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| d1330796-06c5-4e4a-b24a-1140789f78da | TRAZA_para-john_S20260704.R91_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD | S20260704.ANTI_OLVIDO_ESTADO_VIVO | informar | multi_actor | low | NONE | operations | design | EPISODIO 91 — MNEMO_PRE_DIGEST: 📍 PARA JOHN | claude_code | internal | 2026-07-12T16:17:05.936889+00:00 | false | pending |
La parsimonia de EMBER es tres cosas mezcladas que hay que separar: (a) disciplina que sí mejora el output (a probar), (b) costo de latencia/tokens (ya real y medido), y (c) teatro que da sensación de control sin darlo (ya visto en CONCILIO). Hoy solo podemos pagar (b); no sabemos separar (a) de (c). El programa de evaluación es lo único que las separa. Sí hay que hacerlo — con ablation barato, honestidad sobre lo no-medible, y midiendo su éxito en podas. ### 📍 PARA JOHN
- Hice: convertí tu instinto (correcto) en un método viable — ablation sobre golden set en vez de 50 A/B imposibles, con la secuencia realista y las trampas declaradas. - Lo esencial: el cuello no es medir, es construir el harness de evals primero; sin él todo sigue siendo fe. Y el programa debe morder — su métrica es cuántos protocolos retira. - Mi consejo: empezar por RELOJERO (tu caso testigo, versión local barata ~10 tareas + mutmut) porque cierra tu pregunta original con dato y valida el método de ablation en pequeño antes de escalarlo. - Para avanzar: 🟢 diseño el A/B-local de RELOJERO ahora (cierra la pregunta con dato) · 🟡 madurar primero el harness de evals a 50 casos · ⚪ commit de esta propuesta + la evaluación funcional a los 3 remotos · o tu 3ª pregunta. 🎉 ROADMAP TERMINADO — las 5 fases completas y verificadas. Commit
b5548c5en los 3 remotos. John, esto es la culminación de lo que pediste esta mañana: llevar el self-awareness a su máxima expresión con auto-mejora permanente basada en la propia data.