atareao-e843-memoria-valet 的修订

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01-un-solo-fichero.py(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,169 @@
1	+	#!/usr/bin/env python3
2	+	# -- coding: utf-8 --
3	+	"""
4	+	01 — Todo cabe en un solo fichero
5	+	=================================
6	+
7	+	Episodio «¿Cómo se le da memoria a una IA?» — Punto 6 del guion,
8	+	«Las tres decisiones» (acto III — El relato y lo que lo sostiene).
9	+
10	+	La idea del episodio
11	+	--------------------
12	+	Todos los recuerdos de un asistente con memoria pueden vivir en **un único
13	+	fichero** en tu propia máquina: lo que dijiste, las fichas de lo que pasó,
14	+	cómo eres, qué pasó y cuándo, y la bitácora del día. Consecuencias:
15	+
16	+	* Tus recuerdos no salen de tu casa: no hay nube a la que subir nada.
17	+	* Lo copias a un pendrive y tienes tu memoria entera en el bolsillo.
18	+	* Lo borras y no queda rastro en ningún sitio.
19	+	* Lo abres y lees qué sabe el asistente de ti.
20	+
21	+	Qué hace este ejemplo
22	+	---------------------
23	+	Crea ese fichero único —un `.json` con las cinco capas dentro—, lo enseña por
24	+	pantalla, lo copia como si fuera a un pendrive y comprueba que la copia
25	+	contiene exactamente lo mismo. Los recuerdos que trae son **fragmentos reales
26	+	de una instancia de Valet en producción**, generalizados para publicarlos: sin
27	+	nombres de terceros, sin lugares y sin datos que permitan identificarla. La
28	+	gracia no es el formato, es que cabe todo junto y es tuyo.
29	+
30	+	No necesita nada instalado (solo Python 3, que ya viene en casi cualquier Linux).
31	+
32	+	Uso:
33	+	python3 01-un-solo-fichero.py # escribe ./memoria-demo.json
34	+	python3 01-un-solo-fichero.py /ruta/mi-memoria.json
35	+	"""
36	+
37	+	import json
38	+	import os
39	+	import shutil
40	+	import sys
41	+
42	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
43	+	# Las cinco capas del episodio, dentro de un solo diccionario. Son fragmentos
44	+	# reales de una instancia de Valet en producción, generalizados para publicar.
45	+	# Capa A: lo que dijiste (la grabación en bruto)
46	+	# Capa B: lo que pasó (fichas con el sentido de la conversación)
47	+	# Capa C: cómo eres (tu retrato + el tono del asistente; en producción, 19 normas)
48	+	# Capa D: qué y cuándo (hechos sueltos con fecha)
49	+	# Capa E: la bitácora (el relato del día, escrito solo)
50	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
51	+	MEMORIA_DE_EJEMPLO = {
52	+	"A_lo_que_dijiste": [
53	+	{"quien": "tú", "texto": "Resúmeme los artículos de RSS que tengo pendientes."},
54	+	{
55	+	"quien": "asistente",
56	+	"texto": "Hecho. Te dejo por aquí los temas y las decisiones que saco en limpio.",
57	+	},
58	+	],
59	+	"B_lo_que_paso": [
60	+	{
61	+	"fecha": "2026-10-24",
62	+	"temas": [
63	+	"RSS",
64	+	"Docker Compose",
65	+	"cifrado de disco",
66	+	"monitorización de servidores",
67	+	"alternativas a Dropbox",
68	+	],
69	+	# Fragmento real de la ficha (≈257 tokens en producción).
70	+	"sintesis": "Resumen y selección de artículos de RSS pendientes; "
71	+	"el usuario pidió un resumen y una selección de lo más relevante.",
72	+	}
73	+	],
74	+	"C_como_eres": {
75	+	# El retrato: verdades que se destilan con el tiempo, no hechos de un día.
76	+	"quien_eres": [
77	+	"Sales a correr con regularidad y te gusta anotar distancias y ritmos.",
78	+	"Prefieres resolver las cosas por la mañana.",
79	+	],
80	+	# Las normas de casa: cómo quieres que se comporte tu asistente.
81	+	# Estas tres están citadas tal cual; en producción hay 19.
82	+	"normas_de_casa": [
83	+	"No inventes ni rellenes contenidos no disponibles; informa con "
84	+	"honestidad sobre limitaciones de acceso.",
85	+	"Verifica antes y después de crear recordatorios o eventos.",
86	+	"No registres afirmaciones subjetivas o no verificables como hechos "
87	+	"en el timeline.",
88	+	],
89	+	},
90	+	"D_que_y_cuando": [
91	+	{
92	+	# Cambiado de 2026-10-20 a 2026-10-17: el 20 es una de las jornadas
93	+	# de la bitácora (18, 19 y 20) y no puede llevar dos cifras distintas.
94	+	# El 17 no colisiona con ningún día de la bitácora y mantiene el
95	+	# orden ascendente de la línea del tiempo (17 · 21 · 22).
96	+	"fecha": "2026-10-17",
97	+	"hecho": "Corrí 9,00 km con 119 m de desnivel y ritmo medio de 6:44 min/km.",
98	+	},
99	+	{"fecha": "2026-10-21", "hecho": "Cené fuera."},
100	+	{"fecha": "2026-10-22", "hecho": "Corregí el nombre en la ficha de Valet."},
101	+	],
102	+	"E_la_bitacora": [
103	+	{
104	+	"fecha": "2026-10-18",
105	+	"relato": "Hoy ha sido un día de esos en los que la lluvia y las "
106	+	"decisiones se entrelazan de manera inesperada.",
107	+	"animo": "buen día",
108	+	"logros": [
109	+	"Ajustar el plan de entrenamiento a la lluvia",
110	+	"Decidir una tirada de 40 min en vez de 13 km",
111	+	],
112	+	"dificultades": ["Condiciones adversas"],
113	+	"etiquetas": ["entrenamiento", "meteorología", "decisiones"],
114	+	}
115	+	],
116	+	}
117	+
118	+
119	+	def ruta_por_defecto():
120	+	return os.path.join(os.getcwd(), "memoria-demo.json")
121	+
122	+
123	+	def main():
124	+	ruta = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else ruta_por_defecto()
125	+
126	+	# 1) Escribir el fichero único.
