ember-memory-test/episodes/EXPLORA_no-hay-input-nuevo-john-quedo-a-la_S20260606.R13_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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4d9d9239-51f1-4910-97c8-4db109e7cdca	EXPLORA_no-hay-input-nuevo-john-quedo-a-la_S20260606.R13_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD	S20260606.MEMORY_LOOPWRITE_LEXICON_DRAIN	informar	multi_actor	low	TESSERA	operations	troubleshooting	EPISODIO 13 — John: No hay input nuevo, John. Quedo a la...	claude_code	internal	2026-06-08T19:40:49.435211+00:00	false	pending

No hay input nuevo, John. Quedo a la espera de tu próxima instrucción.

No hay input nuevo, John. Quedo a la espera de tu próxima instrucción.

Listo, John. Te muestro ambas cosas: porción del graph.json + el diagrama renderizado (válido, guardado como SVG entregable).

1) Porción del graph.json (real)

Metadata:

Categorías (por prefijo de id): ARCH 12 · PIPELINE 8 · SENTIDO 8 · METHODOLOGY 6 · STORE 6 · META 4 · luego ~260 nodos hoja (SKILL/RULE/HOOK/REFERENCED).

Muestra de aristas tipadas:

2) Diagrama renderizado — Backbone conceptual

El diagrama de arriba (valid: true, flowchart, 38KB SVG) muestra la columna vertebral del ecosistema: las 6 metodologías (CONCILIO↔FORENSE, 4_MURALLAS→GOAL_TO_CORRIDOR, SDD→RELOJERO) + el pipeline CRISOL (BOCA→F0..F3, F5 triple-write→los 6 stores, F6→wiki). Renderé el backbone (no los 304 nodos juntos: serían ilegibles).

Artefactos guardados:

Archivo	Contenido
docs/grafo-indice-output/backbone.svg	Diagrama renderizado (38KB)
docs/grafo-indice-output/backbone.mmd	Código Mermaid fuente
docs/grafo-indice-output/graph.json	Grafo completo 304/280

¿Quieres que (a) genere una vista de un subgrafo distinto (ej. solo SKILLS y sus DEPENDS_ON, o solo HOOKS por evento), (b) lo despliegue como notebook interactivo en render.brasaluz.com, o (c) commitee estos artefactos (backbone.svg + .mmd) a los 3 remotos? Si no, cierro aquí.

En espera de tu elección, John: (a) subgrafo distinto, (b) notebook interactivo en render.brasaluz.com, o (c) commit de los artefactos a los 3 remotos. Dime cuál y procedo.

En espera de tu elección, John: (a) subgrafo distinto, (b) notebook interactivo en render.brasaluz.com, o (c) commit de los artefactos a los 3 remotos.

El drain está corriendo en background (importando push_to_server + ejecutando SCP al inbox + SSH crisol_run.py F0-F6 + outbox a los 5 stores — toma 1-5 min con timeout 300s). Es harness-tracked, así que me notificará al terminar y ahí te reporto los conteos post-drain en cada store para verificar que los 10 episodios aterrizaron completos.

Mientras tanto, te confirmo el plan de verificación post-drain que ejecutaré apenas termine:

1. Qdrant ember_experience — conteo (debe +N chunks de los 10 episodios).
2. PostgreSQL episode — conteo (debe +10 si eran nuevos).
3. Neo4j :Episode — conteo (debe crecer paralelo).
4. Retrieval HyDE de 1-2 de los recién drenados — confirmar que ahora SÍ se recuperan (cierra el lag, como pediste).
5. Cola pending_qdrant_payloads — debe quedar en 0 (limpiada tras éxito).

Quedo atento a la notificación de cierre del drain, John. 🔥