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| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3c37db10-5f85-4533-9271-75611e02e2e0 | TRAZA_para-john-r32_S20260705.R43_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD | S20260705.EVAL_INSTRUMENT_FORGE_SKILL | informar | multi_actor | low | NONE | operations | troubleshooting | EPISODIO 43 — BLINDADAS: 📍 PARA JOHN — R32 | claude_code | internal | 2026-07-05T22:34:40.446159+00:00 | false | pending |
✅ Sub-sprint arrancado. Workflow wkrxpgqq1 (8 agentes) implementando en paralelo los métodos frontera. Corre en background; te aviso al terminar para ensamblar frontier.py, correr pytest (verificación empírica real) y SENTINEL.
Los 8 métodos que cierran el gap de STATS_DOCTORAL:
| # | Método | Cierra el gap de… |
|---|---|---|
| 1 | E-values / anytime-valid (SAVI) | poder "espiar" resultados continuamente sin inflar el error tipo-I |
| 2 | Conformal prediction | intervalos con garantía de cobertura sin asumir distribución |
| 3 | BCa bootstrap | IC bias-corrected para estadísticos sin fórmula cerrada |
| 4 | Meta-análisis (DerSimonian-Laird) | agregar evidencia de múltiples corridas/estudios (I², forest) |
| 5 | Bradley-Terry | rankear desde comparaciones pareadas (estilo arena) |
| 6 | Bayesian A/B (Beta-Binomial) | P(A>B) e intervalos creíbles, no solo p-values |
| 7 | Power analysis | dimensionar la muestra a priori (el n=40 del juez BVB) |
| 8 | MCMC Metropolis-Hastings | posteriors de modelos sin conjugado |
Coordinación con la hermana: tomo yo la elevación de STATS_DOCTORAL v2.0 como módulo aditivo lib/frontier.py (no toco stats_runner.py ni sus archivos) → colisión mínima. Ella puede seguir con el dogfooding/doc sin pisarnos.
📍 PARA JOHN — R32
- Hice: scout de STATS_DOCTORAL (clásico D-O-C-T-A), confirmé el gap frontera, y lancé el workflow que implementa los 8 métodos de alto calibre.
- Falta: que termine → ensamblo + pytest verde + actualizo CLAUDE.md a v2.0 + SENTINEL.
- Mi consejo: dejarlo correr; al volver, verifico empíricamente (tests verdes = no me creas la palabra) y te entrego STATS_DOCTORAL v2.0 con el arsenal completo.
Infra del caso #5 commiteada (21cc06e, push 3/3). Los 3 brazos multi-archivo (spreadsheet evaluator con parser de expresiones + grafo de dependencias) están generando. Espero sus notificaciones; cuando lleguen los tres, corro el oracle multi-archivo aislado + fuzz.
(Esperando 3 subagentes — no leo transcripts.)
Brazo A del caso #5 terminó — 4 módulos (tokenizer→parser_expr→evaluator→main), recursive descent a mano, sin eval. Espero B y C; cuando lleguen los tres, corro el oracle multi-archivo aislado + anti-trampa.
(Esperando brazos B y C del caso #5.)