127	+	with open(ruta, "w", encoding="utf-8") as f:
128	+	json.dump(MEMORIA_DE_EJEMPLO, f, ensure_ascii=False, indent=2)
129	+
130	+	print("=" * 68)
131	+	print(" UN SOLO FICHERO CON TODA LA MEMORIA")
132	+	print("=" * 68)
133	+	print(f"\n Fichero: {ruta}")
134	+	print(f" Tamaño : {os.path.getsize(ruta)} bytes (ocupa nada, ya lo ves)")
135	+
136	+	# 2) Enseñar las cinco capas que viven dentro, sin entrar en tripas.
137	+	print("\n Dentro de ese único fichero:\n")
138	+	etiquetas = {
139	+	"A_lo_que_dijiste": "A · lo que dijiste",
140	+	"B_lo_que_paso": "B · lo que pasó",
141	+	"C_como_eres": "C · cómo eres",
142	+	"D_que_y_cuando": "D · qué y cuándo",
143	+	"E_la_bitacora": "E · la bitácora",
144	+	}
145	+	for clave, etiqueta in etiquetas.items():
146	+	contenido = MEMORIA_DE_EJEMPLO[clave]
147	+	n = len(contenido) if isinstance(contenido, list) else len(contenido.keys())
148	+	print(f" • {etiqueta:<20} → {n} elemento(s)")
149	+
150	+	# 3) "Copiarlo al pendrive": es un fichero, se copia y punto.
151	+	destino = ruta + ".copia-pendrive.json"
152	+	shutil.copyfile(ruta, destino)
153	+	iguales = open(ruta, "rb").read() == open(destino, "rb").read()
154	+	print(f"\n Copia al pendrive: {destino}")
155	+	print(f" ¿La copia es idéntica? {'sí ✔' if iguales else 'no ✘'}")
156	+
157	+	# 4) "Abrirlo y leer qué sabe de ti": aquí lo enseñamos en crudo.
158	+	print("\n Y si lo abres, esto es lo que el asistente sabe de ti:")
159	+	print(" " + "-" * 64)
160	+	perfil = MEMORIA_DE_EJEMPLO["C_como_eres"]["quien_eres"]
161	+	for verdad in perfil:
162	+	print(f" · {verdad}")
163	+	print(" " + "-" * 64)
164	+
165	+	print("\n Lo borras y no queda rastro en ningún sitio. Eso es la gracia.\n")
166	+
167	+
168	+	if __name__ == "__main__":
169	+	main()

02-buscar-por-significado.py(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,253 @@
1	+	#!/usr/bin/env python3
2	+	# -- coding: utf-8 --
3	+	"""
4	+	02 — Buscar por significado, no por palabra
5	+	============================================
6	+
7	+	Episodio «¿Cómo se le da memoria a una IA?» — Punto 3 del guion,
8	+	«Lo que dijiste, lo que pasó y cuándo» (acto II — Los hechos y el retrato).
9	+
10	+	La idea del episodio
11	+	--------------------
12	+	Cuando le preguntas algo, el asistente no busca el libro que se titula
13	+	literalmente como tu pregunta. Busca ideas. Si tú preguntas por «coche» y
14	+	la ficha dice «automóvil», un buscador normal no lo encuentra; este sí. En el
15	+	mundo real, el sistema traduce el texto a números (lo que llaman *búsqueda
16	+	semántica* o RAG) y compara esos números. Aquí no vamos a meter un modelo: lo
17	+	imitamos con un diccionario de conceptos hecho a mano, para que se vea la
18	+	diferencia sin instalar nada.
19	+
20	+	Qué hace este ejemplo
21	+	---------------------
22	+	1. Compara un buscador por palabra (cuenta letras en común) con un
23	+	buscador por significado (compara conceptos). Misma pregunta, mismos
24	+	recuerdos, resultados distintos.
25	+	2. Busca «quiero algo sobre el miedo a hablar en público» y enseña cómo el
26	+	buscador de significado trae la ficha que habla de «ansiedad antes de una
27	+	presentación», aunque no compartan ni una palabra.
28	+	3. De propina, reproduce el caso «coche / automóvil».
29	+
30	+	No necesita nada instalado (solo Python 3).
31	+
32	+	Uso:
33	+	python3 02-buscar-por-significado.py
34	+	"""
35	+
36	+	import math
37	+	import re
38	+	import unicodedata
39	+
40	+
41	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
42	+	# El "traductor a significado" de juguete.
43	+	#
44	+	# En un sistema real, un modelo convierte cada texto en una lista de números
45	+	# (un vector) de forma que los textos que hablan de lo mismo acaban con números
46	+	# parecidos. Aquí no hay modelo: definimos a mano unos cuantos CONCEPTOS y
47	+	# decimos qué palabras activan cada uno. Es una maqueta, pero enseña la idea.
