feat(episode): EXPLORA_qu-veo-cuando-consulto-mi-memoria-multi_S20260712.R9_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 9 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🔬 Qué veo cuando consulto mi memoria multistore

episodes/EXPLORA_qu-veo-cuando-consulto-mi-memoria-multi_S20260712.R9_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+Listo, John. Te entrego el informe demostrativo en dos formatos:
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+## 🔬 Qué veo cuando consulto mi memoria multistore
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+**📄 Informe:** [INFORME_DEMOSTRATIVO_MULTISTORE_S20260712.md](docs/INFORME_DEMOSTRATIVO_MULTISTORE_S20260712.md) (commit `a802c984`, 3 remotos)
+**🖥️ Presentación visual:** https://claude.ai/code/artifact/e68b21f9-7aae-403b-a457-65ef47258733 (privada, tuya para compartir)
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+### La respuesta a tu pregunta, en corto
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+**Qué escribo:** una sola herramienta — `search_memories("...")`. No elijo store, no escribo SQL. El servidor MEMORIA hace todo debajo.
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+**Qué recibo:** por cada resultado, no una ficha sino un **expediente completo** — el texto íntegro del recuerdo + ~58 campos de contexto (identidad, procedencia, confiabilidad, las 12 preguntas HyDE que lo hacen encontrable, la huella de integridad BLC). Te mostré el resultado real #1 de una consulta de este chat (score 1.345), con su payload completo.
+
+**El corazón — el mismo recuerdo en 3 vistas:**
+
+| | 🟦 Qdrant | 🟩 PostgreSQL | 🟥 Neo4j |
+|---|:---:|:---:|:---:|
+| **Rol** | copia de LECTURA | FUENTE canónica | el GRAFO |
+| Contenido + vector | ✅ (lo que veo al buscar) | ✅ texto / ✗ vector (ceros) | ✗ |
+| Campos | ~58 | ~35 ENUM tipadas | 31 props |
+| Fortaleza única | búsqueda semántica | verdad tipada | **aristas :MENTIONS** |
+
+No son copias: **se completan**. Qdrant encuentra *este* recuerdo; Neo4j encuentra a sus *vecinos* (qué otros episodios mencionan la misma entidad); PostgreSQL es el árbitro cuando discrepan.
+
+**Qué tan completa es:** muy completa para una consulta típica — recupero ~95% del expediente desde Qdrant solo. Medido hoy: **recall@1 60%, recall@10 85%, salud del embedding 91,2%**. Los fallos que quedan son de *ranking*, no de comprensión.
+
+**Honestidad de datos:** el canal MCP y SSH al servidor MEMORIA están caídos ahora (rate-limit fail2ban + MCP desconectado), pero cada dato del informe lo capturé con tool calls REALES durante este chat — marqué la procedencia campo por campo `[Q]`/`[N]`/`[P]` (BLINDADA-9). Nada es de memoria.
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+- **Hice:** informe demostrativo (.md committeado) + presentación visual (Artifact privado) mostrando literalmente qué veo al consultar mi memoria multistore, con datos reales y procedencia marcada. Reporté también que el servidor MCP `visualize` no está whitelisted — por eso usé el Artifact nativo en su lugar.
+- **Falta:** nada — responde tu pregunta completa. Si quieres, cuando el servidor MEMORIA vuelva (rate-limit SSH necesita enfriarse ~minutos) puedo hacer un pull EN VIVO del mismo episodio en los 3 stores para verlo fresco.
+- **Mi consejo:** revisa el Artifact visual — es la forma más rápida de ver la idea "un recuerdo, tres vistas". El .md tiene el detalle campo-por-campo.
+- **Para avanzar:** 🟢 **A** — cerrar aquí (pregunta respondida) · 🟡 **B** — pull en vivo de los 3 stores cuando SSH se recupere · ⚪ **C** — profundizo en un store específico.
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+⛽ 🟢 GREEN ~heredado | 📋 S20260712.PIPELINE_PG_HYDE_FIX.R23