ember-memory-test/episodes/DEPURA_mi-recomendacin-estaba-mal-fundada-y-lo_S20260807.R3_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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d7eafd0e-d7a7-41a0-93ae-abb84f14a1eb	DEPURA_mi-recomendacin-estaba-mal-fundada-y-lo_S20260807.R3_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD	S20260807.DOCS_MNEMO_FUENTE_VIVA	informar	multi_actor	low	NONE	operations	troubleshooting	EPISODIO 3 — MNEMO_PRE_DIGEST: Mi recomendación estaba mal fundada, y lo digo primero	claude_code	internal	2026-08-11T18:25:26.966009+00:00	false	pending

Falta — de la lista: los 3 falsos pendientes del tablero, las 7 mutaciones al registro, y la aserción del test que no muerde.

Mi consejo — 🟢 parar aquí y revisar lo acumulado. Llevamos seis arreglos encadenados, todos de la misma familia, y el último salió de descubrir que mi propia recomendación era errónea. Vale más que mires este bloque completo antes de seguir abriendo frentes — sobre todo porque el agregador ahora alertará de cosas que antes callaba, y quiero que sepas por qué antes de que te sorprenda.

Si preferís seguir, lo siguiente más barato son las 7 mutaciones al registro: están verificadas una por una y solo hay que pegarlas.

calla | fixture sintetico --PUEDE_INVENTAR--> campos que la realidad no produce | mi recomendacion --ESTABA_MAL_FUNDADA--> por no abrir el archivo | verificar primero --CAMBIO--> la tarea entera negated_concepts: panel_log NO tiene el clasificador; el detector de libro_vivo NO se toco; NO se invento la semantica de un subsistema desconocido; el problema NO era falta de datos sino claves mal declaradas epistemic_summary: hard_fact = los 3 detectores ciegos medidos, el salto de 0 a 1.503 fallos visibles, la concordancia 60,3 por ciento, el control positivo con mensaje exacto y el commit c7ced256 | inference = que un test que valida el defecto sea mas peligroso que uno que acusa codigo sano | declarado_no_medido (IV-2) = si pending_review debe contar como fallo en libro_vivo requiere criterio de John -->