48	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
49	+	CONCEPTOS = {
50	+	"miedo_escenario": [
51	+	"miedo",
52	+	"panico",
53	+	"nervios",
54	+	"ansiedad",
55	+	"presentacion",
56	+	"presentar",
57	+	"publico",
58	+	"escenario",
59	+	"hablar en publico",
60	+	"audiencia",
61	+	"examen",
62	+	],
63	+	"vehiculo": [
64	+	"coche",
65	+	"automovil",
66	+	"carro",
67	+	"turismo",
68	+	"vehiculo",
69	+	"conducir",
70	+	"volante",
71	+	],
72	+	"comida": [
73	+	"comida",
74	+	"cena",
75	+	"receta",
76	+	"cocina",
77	+	"carbonara",
78	+	"restaurante",
79	+	"ingrediente",
80	+	],
81	+	"salud": ["dentista", "medico", "salud", "diente", "muela", "consulta", "revision"],
82	+	"tecnologia": [
83	+	"disco",
84	+	"duro",
85	+	"ordenador",
86	+	"backup",
87	+	"copia",
88	+	"linux",
89	+	"programa",
90	+	],
91	+	}
92	+
93	+
94	+	# Palabras vacías del castellano: las que aparecen en todas partes y no
95	+	# significan nada por sí solas. Un buscador serio las ignora; si no, cualquier
96	+	# pregunta haría "coincidir" con cualquier recuerdo solo por compartir un «el».
97	+	STOPWORDS = {
98	+	"el",
99	+	"la",
100	+	"los",
101	+	"las",
102	+	"un",
103	+	"una",
104	+	"unos",
105	+	"unas",
106	+	"de",
107	+	"del",
108	+	"a",
109	+	"al",
110	+	"en",
111	+	"y",
112	+	"o",
113	+	"u",
114	+	"que",
115	+	"por",
116	+	"para",
117	+	"con",
118	+	"sin",
119	+	"se",
120	+	"su",
121	+	"sus",
122	+	"mi",
123	+	"mis",
124	+	"me",
125	+	"te",
126	+	"tu",
127	+	"tus",
128	+	"lo",
129	+	"es",
130	+	"son",
131	+	"fue",
132	+	"fui",
133	+	"soy",
134	+	"era",
135	+	}
136	+
137	+
138	+	def normalizar(texto):
139	+	"""Minúsculas y sin acentos, para que 'público' y 'publico' se encuentren."""
140	+	texto = unicodedata.normalize("NFKD", texto.lower())
141	+	return "".join(c for c in texto if not unicodedata.combining(c))
142	+
143	+
144	+	def palabras_con_peso(texto):
145	+	"""Trocea un texto en palabras con significado, tirando las vacías (stopwords)."""
146	+	todas = re.findall(r"\w+", normalizar(texto))
147	+	return {p for p in todas if p not in STOPWORDS}
148	+
149	+
150	+	def pluralizar(n, singular, plural):
151	+	"""'1 palabra' / 'N palabras'."""
152	+	return f"{n} {singular if n == 1 else plural}"
153	+
154	+
155	+	def vector_de_conceptos(texto):
156	+	"""Convierte un texto en una pequeña lista de números: cuánto toca cada concepto."""
157	+	limpio = normalizar(texto)
158	+	vector = []
159	+	for palabras in CONCEPTOS.values():
160	+	cuenta = sum(1 for p in palabras if p in limpio)
161	+	vector.append(float(cuenta))
162	+	return vector
163	+
164	+
165	+	def similitud_coseno(a, b):
166	+	"""Cuánto se parecen dos listas de números. Va de 0 (nada) a 1 (idénticas)."""
167	+	producto = sum(x * y for x, y in zip(a, b))
168	+	norma_a = math.sqrt(sum(x * x for x in a))
169	+	norma_b = math.sqrt(sum(y * y for y in b))
170	+	if norma_a == 0 or norma_b == 0:
171	+	return 0.0
172	+	return producto / (norma_a * norma_b)
173	+
174	+
175	+	def buscar_por_palabra(pregunta, recuerdos):
176	+	"""Buscador clásico: cuenta cuántas palabras CON SIGNIFICADO comparten."""
177	+	palabras_pregunta = palabras_con_peso(pregunta)
178	+	puntuaciones = []
179	+	for r in recuerdos:
180	+	comunes = palabras_pregunta & palabras_con_peso(r)
181	+	puntuaciones.append(len(comunes))
182	+	return puntuaciones
183	+
184	+
185	+	def buscar_por_significado(pregunta, recuerdos):
186	+	"""Buscador moderno: compara el 'significado' (los conceptos) de cada texto."""
187	+	v_pregunta = vector_de_conceptos(pregunta)
188	+	return [similitud_coseno(v_pregunta, vector_de_conceptos(r)) for r in recuerdos]
189	+
190	+
191	+	def batalla(pregunta, recuerdos):
192	+	print("=" * 68)
193	+	print(" BUSCAR POR SIGNIFICADO, NO POR PALABRA")
194	+	print("=" * 68)
195	+	print(f"\n Pregunta: «{pregunta}»\n")
196	+	print(" Recuerdos disponibles:")
197	+	for i, r in enumerate(recuerdos, 1):
198	+	print(f" {i}. {r}")
199	+
200	+	por_palabra = buscar_por_palabra(pregunta, recuerdos)
201	+	por_significado = buscar_por_significado(pregunta, recuerdos)
202	+
203	+	mejor_palabra = max(range(len(recuerdos)), key=lambda i: por_palabra[i])
204	+	mejor_sig = max(range(len(recuerdos)), key=lambda i: por_significado[i])
205	+
206	+	print("\n ── Buscador por PALABRA ─────────────────────────────────────")
207	+	if max(por_palabra) == 0:
208	+	print(" ✗ No encuentra nada: ningún recuerdo comparte palabras con")
209	+	print(" la pregunta. Aquí se queda sin respuesta.")
