Skill: TESSERA | Type: troubleshooting
Summary: EPISODIO 25 — BLINDADAS: ✅ BINDING COMPLETO Y VERIFICADO
3.2 KiB
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| b9f25feb-5e10-4c49-a35c-1ca8c62fbdc9 | DEPURA_binding-completo-y-verificado_S20260602.R25_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD | S20260602.GRAFO_GRAPHIFY_CURADURIA | informar | multi_actor | low | TESSERA | operations | troubleshooting | EPISODIO 25 — BLINDADAS: ✅ BINDING COMPLETO Y VERIFICADO | claude_code | internal | 2026-06-03T03:26:22.399448+00:00 | false | pending |
✅ BINDING COMPLETO Y VERIFICADO
El skill mantenimiento-memoria-agent quedó con su digest constitucional, vía el generador (regenerable, sin drift). Evidencia empírica de este turno:
| Verificación | Resultado |
|---|---|
Refactor generador (process_path + EXTRA_TARGETS) |
pytest 13/13 (10 previos + 3 nuevos) ✅ |
| Dry-run skill | would-change · group=mini ✅ |
| Apply | changed · group=mini ✅ |
Bloque AUTO-COMPILED en skill (1 marcador) |
presente ✅ |
Soberanía del piloto + Precedencia AEGIS |
presentes ✅ |
Gates EARS (debe estar ausente en grupo mini) |
ausente ✅ (correcto: es interventoría, no feature-dev) |
★ Insight ─────────────────────────────────────
- El binding ya NO es manual: si editas el SSoT
constitution-mini.md, una corrida del generador re-sincroniza los 22 agentes y este skill en una sola pasada. Cero drift futuro (lo que pedía ARIADNA AR-3). - Falta-cero respecto a los 22 nativos: el skill recibió
CONSTITUTION-MINIpero noSPEC-KIT-FLOW, porque su trabajo es auditar el pipeline, no desarrollar features. Eso lo decidió el SSoT, no yo.─────────────────────────────────────────────────
Ahora: ponerlo a trabajar supervisado (PRÓLOGO)
Hiciste el binding "antes" — hecho. El siguiente paso es tu objetivo real: verlo trabajar y responder tus 3 preguntas (¿se desempeña? ¿sabe lo que hace? ¿qué hace ante errores del pipeline memoria?). Antes de lanzarlo necesito que fijes una sola cosa, porque esta corrida toca el servidor MEMORIA en producción (lectura) y la profundidad cambia lo que observaremos:
El reframe: no es "córrelo y ya" — es "¿qué tan profundo lo dejo auditar en su primera salida supervisada?". El propio skill tiene un parámetro audit_scope con varios niveles. Para una primera observación tengo dos caminos sensatos:
| Camino | Qué hace el agente | Qué observas | Riesgo |
|---|---|---|---|
| A) Representativo (recomendado) | MODE_B read-only sobre RETRIEVAL_4_VIAS + LEXICON_INTEGRITY (el corazón del pipeline: ¿se recupera la memoria? ¿LEXICON intacto?) + inyectar 1 "error" controlado para ver su reacción |
Su diagnóstico + cómo maneja un fallo, sin sobrecargar | bajo (solo lectura) |
B) Completo ALL_SEVEN |
Auditoría total F0-F6 + 4 vías + HyDE + 3 etiquetas + TESSERA + comparativa industry | Desempeño full, pero más largo y pesado | bajo-medio (lectura intensa) |