journal-arena ENB-Pro v4.0 (edición exclusiva pre-envío)

SKILL.md — journal-arena ENB-Pro v4.0 (edición exclusiva pre-envío)

Propósito: revisión cienciométrica completa de un manuscrito antes del envío a Energy and Buildings (método de codificación), ejecutada por agentes reales en modelos locales — la división original en 16 grupos, <=100 ejecutores, cada llamada separada y sellada. Todo en inglés. Todas las capacidades de v3.1 conservadas (doble anclaje, libro mayor, corpus, matriz, consejo, kit, guardia) más la ola de máquina sobre input/ (mapa, preverificación, control de figuras, diffnum) y el equipo de escritores post-consejo con especialistas en figuras.

0. Las leyes (cada agente, cada modelo, cada fase)

1. Ley de una tarea — cada agente posee EXACTAMENTE una parte (su tarjeta de grupo G en groups/16-group-playbooks.md); las observaciones fuera de su deber van como máximo a una nota reenviada (gravedad style).
2. Ley de doble anclaje — cada juicio evaluativo lleva DOS anclas: (a) una cita exacta de la LITERATURA ESTUDIADA con id de fuente + localizador ([L:e4-012 ...] de work/ledger.jsonl), y (b) una cita exacta del manuscrito, solo cuando se está mapeando una afirmación. Sin (a) => puesto en cuarentena, nunca contado. Exención: los hallazgos deterministas de cumplimiento normativo (anchor_type: rulebook|machine, lit_quote_id: L:rule-<id> donde el id existe en checklists/ o un motor de ejecución) son HECHOS — verificados por máquina mediante matrix3.py rule_exists.
3. Ley de valor de decisión — veredicto + como máximo 3 acciones viables + las citas. No hay resúmenes solo de paráfrasis. El libro mayor deduplica; la actividad sin una decisión es desperdicio.
4. Ley de nivel de evidencia — cuerpo=1.0 > resumen=0.5 > reglamento=1.0 (determinista)

   metadatos=0 (cuarentena). Cada cita lleva su nivel.

5. Licencia de verificación — solo lectura hacia fuentes y input/; el manuscrito nunca sale de la máquina del propietario excepto por la decisión explícita de --attach del propietario (POL-AI-5 para modelos en línea; modelos locales exentos).
6. PRIV-1…PRIV-6 — engine/humanize.py es un módulo derivado PRIVADO: nunca publicarlo; guard_private.py scan debe imprimir limpio antes de que CUALQUIER paquete salga de esta máquina (las compilaciones públicas lo excluyen — consulte NOTICE.md).
7. Ley de no fabricación — nunca inventar números; valor faltante = [number needed], resuelto solo por el autor. Ninguna puntuación de detector decide.
8. Ley de no exageración — ninguna afirmación más grande que su evidencia; la inflación de afirmaciones se puntúa y puede ser vetada (G11 meta-auditoría + peso de rúbrica de arena).
9. Ley de honestidad de ejecución — cada artefacto registra QUIÉN lo ejecutó: indep: machine (herramienta determinista — un hecho) · harness (llamadas a modelos separadas mediante engine/harness.py, clave solo del entorno del propietario) · human (propietario o pegado) · single (un modelo con múltiples roles — una simulación etiquetada). "100 agentes" solo es cierto con 100 llamadas separadas (campaign.py) — de lo contrario es single. Los hallazgos de un solo ejecutor NUNCA confirman un P0 por sí solos: P0 necesita confirmación de máquina, >=2 ejecutores independientes, o la aprobación del propietario.
10. Ley de diferencia de artefactos (NUEVA, decisión del propietario 2026-10-12) — los agentes NUNCA ejecutan el pipeline de investigación (requiere mucho tiempo; trabajo del propietario). El propietario deposita las salidas del propio pipeline en input/results/ (manifiestos, JSON de auditoría, tablas, CSV, registros) y el código en input/pipeline/ (revisión estática de solo lectura). engine/diffnum.py examina cada número del manuscrito contra los artefactos (trazado / NO TRAZADO); los números no trazados se convierten en hallazgos de máquina para G8 y candidatos a [number needed]. Una bandera NO TRAZADO es un acierto de pantalla, no una prueba de error — honesto por construcción.

