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Skill: COMPASS | Type: troubleshooting
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episode_id: "71be74cc-9b3e-49e9-ab7a-30ff9040c6f1" puente_flat: "TRAZA_el-plan-8-experimentos-x-01x-08-familia_S20260718.R1_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD" session_code: "S20260718.ECC_TOOLBOX_SURFACER" acto_dialogico: "informar" actor_flujo: "multi_actor" criticidad_aegis: "low" skill_dominante: "COMPASS" fase_proyecto: "operations" tipo_semantico: "troubleshooting" summary_one_line: "EPISODIO 1 — MNEMO_PRE_DIGEST: 🎯 El plan: 8 experimentos X-01..X-08 (familia "señales-sobre" source_type: "claude_code" trust_boundary: "internal" created_at: "2026-07-19T04:14:08.764335+00:00" relectura_tagged: false forgejo_commit_sha: "pending"
Ronda 2 completa, John — commit f61d7b01, push 3/3. Fable hizo exactamente lo que pediste: ingeniería inversa REAL con su propio poder matricial, y volvió con un plan que poda el espacio con evidencia y diseña la mezcla combinatoria que puede ganar. ## 🧬 Lo que Fable descubrió metiendo las manos en las bases (14 queries propias)
| Descubrimiento | Consecuencia |
|---|---|
importance_score tiene solo 2 valores en 750 episodios |
señal plana → descartada (poda) |
skill_dominante es 76% "NONE" |
micro-señal, no experimento propio |
El canal Neo4j MENTIONS duplica canonical_entities (avg 8.1, max 10 — mismo set) |
señal-izarlo sería pagar 2 veces la misma señal → excluido con evidencia |
El payload Qdrant solo expone content[:1800]; PostgreSQL guarda el texto COMPLETO |
señal genuinamente NUEVA (experimento X-06) |
session_code es campo INDEXADO en Qdrant |
filter-then-rank nativo viable (X-07) |
⛔ Usar hyde_queries como señal = leakage total (¡las queries del oráculo SON esos strings!) |
riesgo #1 cazado y prohibido — un experimento ingenuo habría dado ~1.0 falso |
🎯 El plan: 8 experimentos X-01..X-08 (familia "señales-sobre-pool-denso" — la que GANA)
En vez de repetir el error refutado (unir listas), todos re-rankean el pool denso con señales nuevas: X-01 porta la V1 ganadora al harness (re-baseline del 0.608 en protocolo comparable) → X-02 pool K=100 (sube el techo) → X-03 campo keyword ampliado (title/summary/verbo/skill) → X-04 grid de pesos anti-overfit (split train/test por episodio) → X-05 vecindad sesión+cadena BLC (tu h4) → X-06 full-text del contenido completo → X-07 routing filter-then-rank → X-08 N=100 + bootstrap IC 95% (el veredicto estadísticamente honesto).