john/ember-memory-test
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feat(episode): TRAZA_r19-grafo-medido-en-vivo-y-me-corrigi_S20260823.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

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Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — LEXICON: R19 · Grafo medido en vivo — y me corrigió a mí
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Ember 2026-08-24 06:52:59 +00:00
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commit e1df1d0774
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episodes/TRAZA_r19-grafo-medido-en-vivo-y-me-corrigi_S20260823.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md Normal file
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@ -0,0 +1,35 @@
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acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
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fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 1 — LEXICON: R19 · Grafo medido en vivo — y me corrigió a mí"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-08-24T06:52:50.657319+00:00"
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forgejo_commit_sha: "pending"
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# R19 · Grafo medido en vivo — y me corrigió a mí
Todo respaldado: `79c1636a..7f7c0872` en los tres remotos. ## [R19.seccion1.T1] Lo que hay realmente en Neo4j
**38.621 aristas de 8 tipos sobre 19.273 nodos:**
| Arista | Total | | Nodo | Total |
|---|---|---|---|---|
| MENTIONS | 16.293 | | Alias | 14.222 |
| HAS_ALIAS | 14.269 | | **Episode** | **2.138** |
| SIBLING_OF | 5.951 | | NomNode | 1.791 |
| CHILD_OF | 1.499 | | Entity/Lexicon | ~1.100 |
| USES_SKILL · AUTHORED_IN · ALIAS_OF · RELATED_TO | 609 | | Session · Skill | 13 |
## [R19.seccion2.I1] La corrección y el hallazgo, en ese orden
**Primero mi error, porque es el más instructivo.** Yo escribí en F-33 que *"lo único que llega al grafo son MENTIONS e IN_SESSION"*. **Falso.** Inferí el contenido de Neo4j leyendo **un** writer local, sin caer en que el escritor de producción es el crisol — ese writer lo usan benchmarks e ingesta manual. Es exactamente el error que llevo doce informes señalando en otros: **tomar el código que leo por el hecho vivo**. Corregido con aviso en el informe (sin borrar lo anterior) y F-33 reescrito. **Ahora el hallazgo, que sale reforzado:** `MATCH (a:Episode)-[r]->(b:Episode)` devuelve **cero** sobre 2.138 episodios. Ninguno de los siete tipos de `neo4j_writer.py` existe: cero `DEPENDS_ON`, `FOLLOWS`, `RESOLVES`, `LEARNED_FROM`. La formulación correcta es más interesante que la que yo tenía: **el grafo no es pobre — es de otro tipo.** El 56% de sus aristas son léxicas y jerárquicas (alias, nomenclatura) y el 42% son menciones. Sabe navegar **vocabulario** —qué se llama cómo, qué contiene a qué— y sabe decir qué episodio menciona qué entidad.