Estado verificable del plan MLOps: avance, épicas, historias de usuario, ruta de ejecución y evidencia reciente.

Aislar main del trabajo R9 preservado.

Portar el diagrama y su generador con equivalencia visual.

Integrar y compilar los documentos sin perder ramas.

Mantener un ci-gate estricto y una historia lineal.

Mantener R9 abierto y en draft hasta una decisión independiente.

Limpiar sólo blancos acreditados y conservar recibos de recuperación.

Registrar únicamente hechos consumados y SHAs comprobados.

Inyectar el fetcher, aplicar un retry y tipar el bloqueo WAF.

Validar, promover atómicamente y subir a S3 en modo create-only.

Separar el acceso a la fuente de los gates, CI y publicación.

Versionar el estado de fuente y mantener una issue canónica.

Cubrir fetch, freeze e ingesta sin depender de Internet.

Spike opcional y acotado; el ritual manual sigue siendo la ruta fiable.

Publicar 300 snapshots, 298 meses y el corte 2026-09 con regla cero.

Usar una GitHub App de alcance mínimo para publicar con gates.

Conservar locks, contratos, triage y acciones fijadas por SHA.

Verificar toolchain y locks dentro de los jobs vivos.

Exigir success de política, consistencia, lint y modelado.

Reducir 17 avisos de producción a cero y documentar el triage.

Distinguir fuente bloqueada de pipeline roto sin perder alertas.

Medir el camino crítico real del CI sobre un SHA publicado.

Bloquear pushes cuando el lock no representa el DAG.

Rechazar artefactos vacíos y convertir warnings y advisories en contratos.

Mantener un feed cerrado, atómico y fail-closed.

Romper el ciclo tarjeta–manifiesto con identidad normalizada.

Retirarlo únicamente tras la campaña causal F2; nunca a mano.

Inventariar, preservar y limpiar con GC conservador y recibos.

Observar dos rebuilds reales antes de decidir si track_run se queda.

Crear ENGINEERING.md con matriz de fuentes y backlinks, sin borrar aún.

Publicar una página y un SVG del sistema completo con cifras canónicas.

Centralizar categorías y metadatos con golden master.

Eliminar la duplicación entre scrapers con funciones puras.

Sustituir globals mutables por un AuditReport testeable.

Eliminar silencios y registrar país y mes de cada salto.

Extraer tema, idioma y guardado común de tres generadores.

Separar migraciones, carga y gobernanza preservando el fingerprint.

Retirar caminos sin consumidores con guardianes anti-resurrección.

Usar una sola definición comprobable de árbol sucio.

Medir cobertura y complejidad sobre el producto real.

Impedir que tooling vuelva a superar la mitad del producto.

Eliminar el literal web y leer key_facts fail-closed.

Mostrar el bloqueo de la fuente sin prometer actualización automática.

Vigilar macros, tablas, propuesta y documentación.

Responder cifras desde JSON y exigir un pin coherente en producción.

Mover literales y caveats a facts versionados.

Añadir el hook de cohorte sin duplicar datos.

Corregir conteos y afirmaciones obsoletas.

Mecanizar el orden datos → web → producción.

Centralizar la escala naïve previa al entrenamiento.

Construir estabilidad sin usar información del hold-out.

Medir lo ya puntuado por cohorte sin reentrenar.

Entrenar una escalera registrada y documentar también el fracaso.

Competir contra el naïve de cada cohorte bajo el gate canónico.

Llevar resultados a tesis, web, RAG y tarjeta con regla cero.

Unificar universos y corregir catálogo y docstrings fósiles.

Actualizar y revisar visualmente ambos documentos.

Documentar Cloudflare y la ingesta semiautomática.

Publicar la subsección aunque el resultado sea negativo.

Propagar corte y cohortes con caveats derivados.

Generar cifras de la presentación desde key_facts.

Llevar a Chente cohortes, multi-horizonte y decisiones abiertas.