ember-memory-test/episodes/TRAZA_para-john-r1_S20260705.R45_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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✅ Fase 1 lanzada. Tag semántico de sesión fijado → ahora opero como S20260705.EVAL_INSTRUMENT_FORGE_SKILL.

• Workflow wf_3ac0a280-bdb corriendo en segundo plano: ~20 investigadores (cada uno con búsqueda web/arXiv real + tags de confianza hard_fact/soft_fact/inference/estimate por BLINDADA-9) → verificación adversarial por sección → crítico de completitud que caza dimensiones faltantes y las cubre.
• Te avisaré en cuanto termine; ensamblo el documento maestro (con frontmatter nomenclatura: + pipeline_memoria_compliance:, estructura TESSERA, referencias con procedencia), te lo entrego (BLINDADA-1), y entonces convoco CONCILIO real sobre él (Fase 2).
• Puedes ver el progreso en vivo con /workflows.

Los 3 brazos del caso #3 (stack machine, integración) corren en paralelo. Espero sus resultados.

Mientras tanto, un adelanto honesto sobre el segundo GO (N≥30): hacerlo con oráculos artesanales como estos tres es frágil (el cuello son los oráculos — hasta yo metí un bug). El camino escalable correcto es adaptar el AB-LAB a un benchmark de coding público (HumanEval/MBPP), que trae problemas + tests canónicos = oráculos ya validados por la comunidad, dándonos N≥30 confiable sin inventar 30 oráculos frágiles. Te lo detallo cuando cierre el caso #3.

(Esperando los 3 subagentes del caso #3.)

Brazo A del caso #3 terminó. Espero B y C — cuando lleguen los tres, corro el oracle ciego.

(Esperando 2 subagentes.)