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Summary: EPISODIO 12 — PHAROS: 🧠 CHAT-TEMA-RAÍZ: Diseño self-awareness misión crítica EMB
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|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Entregado. Documento ancla de FASE A: SELFAWARENESS_FASE_A_ESTADO_ACTUAL_S20260608.md
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🧠 CHAT-TEMA-RAÍZ: Diseño self-awareness misión crítica EMBER → híbrido 100/100
[R69.seccion1.I1] Confirmación: entendí el encargo
Sí, fuiste clarísimo. No estamos diseñando un self-awareness "bueno" — estamos diseñando el blueprint de un sistema de auto-conciencia de infraestructura de misión crítica, del tipo que correría dentro del cerebro de un robot autónomo de frontera. Y lo planteaste como un viaje de 3 fases. Esta respuesta cierra FASE A: conocer todo lo que ya existe y funciona. Lo hice con verificación empírica en vivo (corrí el motor de las 6 capas ahora mismo, no leí declaraciones).
[R69.seccion2.I2] Qué tenemos — el sistema real, en una frase
EMBER tiene un sistema self-awareness file-based de 6 capas, determinista, operacional a 5.3/6.0, modelado como la dualidad Linux /etc (lo declarado) vs /proc (lo medido), con un loop de drift-detection que compara ambos y se auto-regenera por hooks.
[R69.seccion3.T1] Estructura — las 6 capas (verificadas en vivo)
| Capa | Función | Fuente de verdad | Estado real ahora |
|---|---|---|---|
C1 Estática declarativa (/etc) |
qué debería existir | INFRA_MANIFEST.yaml v2.2 |
🟢 FRESH, 2 drift menores |
C2 Dinámica generada (/proc) |
qué realmente existe | INFRA_DYNAMIC.yaml |
🟢 FRESH 3.6h |
C3 Drift report (diff) |
la diferencia | STATE_DRIFT.md 125 checks |
🟢 121/125 OK |
| C4 Reglas + Skills | higiene declarativa | 46 rules + 71 skills | 🟢 12/12 |
| C5 Hooks | enforcement runtime | 186 hooks .py |
🟢 12/12 |
| C6 wiki-MEMORIA | vista navegable | sync detector | 🟡 6/12 (deuda D-008) |
[R69.seccion4.T2] Función — cómo funciona el órgano propioceptivo
El motor (reality_check.py, ~1132 LOC, ~13 checks) mide la realidad → escribe C2 + C3. Tres hooks cierran el loop temporal:
- SessionStart: si C2 está stale (>12h) → re-mide.
- UserPromptSubmit: inyecta el snapshot T=0 pre-turno (el bloque que ves al final de cada respuesta).
- Stop: emite T=N post-turno. El delta T=N − T=0 es la huella auditable de si trabajé sobre el cuerpo o no lo toqué.
Seis tools file-based lo sostienen (reality_check, manifest_validator, claude_md_auditor, self_awareness_compute, self_awareness_renderer, self_awareness_report_generator), y un informe canónico ARIADNA auto-regenerable (SELF_AWARENESS_REPORT.md).