210	+	else:
211	+	for i, r in enumerate(recuerdos):
212	+	marca = " ← el primero" if i == mejor_palabra else ""
213	+	etiqueta = pluralizar(
214	+	por_palabra[i], "palabra en común", "palabras en común"
215	+	)
216	+	print(f" {etiqueta} · {r}{marca}")
217	+
218	+	print("\n ── Buscador por SIGNIFICADO ─────────────────────────────────")
219	+	for i, r in enumerate(recuerdos):
220	+	marca = " ← el primero" if i == mejor_sig else ""
221	+	print(f" {por_significado[i]:.2f} de parecido · {r}{marca}")
222	+
223	+	print("\n Fíjate: el buscador de significado trae la ficha que HABLA DE LO")
224	+	print(" MISMO aunque no comparta ni una palabra con tu pregunta. Eso es")
225	+	print(" lo que hace que el asistente parezca que te recuerda.\n")
226	+
227	+
228	+	def main():
229	+	# Caso 1: el ejemplo estrella del episodio.
230	+	batalla(
231	+	"quiero algo sobre el miedo a hablar en público",
232	+	[
233	+	"Ansiedad antes de una presentación y consejos para respirar.",
234	+	"Receta de carbonara para la cena del sábado.",
235	+	"El martes fui al dentista por la mañana.",
236	+	],
237	+	)
238	+
239	+	# Caso 2: el «coche / automóvil» que cuenta el episodio.
240	+	batalla(
241	+	"¿qué te conté del coche?",
242	+	[
243	+	"Hablamos de comprar un automóvil de segunda mano.",
244	+	"Ayer preparé una carbonara bastante decente.",
245	+	],
246	+	)
247	+
248	+	print(" Nota: en Valet esto es de verdad, con un modelo que traduce el")
249	+	print(" texto a números. Aquí es una maqueta para que se vea la idea.\n")
250	+
251	+
252	+	if __name__ == "__main__":
253	+	main()

03-la-bitacora.py(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,158 @@
1	+	#!/usr/bin/env python3
2	+	# -- coding: utf-8 --
3	+	"""
4	+	03 — La Bitácora: la memoria que se escribe sola
5	+	================================================
6	+
7	+	Episodio «¿Cómo se le da memoria a una IA?» — Punto 5 del guion,
8	+	«El diario que se escribe solo» (acto III — El relato y lo que lo sostiene),
9	+	la Capa E.
10	+
11	+	La idea del episodio
12	+	--------------------
13	+	La quinta pregunta no es «qué hiciste», es «¿cómo fue el día?». No pide una
14	+	lista: pide un relato. Y lo mejor es que se escribe sola: una vez al
15	+	día, de madrugada, el asistente coge lo del día (los hechos, los mensajes y el
16	+	diario de ayer para no repetirse) y escribe una entrada por día. Con un
17	+	detalle de otro nivel: puede decidir que ese día no hay nada que contar.
18	+	Ese «no escribo» no es un error; es una respuesta válida.
19	+
20	+	Qué hace este ejemplo
21	+	---------------------
22	+	Lee un fichero con el «material del día» y hace lo mismo que haría Valet:
23	+
24	+	* Si el día trae algo que merece memoria → escribe una entrada en
25	+	`bitacora/AAAA-MM-DD.md`, en primera persona, y le añade los matices
26	+	(ánimo, logros, dificultades, etiquetas).
27	+	* Si el día está vacío → no escribe nada y lo dice en voz alta.
28	+
29	+	Y respeta la regla de oro: una sola entrada por día. Si ya existe, no la
30	+	duplica.
31	+
32	+	En Valet el relato lo escribe un modelo. Aquí lo montamos a base de plantilla,
33	+	sin instalar nada, porque lo que queremos enseñar no es la prosa, sino el
34	+	mecanismo: recoger el día, decidir, y escribir una única entrada.
35	+
36	+	Uso:
37	+	python3 03-la-bitacora.py # enseña los días de ejemplo
38	+	python3 03-la-bitacora.py datos/dia-2026-10-18.json
39	+	"""
40	+
41	+	import json
42	+	import os
43	+	import sys
44	+
45	+	# Dónde se guardan las entradas, como en un diario real: un fichero por día.
46	+	CARPETA_BITACORA = "bitacora"
47	+
48	+
49	+	def dia_vacio(material):
50	+	"""Un día sin hechos, sin mensajes y sin nada que contar no merece entrada."""
51	+	return not material.get("hechos") and not material.get("mensajes")
52	+
53	+
54	+	def componer_relato(material):
55	+	"""
56	+	Escribe el relato del día, en primera persona y con nuestras palabras.
57	+
58	+	El episodio lo pide así: «no enumeres los hechos otra vez, descríbelos con
59	+	tus palabras. Describe en vez de diagnosticar.» Aquí, sin modelo, hacemos
60	+	una versión sencilla de esa idea: unimos los hechos en un párrafo que suene
61	+	a cómo lo contarías tú, no a un informe.
62	+	"""
63	+	hechos = material.get("hechos", [])
64	+	frases = []
65	+
66	+	# Abrimos con el primer hecho como arranque del día.
67	+	if hechos:
68	+	frases.append("Hoy " + hechos[0].rstrip(".").lower() + ".")
69	+	# Y seguimos con el resto, enganchándolos con naturalidad.
70	+	for hecho in hechos[1:]:
71	+	frases.append("También " + hecho.rstrip(".").lower() + ".")
72	+
73	+	if material.get("mensajes"):
74	+	frases.append("Entre medias he ido hablando con el asistente de lo de siempre.")
75	+
76	+	return " ".join(frases)
77	+
78	+
79	+	def escribir_entrada(ruta, material):
80	+	fecha = material["fecha"]
81	+	os.makedirs(CARPETA_BITACORA, exist_ok=True)
82	+	destino = os.path.join(CARPETA_BITACORA, f"{fecha}.md")
83	+
84	+	# Regla de oro: una sola entrada por día.
