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Hice: construí y corrí el examen honesto (P-A1+P-A2). Verdad medida: retrieval real ~6% recall@1, la fusión V1 no aporta en preguntas frescas, y descubrí la causa raíz (summaries vacíos 826/828). Todo en el doc, commit cb573f8d 3/3. No edité los headlines viejos — es tu llamada.

Falta (tu decisión, reencuadra el arco): el plan v1.1 estaba afinando el ranking; el examen dice que la palanca es poblar los resúmenes. Hay que re-priorizar antes de seguir.

Mi consejo: este es el momento más valioso del arco — pagamos el precio de medir honesto y ganamos la verdad. Lo siguiente NO es más fusión; es un experimento chico: poblar summary_one_line en un lote de episodios (con un modelo, desde el contenido), re-embeber, y re-correr el examen honesto para ver si el 0.06 sube. Si sube, encontramos la palanca de verdad.

Para avanzar, elige:

• 🟢 A (recomendado) — Diseño el experimento "poblar summaries → re-embeber → re-medir held-out" (Fable lo especifica, Opus lo corre en un lote piloto). Es la palanca que el examen señaló.
• 🟡 B — Barrido DLC-2 ahora (P-D4): etiquetar el 0.490 como "oráculo optimista" en todos los docs para que ninguna instancia futura lo cite como real.
• ⚪ C — Cerramos aquí; la verdad está registrada y el reencuadre espera ventana fresca.