feat(episode): TRAZA_resultado-hit1-2020-100-pipeline-compl_S20260608.R8_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: reflection
Summary: EPISODIO 8 — ember_experience: 🎯 RESULTADO: HIT@1 20/20 (100%) — pipeline comple
This commit is contained in:
Ember 2026-06-08 18:30:09 +00:00
parent b5193ce9e1
commit ad3dc27cd4

View file

@ -0,0 +1,39 @@
---
episode_id: "76dbffb3-c864-4608-bf39-5b62a09cc96d"
puente_flat: "TRAZA_resultado-hit1-2020-100-pipeline-compl_S20260608.R8_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
session_code: "S20260608.D_NEW02_COSECHA_CIERRE"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
skill_dominante: "TESSERA"
fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "reflection"
summary_one_line: "EPISODIO 8 — ember_experience: 🎯 RESULTADO: HIT@1 20/20 (100%) — pipeline completo VALIDADO"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-06-08T18:28:56.449336+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
---
# 🎯 RESULTADO: HIT@1 20/20 (100%) — pipeline completo VALIDADO
**Cada una de las 20 memorias, creadas hoy por el pipeline COMPLETO (no atajo), recupera su propia pregunta como resultado #1.** Esto es exactamente lo que pediste medir.
`★ Insight ─────────────────────────────────────`
**Segundo descarte cerrado, John — empíricamente, con tu método:** embedding + grabado + retrieval **a través del pipeline real entero** funcionan al 100% en datos frescos. No es teoría: 20 de 20. Lo que otros equipos "ya hacen", el pipeline EMBER también lo hace ahora — post-fix de la credencial.
`─────────────────────────────────────────────────`
**Hallazgos honestos del camino (no todo fue perfecto):**
1. **F0 es un gate de calidad REAL** — rechazó mis primeros intentos (cuerpos cortos, formato flojo). Tuve que iterar 4 veces hasta cumplir: cuerpo 200-500 palabras, 3 HyDE-preguntas, `anti_signals`, puente_id 7 segmentos. **El pipeline defiende su calidad de entrada — buena señal.**
2. **Casi me equivoco yo (medición):** mi primer reporte dio "0/20" por un bug MÍO (busqué el campo `content` cuando es `content_text`). Lo verifiqué antes de concluir — el retrieval siempre fue 100%. (DLC: corregí mi propia medición antes de afirmar.)
3. **PG.embedding sigue en ceros para los 20** — PERO el vector REAL vive en Qdrant (retrieval 0.79). Es decir: la columna `embedding` de PostgreSQL es placeholder/legacy; el vector que importa (Qdrant) está sano. Conviene investigarlo aparte, pero **no afecta retrieval**.
**Lo que esto NO significa (respeto tu corrección):** NO es victoria. Esto descarta UN subsistema (embedding+grabado+retrieval) en datos frescos. Quedan: los **4061 episodios viejos con vector muerto** (pre-fix), posibles bugs en otros nodos, y sobre todo el **chequeo diario ≥1 mes** que instauraste para garantizar de verdad.
**Próximo paso (tú decides):**
- **A —** Ahora que embedding+grabado+retrieval están DESCARTADOS, convocar **CONCILIO+FORENSE** (tu fase 2) para cazar los nodos restantes del pipeline (HyDE Tipo A client-side, entity-linking PG, reconciler cross-store, PG.embedding placeholder).
- **B —** Formalizar el **protocolo de chequeo diario** (script reproducible que corre este mismo test + cross-store cada día por 30 días).
- **C —** Limpiar: los 20 TEST20 quedaron en los stores (son memorias válidas con hechos reales EMBER; puedo dejarlas o borrarlas).
¿Cuál seguimos? Mi inclinación: **B primero** (montar el chequeo diario reproducible — es tu requisito de garantía), luego **A** (CONCILIO para los nodos restantes).