85	+	if os.path.exists(destino):
86	+	print(f" {fecha}: ya había una entrada, no se duplica → {destino}")
87	+	return
88	+
89	+	relato = componer_relato(material)
90	+	animo = material.get("animo", "sin determinar")
91	+	logros = material.get("logros", [])
92	+	dificultades = material.get("dificultades", [])
93	+	etiquetas = material.get("etiquetas", [])
94	+
95	+	lineas = [
96	+	f"# {fecha}",
97	+	"",
98	+	relato,
99	+	"",
100	+	f"- Ánimo: {animo}",
101	+	]
102	+	if logros:
103	+	lineas.append("- Logros: " + "; ".join(logros))
104	+	if dificultades:
105	+	lineas.append("- Dificultades: " + "; ".join(dificultades))
106	+	if etiquetas:
107	+	lineas.append("- Etiquetas: " + ", ".join(etiquetas))
108	+	lineas.append("")
109	+
110	+	with open(destino, "w", encoding="utf-8") as f:
111	+	f.write("\n".join(lineas))
112	+
113	+	print(f" {fecha}: se escribe la entrada → {destino}")
114	+	print(" " + "-" * 62)
115	+	for linea in lineas:
116	+	print(" " + linea)
117	+	print(" " + "-" * 62)
118	+
119	+
120	+	def procesar(material):
121	+	fecha = material.get("fecha", "sin fecha")
122	+	print(f"\n Material del día {fecha}:")
123	+	print(f" hechos : {len(material.get('hechos', []))}")
124	+	print(f" mensajes : {len(material.get('mensajes', []))}")
125	+
126	+	if dia_vacio(material):
127	+	# Este es el «no escribo» explícito: una respuesta válida, no un error.
128	+	print(" → NO se escribe entrada: ese día no hay nada que merezca memoria.")
129	+	return
130	+
131	+	escribir_entrada(CARPETA_BITACORA, material)
132	+
133	+
134	+	def main():
135	+	print("=" * 68)
136	+	print(" LA BITÁCORA: LA MEMORIA QUE SE ESCRIBE SOLA")
137	+	print("=" * 68)
138	+
139	+	if len(sys.argv) > 1:
140	+	with open(sys.argv[1], encoding="utf-8") as f:
141	+	procesar(json.load(f))
142	+	else:
143	+	# Sin argumentos, enseña los días de ejemplo que trae el episodio:
144	+	# dos jornadas reales (18 y 20 de octubre) y un día vacío, para ver
145	+	# el «no escribo» en acción.
146	+	aqui = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
147	+	carpeta = os.path.join(aqui, "datos")
148	+	for nombre in sorted(os.listdir(carpeta)):
149	+	if nombre.startswith("dia-") and nombre.endswith(".json"):
150	+	with open(os.path.join(carpeta, nombre), encoding="utf-8") as f:
151	+	procesar(json.load(f))
152	+
153	+	print("\n Y así, sin que se lo pidas, el asistente te lleva el diario.")
154	+	print(" De madrugada, una vez al día, decide y escribe. O decide no escribir.\n")
155	+
156	+
157	+	if __name__ == "__main__":
158	+	main()

04-el-olvido-y-el-eco.py(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,126 @@
1	+	#!/usr/bin/env python3
2	+	# -- coding: utf-8 --
3	+	"""
4	+	04 — El olvido y el eco
5	+	=======================
6	+
7	+	Episodio «¿Cómo se le da memoria a una IA?» — Punto 7 del guion,
8	+	«No hay botón de olvidar» (acto IV — Lo que falta) y cierre.
9	+
10	+	La idea del episodio
11	+	--------------------
12	+	Lo que el asistente no puede olvidar. Hoy no hay un botón de «olvida
13	+	esto»: no existe forma de decirle «aquello del dentista, bórralo». La memoria
14	+	solo crece. El único botón para empezar de nuevo es brutal: borra todo.
15	+	Entre «lo recuerdo absolutamente todo» y «no recuerdo nada de ti» no hay
16	+	término medio.
17	+
18	+	Y hay un hallazgo precioso en el tramo final del episodio: cuando el sistema
19	+	borra, borra el texto… pero a veces el eco se queda. Una huella que el buscador todavía
20	+	puede «oler» pero que ya no tiene texto detrás. Como esa palabra en la punta de
21	+	la lengua: sabes que estaba ahí, no la alcanzas.
22	+
23	+	Qué hace este ejemplo
24	+	---------------------
25	+	Monta una memoria de juguete con unos recuerdos y una lista de «huellas» (lo
26	+	que el buscador tiene anotado para poder encontrarlos) y prueba tres cosas:
27	+
28	+	1. Intentar olvidar un recuerdo → no existe ese botón. Se niega.
29	+	2. Un borrado chapucero que se lleva el texto pero deja la huella → aparece
30	+	el eco: el buscador lo huele, pero no hay nada que leer.
31	+	3. El botón brutal de «empezar de nuevo» → borra todo de verdad.
32	+
33	+	No necesita nada instalado (solo Python 3).
34	+
35	+	Uso:
36	+	python3 04-el-olvido-y-el-eco.py
37	+	"""
38	+
39	+
40	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
41	+	# La memoria de juguete. Cada recuerdo tiene su texto… y el buscador guarda
42	+	# aparte una "huella" para poder encontrarlo por significado (como en el
43	+	# ejemplo 02). Texto y huella viven juntos pero no son lo mismo: ahí está la
44	+	# trampa del eco.
