Queue de enriquecimiento (knowledge-engine)

Estado computado 2026-09-19, tras cerrar el lote 4. La fuente de verdad de los números es el repo mismo (_enrich/, content/nodes/); regenerar con:

ls content/nodes/*.md | wc -l                                   # nodos totales
grep -l "Mecanismo" content/nodes/*.md | wc -l                  # con doctrina
comm -12 <(ls _enrich/*.md | xargs -n1 basename | sed 's|\.md||' | sort) \
         <(grep -L Mecanismo content/nodes/*.md | xargs -n1 basename | sed 's|\.md||' | sort)

Contexto: 378 nodos · 37 con doctrina completa (Mecanismo/Límite) · 99 drafts en _enrich/. El build ahora avisa de rel fuera de contrato (warnOffContractRels en lib/graph.mjs).

Lote 5 — normalizar rel legacy ✅ (2026-09-19)

Cerrado: 12 legacy corregidos/eliminados y assertEdgeRels ahora falla el build ante cualquier rel fuera de contrato (lib/graph.mjs). Durante la corrida se encontró y arregló algo peor: double-machine-learning.md traía 4 nodos concatenados en un archivo (DML + Shapley Value + Agent World Models + MobileRAG) — los 3 últimos eran invisibles para el grafo. Ya separados en shapley-value.md, agent-world-models.md, mobilerag.md (381 nodos).

Candidatos a nodo que quedaron sin destino (edges dropeados, solo si el estudio los pide): feature-importance, world-models, agent-planning, mobile-ai, on-device-inference. Nota: explainability no existe — el nodo es explainable-ai.

Lote 6 — doctrina batch 2 (95 nodos con draft, cuerpo sin doctrina) — en curso

Progreso 2026-09-22: 59 nodos con doctrina completa (ES obligatorio).

• Corridas 21–22 sep (qwen3.5:9b) generaron 13 drafts; salieron en inglés por detectLang del stub — decisión: doctrina siempre ES. Traducidos y adoptados (1ef0bdb): adversarial-attacks, agent-memory, apptainer, model-cards-paper, surrogate-gradient-paper, ab-testing, adex-neuron, api-endpoints, batch-processing, binary-search-tree, datasheets-paper, fairness-ml-book, statistics.
• enrich.mjs fijado a ES (labels, gate y prompt); nuevos runs ya no pueden producir doctrina EN.
• Fallido pendiente de reintento: eprop-paper (sin fuentes con extracto).

Progreso 2026-09-19: 20 nodos con doctrina completa (los 20 priorizados: bm25, calibration, decision-trees, markov-decision-process, causal-inference, residual-networks, reranking, rag-reranker-eval, llm-as-judge, evaluation-debt, fairness-in-ml, data-poisoning, promptfoo, guardrails, red-teaming, grounded-search, agentic-ai, mcp-security, diffusion-model, support-vector-machine) → 57 nodos con doctrina en el grafo. De paso: fixed edge duplicado GAN en diffusion-model (generalizes+contradicts → solo contradicts). Siguiente tanda: elegir 10–15 del resto de los 95 drafts por frente de estudio, no por alfabeto.

Advertencia: los drafts traen abstract crudo pegado (el modo falla de enrich.mjs) — adoptar es reescribir en palabras propias, no pegar. Ritmo del lote 4: ~10–14 nodos por pasada (run-lote4.py).

Lote 7 — 3 drafts sin nodo

database, model-cards, surrogate-gradient — hay nodos hermanos (model-cards-paper, surrogate-gradient-paper): decidir si el draft apunta al nodo equivocado (renombrar/merge) o si falta crear el nodo. Descartar si no aportan.

Lote 8 — long tail (246 nodos sin draft)

Solo cuando el estudio los toque — no enriquecer por enriquecer. Un nodo unseen que nadie va a leer este mes no necesita Mecanismo.