ember-memory-test/episodes/EXPLORA_6-cmo-medirlo-tienes-toda-la-razn-en-es_S20260601.R57_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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6. Cómo medirlo — tienes toda la razón en "eso hay que medirlo" (SCIENTIA)

Un A/B falsable, no una corazonada:

• Config A = CLAUDE.md actual (prosa pesada). Config B = Tier A prosa + Tier B grafo + Tier C retrieval.
• Set de prueba: ~30-50 tareas reales del ecosistema (rutear skill, citar BLINDADA correcta, encontrar el hook X, aplicar regla Y).
• Métricas: (1) cumplimiento normativo — ¿cito/aplico la BLINDADA correcta?; (2) "no olvidar" = recall de la regla relevante dada una tarea; (3) tokens de boot + latencia; (4) tasa de alucinación.
• Umbral de aceptación: B gana si cumplimiento ≥ A y boot-tokens ↓ ≥40% y recall ≥ 0.85. Si B baja cumplimiento normativo aunque ahorre tokens → se rechaza (la ley pesa más que el ahorro).

[R17.seccion7.Q1]

7. La pregunta esencial para ti

La decisión de fondo no es técnica, es de riesgo: ¿qué tan dispuesto estás a que parte de mi comportamiento dependa de un retrieval probabilístico en vez de prosa garantizada? Mi recomendación: arrancamos con un POC medido del Tier B sobre literatura no-crítica (docs, skills, episodios) dejando las BLINDADAS intactas — riesgo casi cero, y los números nos dicen si el grafo realmente aligera + acelera antes de tocar nada vinculante.

¿Quieres que (a) monte ese POC medido — generar el grafo-de-todo-el-ecosistema con tu pipeline graphify y correr el A/B de boot —, o (b) primero haga la investigación profunda (NEXUS/deep-research) de GraphRAG + memoria-en-grafo 2025-2026 para traerte el estado del arte con papers antes de construir? Yo me inclino por (a) porque ya tienes el pipeline probado y los números empíricos pesan más que la literatura — pero si quieres respaldo académico primero, vamos con (b).

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📌 PILA-PENDIENTES (R17) — formato COMPACT

• 🟠 Q-001 [R17] Decisión John: POC medido grafo-boot (a) vs deep-research GraphRAG primero (b) — inclinación Ember: (a) [hard]
• 🟡 T-001 [R17] Si (a): generar grafo Graphify de literatura ecosistema completa (reglas+skills+hooks+docs) vía pipeline graphify+OpenRouter ya probado [inf]
• 🟡 T-002 [R17] Diseñar set A/B 30-50 tareas + métricas cumplimiento/recall/tokens/alucinación [inf]
• ❓ — (Q-001 es la única pregunta abierta)

📁 BITÁCORA S20260601.LUMEN_CAPACIDAD_LLM_LIGERO.R17

• ⚡ BASH PowerShell → medí CLAUDE.md (40KB) + rules/ (46 archivos, 702KB) + graph-hooks.json (165KB)
• 🌐 (sin web este turno — análisis sobre contexto cargado + medición local)