](docs/INFORME_S20260927_alumno_triaje_v0_destilar_jev.md).
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**✅ Hice:** activé la sombra diaria con frenos (tope, interruptor, sin bloquear nada), construí y examiné el alumno v1 y lo documenté todo.
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**⏳ Falta:** material real (la sombra lo junta sola) y un modelo local de significado en el GB10 (hoy no hay nada instalado).
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**💡 Mi consejo:** dejar la sombra trabajando unas semanas y **revisar el 2026-10-11** con lo acumulado (dueño: Ember). Mientras tanto, guardar el trabajo en los 3 remotos.
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**Para avanzar, elige:**
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- 🟢 **A** → hago push de todos los commits de estos días a los 3 remotos, actualizo el relevo y dejo la revisión del 2026-10-11 anotada. *(recomendado)*
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- 🟡 **B** → diseño un alumno v2 **"solo sube"**: solo decide cuando el caso va a Fable y nunca manda nada a "Opus solo", así que no puede cometer el error peligroso. Es seguro, pero ahorra menos.
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- ⚪ **C** → planeo cómo montar un **modelo local de significado en el GB10** para el alumno. Es una decisión de arquitectura: le correspondería un CONCILIO.
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