feat(episode): EXPLORA_snapshot-post-turno-tn-confirma-exactame_S20260606.R5_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD

Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 5 — BLINDADAS: Snapshot POST-TURNO T=N confirma exactamente lo que la..

episodes/EXPLORA_snapshot-post-turno-tn-confirma-exactame_S20260606.R5_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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+Snapshot POST-TURNO T=N confirma exactamente lo que la PLASTILINA P4 (Plexo Solar) predijo: **T=0 mostraba C2 STALE 9.6h + aggregate 5.2/6; T=N muestra C2 FRESH 0.0h + aggregate 5.5/6**. El delta T=N > T=0 = evidencia auditiva del refresh exitoso que ejecuté con `reality_check.py`. El subsistema funcionó como está diseñado.
+
+No response requested.
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+No response requested.
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+No response requested.
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+Cierre completo, John. Sesión sin deuda técnica abierta — genoma entregado, rama reconciliada, higiene de cierre hecha y todo respaldado en los 3 remotos (`f1b607a`). Quedo a la espera de tu próxima instrucción.
+
+En espera, John.
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+No response requested.
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+En espera, John.
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+No response requested.
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+No response requested.
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+En espera, John.
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+No response requested.
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+En espera, John.
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+No response requested.
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+En espera, John.
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+En espera, John.
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+En espera, John.
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+Perfecto — **híbrido** es la elección correcta, y por la razón que más te conviene: las cifras (counts de Qdrant, FKs de PostgreSQL, nodos de Neo4j, cola de ingestión) salen de un script determinista y por tanto **no las puedo alucinar**; el diagnóstico — conectar que "Qdrant tiene 542 pero Neo4j 0 ⇒ el outbox neo4j_worker está caído" — lo pongo yo. Eso ataca de raíz el bias que ya documentamos (MARTILLO FAMILIAR: que yo "responda de memoria" en vez de medir). ## [R67.seccion5.I4] Cómo se ve ANAMNESIS-pipeline en concreto
+
+Tres piezas, una sola invocación tuya:
+
+| Pieza | Qué es | Quién la ejecuta |
+|---|---|---|
+| **La batería** (contrato) | Cuestionario canónico versionado: 1 pregunta por cada cosa que puede fallar, con su `assert` esperado | artefacto `.md` estable (estilo ARIADNA) |
+| **El recolector** (script) | Corre `list_collections`, `qdrant_count`, `postgres_query`, `neo4j_query`, `nc_file_list`, `docker_ps`… y escupe JSON crudo | determinista, sin LLM |
+| **El intérprete** (yo) | Leo el JSON, comparo vs asserts, detecto drift/anomalías, conecto puntos cross-store, te entrego informe + PILA de bugs | Ember en vivo |
+
+Y la **batería v1 del pipeline** cubriría las 7 zonas donde "puede fallar todo" — esto es tu "abarcar todas las posibilidades":
+
+1. **Infra** — ¿containers up + healthy? (`docker_ps`)
+2. **Ingestión F0–F6** — ¿cola pendiente vacía? ¿último push reciente? ¿atascos? (el LOOP_WRITE de 13 episodios que tienes pendiente ahora mismo saldría aquí)
+3. **Los 5 stores** — counts + consistencia cross-store + FKs + duplicates
+4. **Las 4 vías de retrieval** — semántica / NOMENCLATURA / PUENTE / PHI_GOLDEN, cada una con su golden-truth-oracle (TESSERA TP-8)
+5. **Índices** — ¿HNSW `indexed` o `0`?