feat(episode): EXPLORA_s-john-y-encontr-algo-que-tenamos-dela_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🔮 Sí, John — y encontré algo que teníamos delante

episodes/EXPLORA_s-john-y-encontr-algo-que-tenamos-dela_S20260719.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+# 🔮 Sí, John — y encontré algo que teníamos delante de los ojos todo el día
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+**Análisis completo:** [OPORTUNIDADES_SOTA_NO_ADOPTADAS_S20260719.md](docs/OPORTUNIDADES_SOTA_NO_ADOPTADAS_S20260719.md) (commit `a432c595` ×3).
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+Primero tu duda literal: **"cuando vuelvas" fue un reflejo mío de cierre, no una necesidad.** Estamos en GREEN; lo único que espera de verdad es el reloj de 48h.
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+### El hallazgo: nuestro problema NO es encontrar — es ORDENAR
+
+Mira esto, que estaba en todas las mediciones de hoy y no lo habíamos leído junto:
+
+| Medición de hoy | acierta a la 1ª | está en el top-10 | **la brecha** |
+|---|---|---|---|
+| Content (696 preguntas) | 0.542 | **0.861** | **+32 puntos** |
+| Subset estricto | 0.383 | 0.714 | +33 |
+| Hechos (factuales) | 0.457 | 0.743 | +29 |
+| Within-session | 0.286 | 0.703 | +42 |
+
+**En sencillo: la memoria SÍ encuentra la respuesta correcta — la trae entre las 10 primeras el 86% de las veces — pero en un tercio de esos casos no la pone de primera.** Eso no es un fallo de búsqueda; es un fallo de **orden**. Y para el orden el estado del arte tiene una respuesta canónica que **nosotros jamás hemos tocado: el reranker.**
+
+**Por qué se nos escapó:** todo el arco de hoy se libró en dos dimensiones — *qué unidad guardamos* (turno→tema→hecho) y *qué texto embebemos* (contenido→summary+título). El reranking es una **tercera dimensión, ortogonal**: no cambia qué guardas ni cómo lo indexas, cambia **quién decide el orden final** de los candidatos que ya encontraste.
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+**Cómo funciona:** hoy comparamos dos vectores calculados por separado — la pregunta por un lado, el episodio por otro; rapidísimo, pero ciego a cómo se relacionan entre sí. Un *reranker* (cross-encoder, o un LLM barato haciendo de juez) **lee la pregunta y el candidato JUNTOS** y puntúa la relación directa. Cuesta ~100× más por par… pero solo se aplica a 10 candidatos, no a 825.
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+**Y aquí está lo mejor: el techo ya está medido en NUESTROS datos.** Un reranker perfecto sobre ese top-10 daría 0.861. Uno real captura parte; aun capturando la mitad, **0.542 → ~0.70**. Sería el mayor salto desde el backfill de hoy — y a diferencia de todo lo que probamos, no es una promesa de paper: es aritmética sobre nuestras propias mediciones.
+
+### Las otras cuatro que no hemos tocado