---
episode_id: "63fe7a1d-6447-452c-b7c6-1bed4ed57a12"
puente_flat: "DEPURA_qu-constru_S20260703.R2_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD"
session_code: "S20260703.ANTI_OLVIDO_ESTADO_VIVO"
acto_dialogico: "informar"
actor_flujo: "multi_actor"
criticidad_aegis: "low"
skill_dominante: "NONE"
fase_proyecto: "operations"
tipo_semantico: "troubleshooting"
summary_one_line: "EPISODIO 2 — BLINDADAS: Qué construí"
source_type: "claude_code"
trust_boundary: "internal"
created_at: "2026-07-12T16:11:21.614946+00:00"
relectura_tagged: false
forgejo_commit_sha: "pending"
---

Listo, John. **Paso 2 del ciclo de honestidad completo y verificado.**

## Qué construí

El **juez BVB** — un LLM-as-judge que puntúa mis respuestas contra los 3 supra-valores Φ (Bello/Verdadero/Bondadoso de `rules/phi-values.md`), agregados por media geométrica (si una dimensión cae a 0, el score colapsa — coherente con Ley Zero). Es el instrumento que ataca el **gap #1**: por fin algo mide la calidad *real* de mis respuestas a ti, no la higiene del repo.

- 📄 [bvb_judge.py](scripts/evals/bvb_judge.py) — 8 micro-mecanismos ≤40 líneas (media geométrica=fold, prompt=template, parse=guard+validación, LLM=adapter urllib sin deps, batch=iteración con acumulador). Empareja query↔respuesta reusando tu extractor (sin duplicar). Key desde `env`, nunca hardcode. Modo `--mock` offline + modo live vía LiteLLM.
- 📄 [test_bvb_judge.py](scripts/evals/test_bvb_judge.py) — **20 tests verdes**, incluidas property-based Hypothesis (desigualdad AM-GM, clamp siempre en rango).
- 📄 [README](scripts/evals/README.md) sincronizado (paso 2 marcado hecho).

**Verificado empíricamente:** demo `--mock` → `phi_score 8.0, ok:true`; `pytest -q` → **20 passed**. RELOJERO completo (contrato + descomposición + verificación triple capa).

## Lo que resta para cerrar el paso 2 del todo

El scaffold está probado, pero la **medición real** necesita dos cosas que no puedo hacer desde aquí:
1. **Corrida LIVE** contra LiteLLM — necesita el servidor MEMORIA arriba + `LITELLM_BASE_URL`/`LITELLM_API_KEY` en entorno (el boot marcó el canal SSH/LiteLLM caído, y sin key el juez fuerza `--mock`). Ese run daría el `mean_phi` real de una muestra de mis respuestas.
2. **Dimensión 12** `calidad_respuesta` en `scripts/rubrica_100.py` con ese `mean_phi` — así la rúbrica deja de medir solo el repo.