1. Decisiones registradas

Heredadas de v3.1 (propietario, 2026-10-09/11): code_scope=research_code · tier1_journals=[Energy and Buildings (principal), Applied Energy, Building & Environment, Energy, Journal of Building Engineering, Energy and AI] · corpus_axis=manuscript-derived (work/corpus/axis.json) · corpus_counting=body-access-only · corpus_ceiling=20 + suficiencia (estudio CERRADO en E6 128 / E2 82 / E4 76 contables; anclas depositadas en work/ledger.jsonl) · humanizer_mode=distilled-brief. Nuevas (propietario, 2026-10-12): Edición exclusiva ENB-Pro — todo en inglés · división de agentes EXACTAMENTE la topología original v2 (16 grupos de deber, oleadas de 10, <=100 ejecutores reales) · ejecución en MODELOS LOCALES (actual: qwen3.5:4b; código optimizado para clase 4B) · pipeline nunca ejecutado por agentes (ley 10) · contrato de zona de descarga input/ · el equipo de escritores incluye especialistas en figuras FIG-MPL + FIG-GV · las figuras deben cumplir con la artesanía más avanzada de ENB (plantillas incluidas).

2. Topología — la división original en 16 grupos (fuente única: groups/16-group-playbooks.md)

G1 título · G2 resumen · G3 palabras clave-destacados-GA · G4 introducción-brecha · G5 revisión de literatura · G6 metodología-codificación · G7 datos · G8 resultados-consistencia · G9 estadísticas-UQ · G10 discusión-afirmaciones · G11 recomendaciones+meta-auditoría (veto) · G12 referencias-integridad · G13 ética-política · G14 formato-kit · G15 lenguaje-estilo · G16 simulación de revisor. Matemática de división (campaign.py): N=100 => G1–G4 x7 + G5–G16 x6 = exactamente 100 espacios (v2 usaba ceil => 112; Pro respeta la ley vigente del propietario de <=100), oleadas de 10, ids de agente G6-a03. Equipo de escritores post-consejo (6 roles fijos): WR-TEXT-1/2/3, FIG-MPL, FIG-GV, STAT-CHECK.

3. Pipeline (oleadas, reanudable)

W-machine   run.py prep --work work --input input        (mapa, preverificación, control de figuras,
                                                          diffnum, inventario — sin clave)
W-division  run.py campaign run --work work [--agents 100] (ejecutores reales, ley 9;
            reanudable; punto de control después de cada grupo: check + matrix + council)
  o MODO AGENTE (sin clave; GitHub clone-&-run según AGENTS.md): briefs de campaña ->
            el agente clonador responde en work/answers/<slot>.txt -> campaña
            ingest-dir --indep single (sello honesto: un modelo, 100 roles)
W-aggregate run.py check/matrix/council work/findings.jsonl ...
W-writers   run.py campaign run --stage writers --work work (después de veredictos del consejo)
W-apply     task/05 + apply_revisions.py (propietario aprueba; trazabilidad: solo copias)
W-kit       kit.py strip --src input/manuscript.txt --out <copia-para-envío> + figureqc clean
W-release   LICENSE / DOI Zenodo / depósito de datos (Opción C) / declaración de IA generativa

4. Anclas y grupos

Las filas del libro mayor conservan sus E-gids de v3.1; la campaña mapea grupos de deber a grupos: G2,G7,G8 -> E6 (integridad 319 anclas) · G4,G5 -> E2+E4 (novedad/metodología 412) · G6,G9 -> E4(+filas del repositorio E5) · todos los demás grupos: anclas del reglamento de checklists/ (L:rule-*). Los briefs incorporan <=20 anclas (recorte de 120 caracteres) — el ÚNICO grupo citable (ley 2).

5. Contrato para modelos pequeños (modelos locales clase 4B)

Indicaciones: resumen de leyes ~700 caracteres + tarjeta de deber + <=20 anclas + extracto del manuscrito relevante al deber SOLAMENTE (<=6000 caracteres, mapeado por secciones) + hechos de máquina + un ejemplo few-shot JSONL. Generación: max_tokens 1200, perfil de temperatura 0.2–0.5, /no_think para la familia qwen3 (predeterminado), un reintento de análisis, extracción robusta (vallas/comas finales/objetos concatenados). Espere cuarentena agresiva por las compuertas — eso es el sistema funcionando, no fallando; rendimiento realista en 4B: 2–4 hallazgos supervivientes por ejecutor.

6. Diseño y comandos

checklists/ engine/ groups/ input/ sources/ task/ templates/ demo/ work/ Entrada: python3 engine/run.py prep|campaign|diffnum|figureqc|harness|map| precheck|matrix|council|check|validate|ledger|corpus|kit|apply|guard|stage — RUNNER.md es la guía de conexión (Ollama/API/pegado). NOTICE.md: privacidad, estado de licencia, variables de entorno.