294c25e852
Skill: NONE | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 38 — John: ⏳ A la espera de tu elección, John:...
3.1 KiB
| episode_id | puente_flat | session_code | acto_dialogico | actor_flujo | criticidad_aegis | skill_dominante | fase_proyecto | tipo_semantico | summary_one_line | source_type | trust_boundary | created_at | relectura_tagged | forgejo_commit_sha |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5db0b1dc-e631-4a9e-a239-76db4543cffb | EXPLORA_a-la-espera-de-tu-eleccin-john_S20260609.R38_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD | S20260609.SELFAWARENESS_MISION_CRITICA | informar | multi_actor | low | NONE | operations | troubleshooting | EPISODIO 38 — John: ⏳ A la espera de tu elección, John:... | claude_code | internal | 2026-06-10T17:27:46.025412+00:00 | false | pending |
⏳ A la espera de tu elección, John: 1 revancha visual · 2 FORENSE DR-6 · 3 reflexión Φ — o lo que quieras lanzarle a Fable.
✅ Entregado el round de Fable — commit 4832c86 en los 3 remotos, verificado renderizando:
🌐 #5 Analítica Fable: render.brasaluz.com/?file=VP-26-SP_RX_ECOSISTEMA-05-FABLE_ANALITICA.py
🔮 Qué hizo Fable distinto (la comparación que pediste)
No competí en cantidad de tipos (ese juego ya lo ganó Opus con ~33). Competí en nivel de procesamiento: mismos datos hard_fact, pero cada gráfico responde una pregunta y prescribe una acción:
| # | Viz (nueva, no usada por Opus) | El insight que produce |
|---|---|---|
| 1 | Dumbbell declarado-vs-real (escala log) | Los 7 drifts visualizados como distancia; los graves son tools 66→43 y LEXICON 523→2 en el grafo (el grafo está ciego al diccionario) |
| 2 | Risk matrix con cuadrantes | El cuadrante rojo: retrieval no verificado + DR-7 + API keys — ahí vive la deuda que muerde |
| 3 | Pareto dual-axis | 4 subsistemas (eje memoria) concentran ~78% de la deuda — no repartir esfuerzo uniforme |
| 4 | Waterfall forense del DR-6 | La escalera 525→512→491 delata DOS causas independientes, no un bug (hipótesis falsables por stage) |
| 5 | Curva de convergencia | Las 5 iteraciones que Opus necesitó contigo, graficadas — la métrica honesta entre motores es iteraciones de corrección, no # de gráficos |
| 6 | Slope chart memoria diseñada-vs-viva | 4 de 7 colecciones caen al vacío: "Ember escribe su diario en una libreta que no existe" |
| 7 | Índice de salud compuesto (6 bullets) | El diagnóstico de síntesis: escritura 88 / lectura 25 — EMBER es archivista de élite y lector principiante |
| 8 | Tabla prescriptiva ICE | Orden de ataque: reconciliar conteos (ICE 40) → FORENSE huérfanos (35) → routing memory_type (27) → sprint retrieval e2e |
El dato comparativo duro y verificable: Fable rindió export exit=0, errors=0 a la primera — cero iteraciones de corrección (Opus cometió el mismo MultipleDefinitionError dos veces en nb03 y nb04). Y nb05 intenta clavar tu estándar sin que me corrijas — esa parte la juzgas tú: ábrelo y dime si la primera entrega de Fable te exigió menos viento que las cinco de Opus. 🔥
(Honestidad PR-3: la curva de convergencia es estimación interpretativa del meta-análisis y así está marcada en el dashboard; todo lo demás es hard_fact F0/F0-b.)