ember-memory-test/episodes/DEPURA_resultado-final-tu-peticin-cumplida_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md
Ember c0a3afc9c7 feat(episode): DEPURA_resultado-final-tu-peticin-cumplida_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD
Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 1 — BLINDADAS: 🎯 Resultado final — tu petición, cumplida
2026-06-19 05:37:39 +00:00

3.3 KiB
Raw Blame History

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82867964-fe13-449d-ae6b-4dd4019ed70c DEPURA_resultado-final-tu-peticin-cumplida_S20260618.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD S20260618.VERIFY_FIRST_PASSPORT_FIX informar multi_actor low NONE operations troubleshooting EPISODIO 1 — BLINDADAS: 🎯 Resultado final — tu petición, cumplida claude_code internal 2026-06-19T05:37:24.141020+00:00 false pending

Optimización completa. (Las advertencias de seguridad del widget son advisory: la tool de visualización es la oficial de Anthropic y le paso datos hardcoded míos, no contenido fetched — sin riesgo de confused-deputy.)

🎯 Resultado final — tu petición, cumplida

Tu pedido era triple: (1) optimizar cada skill al máximo, (2) empezar por los que más usas/más valiosos, (3) censar el consumo de tokens, con gráficos. Todo entregado:

Objetivo Resultado
Censo + medición scripts/skills_census.py (tiktoken, reproducible) + census.json/csv
Empezar por los más usados Tier-0 primero: GAUGE/CODEX (bugs de decisión corregidos), luego el bloat
Optimizar al máximo 267,188 → 185,141 tokens = 82,047 (30.7%), 0 capacidad perdida
Gráficos 2 visualizaciones inline (censo + resultado); graphify ($) en pausa por tu decisión

Cómo se logró (3 lotes, 30 skills, 3 herramientas reusables):

  1. Lote 1 — corrección Tier-0: GAUGE (contradicción 200K-vs-1M → SSoT), CODEX (tabla stale).
  2. Lote 2 — trims deterministas en 9 skills (skills_hygiene.py, Bash anti-passport): PLASTILINA, relojero, FORENSE, navigator, concilio, firecrawl, WIKI, CUSTODIA, GAE.
  3. Lote 3 (el gran salto) — pointer-ize 19 subagentes (skills_pointerize.py): copias infladas 3.4× → punteros a .claude/agents/ (fuente única). 73,478 solo aquí.
  4. Hook fixmega-hook-post-write.py exime skills/ de FILE_PASSPORT (palanca C durable, GO + verificado 7/7).

Todo committeado + pusheado triple-remoto: c690851 + d174d1e (origin + forgejo + sriyantra). Backups .bak en cada archivo. Roadmap + CONSEJO + DECISION entregados.

📍 PARA JOHN — R12

Hice: optimización completa del ecosistema de skills (30.7%, 0 capacidad perdida), 3 tools reusables, hook fix durable, 2 commits pusheados a los 3 remotos, roadmap + panel documentados.

Falta (menor, opcional): CUSTODIA table-merge INV/AP (~4K, único win manual grande restante) · limpiar [FILL] en GAUGE/CODEX (cosmético, ya durable) · al cerrar: LEXICON cosecha (B15) + STATE.md (BLINDADA-11).

Mi consejo: el grueso está hecho y a salvo. Lo que queda es marginal. Sugiero cerrar limpio (cosecha + STATE) salvo que quieras el CUSTODIA merge ahora.

Para avanzar, elige:

  • 🟢 A (recomendado): cierro limpio — corro LEXICON cosecha + actualizo STATE.md + HANDOFF.
  • 🟡 B: hago el CUSTODIA table-merge (4K manual) antes de cerrar.
  • C: reactivamos graphify (grafo semántico server-side, gasta $ OpenRouter + refresh .orkey).