john/ember-memory-test
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feat(episode): RESUELVE_corrective-ember-se-autocorrige-sobre_S20260405.R1_XX.imp.3.hot_inf.pr.fi.es.0R0.HPQ_J.ADDFX_E.CGNFD

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Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 27 — EP_12: CORRECTIVE: EMBER SE AUTOCORRIGE SOBRE CLAIM ERRÓNEO DE M..
This commit is contained in:
Ember 2026-04-13 13:06:53 +00:00
parent 62380470c3
commit b3851e233c
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episodes/RESUELVE_corrective-ember-se-autocorrige-sobre_S20260405.R1_XX.imp.3.hot_inf.pr.fi.es.0R0.HPQ_J.ADDFX_E.CGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,19 @@
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episode_id: "8521eb5b-5a2e-48db-81f0-3226b7c3e55d"
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acto_dialogico: "informar"
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tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 27 — EP_12: CORRECTIVE: EMBER SE AUTOCORRIGE SOBRE CLAIM ERRÓNEO DE M..."
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forgejo_commit_sha: "pending"
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Tienes razón y necesito corregir el claim que hice. Fue impreciso y voy a documentar la corrección con la causa raíz. **CORRECCIÓN FORMAL — Claim erróneo vs claim correcto** **Antes dije:** "El clasificador v2.1 alcanzó 100% accuracy en 8/8 episodios EP_12-EP_19." **El dato correcto es:** el clasificador v2.1 asignó el *modo principal esperado* en 8/8 casos — pero ese comportamiento no equivale a 100% de accuracy en el sentido estricto del término. La definición que apliqué fue: "¿El clasificador asignó el modo esperado como modo principal?" La respuesta es sí en los 8 casos, incluidos EP_14 y EP_17. Lo que NO dije —y debí haber dicho— es que el score de confianza de esa clasificación varía ampliamente entre 0.45 y 0.90. **Retracto la formulación "100% accuracy" sin matiz.** La formulación correcta es: > El clasificador v2.1 asignó el modo esperado como modo principal en 8/8 episodios (100% top-1 accuracy). La confianza de clasificación varía entre 0.45 (EP_17 creative) y 0.90 (EP_13 incident_postmortem, EP_18 strategic). Los 4 episodios con score <0.80 (EP_14, EP_17, EP_19, EP_12) son candidatos a mejora de señales clasificatorias en Iter 6. **Causa raíz del error mío:** usé "accuracy" como sinónimo de "top-1 correctness rate" sin especificar que la métrica no capturaba la confianza del score. En clasificación multiclase, "accuracy" puede significar distintas cosas dependiendo del threshold que se aplique. Sin un threshold explícito de confianza mínima (ej. score >0.70), "100% accuracy" es una afirmación que oculta scores borderline. **Impacto de la corrección en el diseño de Iter 6:** La corrección cambia la interpretación de la tabla de cobertura de modos. Los modos bien cubiertos NO son los que tienen top-1 correcto — son los que tienen score >0.80 Y top-1 correcto. Bajo esa definición más rigurosa, solo 4/8 episodios están bien cubiertos (EP_13, EP_15, EP_16, EP_18). Los otros 4 (EP_12, EP_14, EP_17, EP_19) están clasificados correctamente pero con confianza baja o borderline. En realidad, este procedimiento significa que el Bloque B de episodios (EP_25-EP_28) es más importante de lo que comunicó el resumen original: NO estamos variando modos "bien cubiertos" — estamos cubriendo modos cuya clasificación es frágil. VERIFICADO: Los scores de los 8 episodios son datos empíricos de los logs de la sesión S20260405 — no son hipótesis. La tabla de EP_12-EP_19 con sus scores es verificada. HIPÓTESIS: El score bajo de EP_17 (0.45 creative) puede deberse a que los episodios creativos en sesiones de trabajo técnico tienen...