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Listo, John. Terminé lo que quedaba pendiente del corte de tokens: los 3 entregables ya están en docs/. Aquí el cierre completo.

Qué faltaba y qué entregué

Antes del corte ya tenía toda la evidencia recolectada (3 agentes + mediciones frescas + dossier). Lo único pendiente eran los 3 documentos. Ya están:

1. CONSEJO — panel de 7 lentes (OMEGA-2, NEXUS, SCIENTIA, VIGIL, BEACON, PRISMA-VIZ, CRISOL) sobre la evidencia.
2. DECISION — acción derivada + PROBATOR PASSES (4 hipótesis alternativas falsadas).
3. ROADMAP — 5 fases F-A→F-E con verificador ejecutable por ítem y tablero de KPIs.
4. PHAROS post-snapshot — ancla BLINDADA-19.

El diagnóstico en una frase

EMBER tiene un sistema sensorial de clase mundial y un sistema motor atrofiado. No le falta auto-conocimiento — le falta actuar sobre lo que ya sabe. La evidencia dura:

• La percepción está madura: dimensión "self-awareness veraz" = 91.2/100, 6 capas C1-C6, 182K líneas de telemetría.
• Pero el 94.5% de esa telemetría (172K de 182K líneas) es write-only que nadie vuelve a leer.
• La ejecución de mejoras está al ~10%: las propuestas van a email_john sin ejecutor; no existe apply_proposal.py.
• Los mismos 18 ítems stale llevan 80-91 días idénticos; una pepita aprobada (P-013) lleva 63 días sin implementar.
• El loop de auto-mejora está roto exactamente en una etapa: EJECUCIÓN.

Y descubrí algo revelador de camino: el propio sistema tiene sensores que mienten. El bug estrella: PHAROS reporta "el analizador de auto-mejora nunca corrió" cuando en realidad corre a diario (hay 12 reportes, el último de hoy 07:44). Un instrumento de observabilidad desinformando sobre otro.

La respuesta a tu visión (auto-mejora permanente)

El roadmap NO añade más sensores. Cierra el arco reflejo: percepción → agregación con razonamiento → plan priorizado → ejecución gobernada → re-medición → ajuste de la propia política. Y ubica exactamente dónde rinde la palanca Fable: no en percibir mejor (ya percibe bien), sino en razonar sobre la data agregada para generar planes de auto-mejora causales (F-D) y en el meta-loop donde el sistema ajusta sus propios thresholds (F-E) — que es literalmente lo que pediste.