45	+	# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
46	+	class Memoria:
47	+	def __init__(self):
48	+	self.recuerdos = {
49	+	1: {
50	+	"texto": "Corrí 9,00 km con 119 m de desnivel y ritmo medio de 6:44 min/km.",
51	+	"huella": "deporte running entrenamiento kilómetros",
52	+	},
53	+	2: {
54	+	"texto": "Cené fuera.",
55	+	"huella": "social cena fuera",
56	+	},
57	+	3: {
58	+	"texto": "Corregí el nombre en la ficha de Valet.",
59	+	"huella": "sistema asistente ficha nombre",
60	+	},
61	+	}
62	+
63	+	def buscar(self, consulta):
64	+	"""Buscador de andar por casa: mira las huellas, no el texto."""
65	+	resultados = []
66	+	for rid, r in self.recuerdos.items():
67	+	if consulta.lower() in r["huella"].lower():
68	+	resultados.append((rid, r))
69	+	return resultados
70	+
71	+
72	+	def titulo(texto):
73	+	print("\n" + "=" * 68)
74	+	print(f" {texto}")
75	+	print("=" * 68)
76	+
77	+
78	+	def main():
79	+	memoria = Memoria()
80	+
81	+	titulo("1. Intentar olvidar UN recuerdo concreto")
82	+	print("\n Le pedimos: «olvida lo de la salida de ayer, bórralo».\n")
83	+	print(" …")
84	+	print(" No hay un botón de «olvida esto». No existe.")
85	+	print(" La memoria solo crece: lo único que caduca solo son las estadísticas.")
86	+	print(" Y el único botón para empezar de nuevo borra TODO, no un recuerdo.")
87	+
88	+	titulo("2. El eco: borrar el texto y dejar la huella")
89	+	print("\n Imaginemos un borrado chapucero: se lleva el texto del recuerdo,")
90	+	print(" pero la huella del buscador se queda. Mirad lo que pasa.\n")
91	+
92	+	# Borrado chapucero: quitamos el texto pero dejamos la huella.
93	+	del memoria.recuerdos[1]["texto"]
94	+
95	+	print(" Recuerdo 1 después del borrado chapucero:")
96	+	print(f" texto : {memoria.recuerdos[1].get('texto', '(ya no hay texto)')}")
97	+	print(f" huella : {memoria.recuerdos[1]['huella']}")
98	+
99	+	print("\n Ahora el buscador intenta encontrarlo por «running»:\n")
100	+	for rid, r in memoria.buscar("running"):
101	+	print(
102	+	f" · recuerdo {rid}: huele a «{r['huella']}»… "
103	+	f"pero texto = {r.get('texto', '(nada que leer)')}"
104	+	)
105	+	print("\n Ahí está el eco: una huella que el buscador puede oler, pero que")
106	+	print(" ya no tiene texto detrás. Un recuerdo al que has dejado de poder")
107	+	print(" llegar, pero que sabes que estaba ahí.")
108	+	print(" Como la palabra en la punta de la lengua.")
109	+
110	+	titulo("3. El botón brutal: empezar de nuevo")
111	+	print("\n No hay término medio. El único «empezar de nuevo» borra la memoria")
112	+	print(" entera. Como si acabaras de instalar el asistente y nunca le")
113	+	print(" hubieras contado nada.\n")
114	+	memoria.recuerdos.clear()
115	+	print(f" Recuerdos que quedan: {len(memoria.recuerdos)}.")
116	+	print(" Ni el eco: nada. Eso sí es olvidar… demasiado.")
117	+
118	+	titulo("Para llevarse")
119	+	print("\n Un asistente que lo recuerda todo pero no sabe olvidar nada no es")
120	+	print(" un buen asistente: es alguien que nunca te perdona nada.")
121	+	print(" Y si esto algún día sale de tu máquina, el primer cambio no sería")
122	+	print(" una capa nueva: sería un botón de OLVIDAR DE VERDAD.\n")
123	+
124	+
125	+	if __name__ == "__main__":
126	+	main()

README.md(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,169 @@
1	+	# Ejemplos — «¿Cómo se le da memoria a una IA?»
2	+
3	+	Material de apoyo para la web y para el oyente curioso. Acompaña al episodio de
4	+	atareao con Linux que cuenta —sin una palabra de programación— cómo se le da
5	+	memoria a un modelo de lenguaje, usando
6	+	[`valet-ai`](https://github.com/atareao/valet-ai) como caso de estudio.
7	+
8	+	Los ejemplos de aquí no son «de laboratorio»: son **fragmentos reales de una
9	+	instancia de Valet en producción**, generalizados para poder publicarlos. Se han
10	+	quitado nombres de terceros, lugares, restaurantes, proyectos internos y el
11	+	nombre propio del asistente; se ha mantenido el resto —incluidas las cifras y
12	+	los ejemplos de running— tal cual.
13	+
14	+	> Ojo: aquí no se instala ni se despliega Valet. Eso es el episodio
15	+	> siguiente, «Podman, IPs reales y La Liga». Esto de aquí es solo para
16	+	> asomarse a las ideas: cuatro ejemplos autocontenidos que se ejecutan con
17	+	> Python 3 y no tocan nada de nadie.
