ember-memory-test/episodes/DEPURA_cierre-del-sprint-s20260705evalinstrum_S20260705.R8_XX.ops.2.hot_inf.in.cc.es.000.MGQ_J.PMCFK_E.SGNFD.md

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✅ STATE.md actualizado. Con esto, todas las tareas pendientes completables están cerradas. (El AEGIS-CAP db:write es advisory — sin acción.)

🏁 Cierre del sprint — S20260705.EVAL_INSTRUMENT_FORGE_SKILL

El arco completo que pediste, entregado y respaldado:

Fase	Entregable	Estado
F1 Investigación	ESTADO_DEL_ARTE_EVALUACION_LLM (25 lentes, 189 recetas) + fe de erratas (5 citas hard_fact)	✅ commit+push
F2 CONCILIO	CONSEJO + DECISION + NAVIGATOR_GAP + SPEC (14 agentes; PROBATOR R1-R6 resueltas)	✅ commit+push
F3 Skill	eval-instrument-forge — fabricado por la hermana sobre mi SPEC, auditado FIEL por mí, 37/37 tests, SENTINEL ~94	✅ commit+push
F4 Arsenal estadístico	stats-doctoral v2.0 — lib/frontier.py 8 métodos frontera, 48 tests verdes (cierra tu gap)	✅ commit+push
Dogfooding	demo sintético family-F: distingue señal/empate/underpower honestamente	✅ demostrado
Backup BLINDADA-29	commit a4821f7 (30 archivos) → forgejo + origin + sriyantra, 3/3 exit=0	✅
STATE.md	entrada manual del sprint (BLINDADA-11)	✅

Lo único genuinamente pendiente (te lo digo sin adornar): el dogfooding RELOJERO real — medir si tus 3 artefactos mejoran el código de verdad — necesita el dataset SWE-bench Verified + un entorno de ejecución de código con mutmut. Eso es un sub-sprint dedicado (infra que no tengo en esta sesión). El demo sintético ya probó que la maquinaria produce veredictos correctos y honestos; el paso real solo cambia el golden set sintético por SWE-bench.

Coordinación multi-instancia (limpia): tu otra instancia (local_b24856e5) fabricó el skill + el doc estadístico; yo hice la investigación-LLM + CONCILIO + STATS v2.0. Convergimos sin duplicar. Un solo "susto" (cita fantasma) fue sync-lag entre worktrees, ya reconciliado.