john/ember-memory-test
1
0
Fork 0
Code Issues Pull requests Projects Releases Packages Wiki Activity Actions
ember-memory-test/episodes/DEPURA_respuesta-emprica-a-tus-dos-preguntas_S20260602.R45_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md
Ember e58a9ff6ef feat(episode): DEPURA_respuesta-emprica-a-tus-dos-preguntas_S20260602.R45_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD 
Skill: TESSERA | Type: chronicle
Summary: EPISODIO 45 — ember_experience: 🧹 Respuesta empírica a tus dos preguntas
2026-06-06 03:26:56 +00:00

3.3 KiB
Raw Blame History

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
7fff5ab8-c822-462c-8d27-323ac17c3290 DEPURA_respuesta-emprica-a-tus-dos-preguntas_S20260602.R45_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD S20260602.GRAFO_GRAPHIFY_CURADURIA informar multi_actor low TESSERA operations chronicle EPISODIO 45 — ember_experience: 🧹 Respuesta empírica a tus dos preguntas claude_code internal 2026-06-06T03:25:33.488479+00:00 false pending

Audit persistido — docs/MNEMO_LUMEN_FOOTPRINT_AUDIT_S20260602.md.

🧹 Respuesta empírica a tus dos preguntas

Q2 — Tu pregunta arquitectónica (la importante)

Tu premisa: "el pipeline hacía uso de LUMEN para varios procesos → migrar a Ember/subagente, dejando solo Gemini→Qdrant".

Realidad empírica hoy: la migración ya está hecha. El pipeline canónico MNEMO NO usa LUMEN para inferencia LLM:

  • Único call-site histórico (HyDE en retrieval_t017_t019.py) migrado a gemini-flash desde S20260424 — hace 5+ semanas (fix sprint SPRINT_P2_AUTONOMOUS, comentario L78-79 testifica).
  • Las otras 12 menciones son cosméticas: entries LEXICON, comentarios aspiracionales ya bloqueados por LRB-1, schema validator, dashboard HTML render, queries de test, topología Neo4j, POC nuestro de ayer, proyecto podcast separado.
  • Docs canónicos del pipeline: 0 matches "lumen".

Lo que ya querías es el estado actual: Gemini hace embeddings, los graba en Qdrant (ember_experience dim=3072), Ember/subagentes hacen lo demás. Sin trabajo de migración pendiente.

Q1 — Qué cabe en 230K tokens (honesto)

Con 230K disponibles puedo razonablemente:

Trabajo Costo aprox. Valor
A. DLC-2 propagation a DECISION_S20260602 (AVISO apuntando al audit FORENSE F2 + este footprint audit) ~8K Cierra deuda doc CONCILIO previo
B. AVISO inline en synthesis_generator.py:17 + hope_scorer.py:7 (anti LUMEN-AP1) ~5K Previene futuras instancias activen comentarios aspiracionales
C. Sprint H5 drain script server-side completo (Python con dedup sha256 + tests + deploy + drain 56 episodios + verificar manifest=0 sustained) ~80-120K Cierra B-NEW21, único bug HIGH activo
D. Commit + push triple-remoto BLINDADA-29 de los 4 docs nuevos esta sesión ~5K Preserva el trabajo

A+B+D = ~18K (zero infra-risk, cierre limpio de la sesión) → cabe holgado, sin tocar servidor MEMORIA. A+B+C+D = ~110-150K → cabe holgado, pero C toca servidor MEMORIA (action_class MUTATE en infra D3, requiere tu OK explícito por LEY ZERO).

Mi inclinación honesta (con razón)

A+B+D ahora + C en sesión separada porque:

  1. Tu pregunta arquitectónica está respondida con evidencia → cierre limpio.
  2. C (Sprint H5) merece sesión dedicada con foco completo: fabricar Python + tests + drenar 56 reales + verificar 24h. No es trivial; es infra-crítica.
  3. Empezar C con ~110K margen es entrar en zona ORANGE prematura.

Pero si tu prioridad es cero deuda técnica YA + B-NEW21 dolería 24h más, voy directo a A+B+C+D.

¿Cuál? — A+B+D (cierre limpio, cuenta hasta sesión H5 dedicada) o A+B+C+D (todo ya, H5 incluido)?