18	+
19	+	---
20	+
21	+	## La estructura del episodio: 7 puntos, 4 actos
22	+
23	+	El guión va de lo mecánico a lo humano en siete puntos, agrupados en cuatro
24	+	actos. Solo cuatro de esos puntos llevan demo; los otros tres se apoyan en
25	+	una imagen, un diagrama o un dato. Este es el orden de emisión, con el ejemplo
26	+	que se ejecuta en cada punto que lo tiene:
27	+
28	+	\| Acto \| Punto \| Título \| Qué se ve \| Ejemplo \|
29	+	\|---\|---\|---\|---\|---\|
30	+	\| I · El cajón \| 1 \| Un buscador con modales \| imagen \| — \|
31	+	\| I · El cajón \| 2 \| La memoria vive alrededor \| diagrama \| — \|
32	+	\| II · Los hechos y el retrato \| 3 \| Lo que dijiste, lo que pasó y cuándo \| demo \| `02-buscar-por-significado.py` \|
33	+	\| II · Los hechos y el retrato \| 4 \| El retrato \| dato (19 normas) \| — \|
34	+	\| III · El relato y lo que lo sostiene \| 5 \| El diario que se escribe solo \| demo \| `03-la-bitacora.py` \|
35	+	\| III · El relato y lo que lo sostiene \| 6 \| Las tres decisiones \| demo \| `01-un-solo-fichero.py` \|
36	+	\| IV · Lo que falta \| 7 \| No hay botón de olvidar \| demo \| `04-el-olvido-y-el-eco.py` \|
37	+
38	+	Fíjate en que los nombres de los ficheros no son `demo-01`, `demo-02`…: se
39	+	referencian por el nombre con el que el guión, la escaleta y la presentación los
40	+	citan. El número del fichero es solo una etiqueta de taller, no el orden de
41	+	emisión: el `01` se emite en el punto 6, el `02` en el punto 3, el `03` en el
42	+	punto 5 y el `04` en el punto 7.
43	+
44	+	---
45	+
46	+	## Las cinco capas del episodio
47	+
48	+	Todo el programa gira alrededor de cinco preguntas, que en Valet son cinco
49	+	capas: A · B · C · D · E. De lo mecánico a lo humano.
50	+
51	+	\| Capa \| Pregunta \| Qué guarda \| Ejemplo de aquí \|
52	+	\|---\|---\|---\|---\|
53	+	\| A \| ¿Qué guardo? \| Lo que dijiste, tal cual. La grabación en bruto. \| `01` \|
54	+	\| B \| ¿Cómo lo encuentro? \| Fichas con el sentido de la conversación, buscadas por significado. \| `01`, `02` \|
55	+	\| C \| ¿Cómo sé cómo eres? \| Tu retrato: verdades sobre ti + cómo quieres que se comporte. \| `01` \|
56	+	\| D \| ¿Qué pasó, y cuándo? \| Hechos sueltos con fecha: tu línea del tiempo. \| `01` \|
57	+	\| E \| ¿Cómo fue el día? \| La Bitácora: el relato del día, escrito solo. \| `01`, `03` \|
58	+
59	+	Y tres decisiones que atraviesan todas las capas:
60	+
61	+	1. Todo cabe en un solo fichero, en tu máquina → `01`.
62	+	2. Una sola transacción: las cuatro capas de la vida, de golpe → se cuenta
63	+	en el episodio; el problema del «eco» se ve en `04`.
64	+	3. La edad no borra, reordena → se cuenta con la imagen de la biblioteca
65	+	en el episodio.
66	+
67	+	---
68	+
69	+	## Cifras reales de la instancia
70	+
71	+	Medido sobre la instancia de producción de Valet el 25 de octubre de 2026.
72	+
73	+	\| Capa / actividad \| Qué hay \| Cifra \|
74	+	\|---\|---\|---\|
75	+	\| Conversación \| Mensajes totales (268 usuario / 247 asistente), desde el 6-oct \| 515 \|
76	+	\| A · indexado \| Mensajes ya procesados por el asistente \| 503 \|
77	+	\| B · fichas \| Resúmenes de conversación guardados \| 81 \|
78	+	\| C · persistente \| Una sola ficha, con normas de casa \| 1 fila · 19 normas \|
79	+	\| D · timeline \| Hechos con fecha (8 deporte, 1 social, 1 sistema) \| 10 \|
80	+	\| E · bitácora \| Entradas (18–24 oct; 5 con ánimo «buen día», 1 «neutro») \| 6 \|
81	+	\| Llamadas al modelo \| Chat 654 · router 237 · consolidador 192 · archivista 111 · timeline 74 · journal 6 \| 1.274 \|
82	+
83	+	Procedencia: instancia de producción de Valet, 25-oct-2026, consultada en
84	+	solo lectura. Las cifras se mantienen íntegras; lo único que se ha generalizado
85	+	es lo identificable (nombres propios, lugares y proyectos).
86	+
87	+	---
88	+
89	+	## Los ficheros
90	+
91	+	\| Fichero \| Necesita \| Qué enseña \|
92	+	\|---\|---\|---\|
93	+	\| `01-un-solo-fichero.py` \| nada (Python 3) \| Cómo las cinco capas caben en un único fichero que es tuyo, con fragmentos reales de las capas A–E. Lo copias al pendrive, lo abres y lees qué sabe de ti. \|
94	+	\| `02-buscar-por-significado.py` \| nada (Python 3) \| La diferencia entre buscar por palabra y buscar por significado (el bibliotecario de ideas del episodio). \|
95	+	\| `03-la-bitacora.py` \| nada (Python 3) \| La Capa E: una entrada por día, escrita sola… o el «no escribo» cuando el día no da para nada. \|
96	+	\| `04-el-olvido-y-el-eco.py` \| nada (Python 3) \| Que no hay botón de «olvida esto», que el único «empezar de nuevo» borra todo, y el eco de un recuerdo mal borrado. \|
97	+	\| `datos/` \| — \| Tres jornadas de ejemplo para el `03`: el 18 y el 20 de octubre (reales) y un día vacío, para ver el «no escribo». \|
98	+
99	+	Todos son de solo lectura sobre el mundo exterior: crean sus ficheros de
100	+	juguete en una carpeta de trabajo y no llaman a ninguna nube.
