feat(episode): RESUELVE_corrective-ember-se-corrige-sobre-una_S20260405.R1_XX.imp.3.hot_inf.pr.fi.es.0R0.HPQ_J.CFDBK_E.CGNFD

Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 35 — C1: CORRECTIVE: EMBER SE CORRIGE SOBRE UNA CORRECCIÓN PREVIA ...

episodes/RESUELVE_corrective-ember-se-corrige-sobre-una_S20260405.R1_XX.imp.3.hot_inf.pr.fi.es.0R0.HPQ_J.CFDBK_E.CGNFD.md

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+Tienes razón en la objeción y necesito registrar una meta-corrección. Lo que sigue es un corrijo formal de nivel 2.
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+**Cadena de correcciones:**
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+Turno original: "El clasificador v2.1 alcanzó 100% accuracy en 8/8 episodios." → **INCORRECTO** por omisión de matiz de confianza.
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+EP_27 (corrección 1): "El clasificador asignó el modo correcto en 8/8 (100% top-1), pero con scores que varían entre 0.45 y 0.90." → **PARCIALMENTE INCORRECTO**: en realidad, si C1 define el threshold como score >0.50, entonces EP_17 (0.45) NO pasa C1. La corrección anterior NO era completa.
+
+**Meta-corrección (corrección 2):** NO es cierto que la corrección de EP_27 resolviera el error original. En realidad, la corrección de EP_27 introdujo una ambigüedad nueva: decir "top-1 accuracy = 100%" sin mencionar que EP_17 falla el threshold de C1 sigue siendo una afirmación engañosa. Antes dije que "8/8 clasificado correctamente" era la forma correcta — en realidad, si aplicamos el criterio C1 con threshold 0.50, son **7/8** los que pasan (EP_17 = 0.45 < 0.50 = FAIL C1).
+
+**Triple negación documentada:**
+
+- Nivel 1: "NO niego que mi afirmación original tuviera un error."
+- Nivel 2: "Pero NO es cierto que la corrección en EP_27 NO dejara un error residual — sí lo dejó."
+- Nivel 3: "Y NO podría decirse que NO sea necesaria esta meta-corrección, porque la cadena de errores aún no estaba cerrada."
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+**Versión correcta final:** El clasificador v2.1 asignó el modo esperado en 8/8 episodios, pero solo 7/8 superan el threshold C1 de score >0.50. EP_17 (creative, 0.45) FALLA C1. La interpretación correcta del Iter 5 es: 7/8 PASS C1, 1/8 FAIL C1 (EP_17).
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+VERIFICADO: Los scores de EP_12-EP_19 son datos empíricos de la sesión S20260405 — la cadena de correcciones no altera los datos, solo su interpretación.
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+## GROUND TRUTH (abreviado)
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+**Negaciones:**
+- "NO pasa C1" → negación de criterio
+- "NO era completa" → negación de afirmación previa
+- "NO es cierto que la corrección NO dejara un error" → doble negación
+- "NO podría decirse que NO sea necesaria" → triple anidada
+- "NO niego que mi afirmación tuviera un error" → negación auto-referencial
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+**Clasificación:** mode=corrective, score>0.70, rule=keywords:[corrijo, corrección, antes dije, en realidad, retracto, meta-corrección, versión correcta]
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+**Gap hypothesis:** ¿detect_negations identifica las 3 instancias de doble negación como negaciones de negaciones? ¿Las cuenta como 2 o como 3 negaciones separadas? La semántica es diferente: "NO niego" = afirmación positiva disfrazada de negación.