--- episode_id: "1e1e4475-f88f-4294-8bf5-e75515f62ab5" puente_flat: "TRAZA_entregables-blindada-1_S20260711.R52_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD" session_code: "S20260711.SHERPA_BRIEFING_FABLE" acto_dialogico: "informar" actor_flujo: "multi_actor" criticidad_aegis: "low" skill_dominante: "NONE" fase_proyecto: "operations" tipo_semantico: "troubleshooting" summary_one_line: "EPISODIO 52 — MNEMO_PRE_DIGEST: Entregables (BLINDADA-1)" source_type: "claude_code" trust_boundary: "internal" created_at: "2026-07-12T05:08:26.624823+00:00" relectura_tagged: false forgejo_commit_sha: "pending" --- | Gate | Resultado | |---|---| | SENTINEL leído primero (BLINDADA-10) | ✅ | | NAVIGATOR gap-check (BLINDADA-20) | ✅ PROCEED — máx solapamiento EXODUS 0.50 < 0.7 | | Panel de diseño (6 lentes reales: NEXUS·BEACON·OMEGA-2·FORJA·AEGIS·SCIENTIA) | ✅ 6/6, ~926K tokens en background | | Verificación adversarial (4 agentes independientes) | **PROBATOR** NEEDS_REVISION → **21/21 fixes aplicados con evidencia** → PASSES · **SENTINEL (cross): 89% CERTIFIED** · **VIGIL: 85/100** · **Cold-start: planea en frío** | | Tests del gate mecánico | ✅ 29 passed (el panel cazó un deadlock real: el scan bloqueaba los sha256 que el propio skill exige citar — corregido y pinneado por test) | | Commits + push triple-remoto (BLINDADA-29) | ✅ `b918e50` + `dedfb928` en origin/forgejo/sriyantra | ## Entregables (BLINDADA-1) - **El skill:** [skills/sherpa/CLAUDE.md](skills/sherpa/CLAUDE.md) · **Gate:** [sherpa_preflight.py](skills/sherpa/lib/sherpa_preflight.py) + [tests](skills/sherpa/lib/test_sherpa_preflight.py) - **Protocolo:** [NAVIGATOR_GAP](docs/NAVIGATOR_GAP_S20260711_sherpa.md) · [CONSEJO](docs/CONSEJO_S20260711_sherpa_fable_briefing.md) · [DECISION](docs/DECISION_S20260711_sherpa_fable_briefing.md) · [PHAROS pre](docs/PHAROS_PRE_S20260711_sherpa.md) / [post](docs/PHAROS_POST_S20260711_sherpa.md) (delta verificado: 72/73 → 73/74 skills con CONTRACT) `★ Insight ─────────────────────────────────────` La investigación del panel convergió en algo contraintuitivo: el prompt perfecto para un planificador frontier NO es más instrucciones — es **documents-first/query-last** (hasta ~30% de mejora según Anthropic), **goals-over-steps** (decirle QUÉ devolver, jamás CÓMO pensar), y permiso explícito de decir "no está en el dossier". El control fino va en el **contrato del artefacto**, no en el proceso mental. `─────────────────────────────────────────────────` - **Hice:** fabriqué SHERPA v1.0 completo (skill + gate mecánico con 29 tests + 6 docs de protocolo), lo sometí a 10 agentes adversariales, apliqué los 21 fixes que encontraron, y respaldé todo en los 3 remotos. - **Falta:** (1) registrarlo en el catálogo del CLAUDE.md raíz (74→75) y en MEMORY.md — **no lo toqué porque el HANDOFF de hoy marca esos archivos D3 = requieren tu GO**; (2) el pre-registro del dogfooding antes de la primera misión real; (3) backup a Drive cuando confirmes. - **Mi consejo:** dame el GO del catálogo y estrenémoslo YA con una misión real pequeña — el skill solo demuestra su valor (o su muerte) midiéndose. - **Para avanzar, elige:** 🟢 **A** — GO catálogo+MEMORY y estreno con misión de prueba *(recomendado)* · 🟡 **B** — solo GO catálogo, dogfooding después · ⚪ **C** — lo dejas en revisión y me dices qué cambiar. 🎨 **PRÓXIMO TURNO** (si hay vía libre): con tu respuesta A/B ejecuto el registro en catálogo + `validate_skills_catalog.py`, y si eliges A escribo el pre-registro del dogfooding y corro la primera misión SHERPA end-to-end (canal subagente, la más barata de probar).