101	+
102	+	---
103	+
104	+	## Cómo probarlos
105	+
106	+	```bash
107	+	cd ejemplos-la-memoria-de-valet
108	+
109	+	python3 01-un-solo-fichero.py
110	+	python3 02-buscar-por-significado.py
111	+	python3 03-la-bitacora.py
112	+	python3 04-el-olvido-y-el-eco.py
113	+	```
114	+
115	+	El `03` escribe sus entradas en una carpeta `bitacora/` del directorio donde lo
116	+	ejecutes. Bórrala cuando quieras: así se ve, de paso, que borrar es borrar.
117	+
118	+	---
119	+
120	+	## Para qué sirve cada uno, contado en lenguaje llano
121	+
122	+	`02` — El bibliotecario que entiende ideas (punto 3). Un buscador normal
123	+	te trae el libro que se titula literalmente como tu pregunta. El de Valet te
124	+	trae el libro que habla de lo mismo, aunque no comparta ni una palabra. En
125	+	el ejemplo (que es una maqueta, sin modelo) se ve cómo «quiero algo sobre el
126	+	miedo a hablar en público» encuentra la ficha de «ansiedad antes de una
127	+	presentación», y cómo «coche» encuentra «automóvil».
128	+
129	+	`03` — Alguien llevándote el diario (punto 5). La quinta capa no cataloga:
130	+	cuenta. Le das el material de un día y decide si merece una entrada. Si el día
131	+	está vacío, no escribe nada, y eso es una respuesta válida. Si escribe, es
132	+	una sola entrada por día, con el relato y sus matices (ánimo, logros,
133	+	dificultades, etiquetas). Los días de ejemplo son reales: el 18 de octubre
134	+	(lluvia, plan de entrenamiento ajustado, tirada de 40 min en vez de 13 km) y el
135	+	20 de octubre (7,51 km en 51:42).
136	+
137	+	`01` — Tu memoria en un fichero (punto 6). Todo lo que sabe tu asistente
138	+	—lo que le dijiste, lo que pasó, cómo eres, tu línea del tiempo y el diario—
139	+	vive en una sola caja fuerte que está en tu casa. La copias a un pendrive y
140	+	la llevas en el bolsillo. La abres y lees lo que sabe de ti. La borras y no queda
141	+	rastro. Este ejemplo lo enseña con contenido real: una ficha de resumen de
142	+	artículos de RSS, tres de las normas de casa, tres hechos de la línea del tiempo
143	+	(una salida a correr de 9,00 km, una cena fuera y una corrección del nombre de
144	+	Valet) y una entrada de bitácora del 18 de octubre.
145	+
146	+	`04` — La pregunta difícil (punto 7). Pedirle que olvide un recuerdo
147	+	concreto no funciona: ese botón no existe. Solo hay uno, y es brutal: borra
148	+	todo. Y en medio, el eco —una huella que el buscador todavía huele, pero sin
149	+	texto detrás—, que es la mejor metáfora de lo que es la memoria, incluso la
150	+	humana. Los recuerdos usados son los tres hechos reales del timeline.
151	+
152	+	---
153	+
154	+	## Lo que se cuenta en el episodio y no se ve aquí
155	+
156	+	Para que no haya sorpresas a quien venga buscando trucos:
157	+
158	+	- La instalación y el despliegue de Valet no están en este episodio. Llegan
159	+	en el siguiente, Podman, IPs reales y La Liga.
160	+	- La búsqueda por significado de verdad usa un modelo que traduce el texto
161	+	a números. El `02` lo imita con un diccionario a mano para que puedas
162	+	ejecutarlo sin instalar nada.
163	+	- La Bitácora de verdad la escribe un modelo a partir de tus hechos y
164	+	mensajes. El `03` reproduce el mecanismo (recoger el día, decidir,
165	+	escribir una única entrada), no la prosa.
166	+
167	+	## El repositorio
168	+
169	+	- Valet — <https://github.com/atareao/valet-ai> (público, licencia MIT)

dia-2026-10-18.json(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,18 @@
1	+	{
2	+	"fecha": "2026-10-18",
3	+	"hechos": [
4	+	"Ajusté el plan de entrenamiento a la lluvia.",
5	+	"Decidí una tirada de 40 min en vez de 13 km."
6	+	],
7	+	"mensajes": [
8	+	"Con esta lluvia, ¿qué me recomiendas para el entrenamiento de hoy?",
9	+	"Apúntame que al final he cambiado la tirada larga por 40 minutos."
10	+	],
11	+	"animo": "buen día",
12	+	"logros": [
13	+	"Ajustar el plan de entrenamiento a la lluvia",
14	+	"Decidir una tirada de 40 min en vez de 13 km"
15	+	],
16	+	"dificultades": ["Condiciones adversas"],
17	+	"etiquetas": ["entrenamiento", "meteorología", "decisiones"]
18	+	}

dia-2026-10-19.json(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,9 @@
1	+	{
2	+	"fecha": "2026-10-19",
3	+	"hechos": [],
4	+	"mensajes": [],
5	+	"animo": "sin determinar",
6	+	"logros": [],
7	+	"dificultades": [],
8	+	"etiquetas": []
9	+	}

dia-2026-10-20.json(文件已创建)

		@@ -0,0 +1,15 @@
1	+	{
2	+	"fecha": "2026-10-20",
3	+	"hechos": [
4	+	"Finalmente pude salir a correr tras varios días de lluvia.",
5	+	"Completé 7,51 km en 51:42."
6	+	],
7	+	"mensajes": [
8	+	"¿Cómo llevo la semana de entrenamiento?",
9	+	"Apunta la salida de hoy: 7,51 km en 51:42."
10	+	],
11	+	"animo": "buen día",
12	+	"logros": ["Retomar el entrenamiento tras la lluvia"],
13	+	"dificultades": [],
14	+	"etiquetas": ["entrenamiento", "running"]
15	+	}