ember-memory-test/episodes/DOCUMENTA_lecciones-las-seis-high-accionables-para_S20260718.R7_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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Seis de las veintiseis lecciones de la cosecha ua-graphify llevan prioridad alta y forman un canon accionable para el ecosistema EMBER. Leccion L-H9: fundamentar al modelo en hechos deterministas antes de razonar, con scripts que corren antes de la extraccion del modelo, dejando al modelo como narrador post determinista; es exactamente la division que el digester de memoria operacional aplica, script para hechos y modelo para prosa. Leccion L-H8: arquitectura two-phase con extraccion determinista primero y analisis semantico despues, con frontera explicita entre fases. Leccion L-H6: el silent drop es anti patron, todo contrato de rechazo debe loguear lo que rechaza para poder depurar; la misma filosofia del no truncar en silencio. Leccion L-H7: separacion de dos revisores, uno mecanico antes del merge y uno semantico de recuperacion despues. Leccion L-H1: enum de confianza de tres niveles EXTRACTED, INFERRED y AMBIGUOUS por arista, candidato directo para las relaciones del grafo Neo4j del ecosistema EMBER. Leccion L-H4: mensajes de error auto documentados que incluyen indice, identificador, valor invalido y valores validos esperados. La utilidad de este episodio es de consulta en el momento de disenar: quien este construyendo un pipeline, un validador o un esquema de confianza en el ecosistema EMBER deberia recuperar estas seis lecciones antes de improvisar. La fuente primaria con las citas textuales de respaldo es el archivo de lecciones de la cosecha, y este episodio pertenece al piloto de memoria operacional MEMOP.