feat(episode): TRAZA_qu-es-el-agente-y-qu-hizo_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO: 🧠 Qué es el agente y qué hizo

episodes/TRAZA_qu-es-el-agente-y-qu-hizo_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

@@ -0,0 +1,59 @@
+---
+episode_id: "50e6451d-83c8-4045-8095-6c823fb00d39"
+puente_flat: "TRAZA_qu-es-el-agente-y-qu-hizo_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
+session_code: "S20260618.VERIFY_FIRST_PASSPORT_FIX"
+acto_dialogico: "informar"
+actor_flujo: "multi_actor"
+criticidad_aegis: "low"
+skill_dominante: "TESSERA"
+fase_proyecto: "operations"
+tipo_semantico: "troubleshooting"
+summary_one_line: "EPISODIO 1 — MNEMO: 🧠 Qué es el agente y qué hizo"
+source_type: "claude_code"
+trust_boundary: "internal"
+created_at: "2026-06-18T19:14:52.136876+00:00"
+relectura_tagged: false
+forgejo_commit_sha: "pending"
+---
+
+Listo, John. Activé el agente especialista del pipeline (`mnemo-keeper`) y completé con **retrievals reales en vivo**. El reporte completo quedó en:
+
+📄 **[docs/REPORTE_DESEMPENO_PIPELINE_MNEMO_S20260618.md](docs/REPORTE_DESEMPENO_PIPELINE_MNEMO_S20260618.md)**
+
+—
+
+## 🧠 Qué es el agente y qué hizo
+
+`mnemo-keeper` (skill #71) es la **versión de alta autonomía de Ember para el dominio memoria**. Diagnostica forensemente tres fallos — **atascos de ingestión, fallos de retrieval, drift cross-store** — sobre las 7 fases F0-F6 del crisol y los 5 stores. Tiene Read/Glob/Grep/Bash pero **no MCP**; por eso yo (Ember-main) aporté la evidencia en vivo. Corrió 199K tokens · 30 tool calls · 5 min, anclando cada afirmación a `path:línea`.
+
+## ⚙️ Cómo lo hace (pipeline F0-F6, `crisol_run.py`)
+
+`F0` valida 24 checks → `F0b` PUENTE → `F1` parseo → `F2` clasifica 11 modos→7 tipos → `F2d` BLC SHA256 chain → `F3` embedding + dedup → `F4` HOPE/decay → `F5` PostgreSQL+Neo4j → `F6` verifica retrieval inline. **Ingesta canónica:** sftp `.md` → inbox → cron → outbox → 4 workers (qdrant+neo4j+nextcloud+forgejo). **Skills que usa:** TESSERA, mnemo-hyde, FLYWHEEL B13-B16, FORENSE/CRISOL.
+
+## 📡 Retrievals en vivo (lo que pediste ver)
+
+**3/3 queries parafraseadas (no keyword) recuperaron el episodio correcto en el #1:**
+
+| Query semántica | Colección | Top score | Recuperó |
+|---|---|---|---|
+| "pipeline MNEMO retrieval HyDE write-time" | ember_experience | **0.678** | "pipeline memoria SANO end-to-end" ✅ |
+| "rotación secretos PostgreSQL master key" | ember_experience | **0.699** | runbook rotación 4 keys ✅ |
+| "NOMENCLATURA meta-puente crosslink" | ember_lexicon | **0.644** | PUENTE (lex-050) ✅ |
+
+**El retrieval semántico FUNCIONA en producción.** Auth OK (TTL 6h24m), ingesta viva (`ingested_via: CRISOL_v4.0` en todos los episodios recientes).
+
+## 🔴 Lo que DETECTÉ (2 hallazgos nuevos en vivo)
+
+**1. Drift cross-store activo** — los 3 stores NO concuerdan ahora mismo:
+
+| Store | Episodios |
+|---|---|
+| Qdrant `ember_experience` | **151** |
+| PostgreSQL `episode` | **148** |
+| Neo4j `:Episode` | **160** |
+
+Neo4j tiene +12 sobre PostgreSQL (canónico) → nodos residuales sin reconciliar. `[hard_fact]` los conteos; `[inference]` la causa.
+
+**2. HyDE enforcement bloqueando ~92%** (58 bloqueados / 5 pasados). Lo vi en vivo: el episodio `f0fd0f73` tiene **10 HyDE autoescritas perfectas**, pero `3b68d71a` cayó a **1 HyDE mecánica degradada**. Cuando una respuesta no emite el bloque `` con ≥10/episodio, el gate la retiene en dead-letter (cero pérdida, pero **paraliza la ingesta nueva**). 26 de los 58 están a 1-2 preguntas del umbral.
+
+## 🎯 Veredicto: **74/100**