# Fermenty — El cierre del lazo y la calibración > Nota de diseño para retomar **después** del racimo. No es un briefing todavía: es la > decisión que hay que tomar antes de escribir uno, y la pieza pequeña que se puede hacer ya. > > Referencias: `docs/Lexico.md` (§5 El aprendizaje), `docs/Matematica_Motor.md`. > > Destino sugerido: `docs/Cierre_del_lazo.md` · 2026-07-24 --- ## 1. Dos bucles, y conviene no confundirlos | | Qué es | Cuándo | Estado | |---|---|---|---| | **Bucle 1** | Catas, dices cómo está, la predicción se mueve y la ventana se ajusta | Horas o días, dentro de la tanda | **No construido** | | **Bucle 2** | Cierras, valoras, y las predicciones futuras se estrechan para ti | Meses, entre tandas | **No construido** | Valorar al terminar es **bucle 2**. Hoy `flavor_results` recoge seis ejes sensoriales y **nadie lee esa tabla**. El almacén de calibración por usuario × guía no existe. --- ## 2. Lo que sí se puede hacer ya: cerrar el lazo **No es calibración. Es aritmética con voz.** Y ya están las tres piezas: - **Lo que pediste** — el `perfil_defecto` o el override, en `batches.formulacion` - **Lo que hiciste** — el día real de corte, en la reformulación y los eventos - **Cómo salió** — tu valoración, en `flavor_results` Con eso el sistema puede explicar la diferencia sin aprender nada: > «Cortaste el día 9 y yo calculaba el 7 u 8. Por eso salió más ácida de lo que pediste. La próxima, si la quieres como la pediste, córtala antes; si te gustó así, guardo esto como tu punto.» Eso da la sensación de mentor **sin fingir que ha aprendido**. Y es honesto: con una tanda no hay nada que aprender. ### Los casos | Situación | Qué dice | |---|---| | Cortó tarde y salió más ácida | Explica la causa. Ofrece las dos salidas: corregir o adoptar | | Cortó a tiempo y salió como pidió | Confirma. Es la señal de que el modelo acierta para esa persona | | Cortó a tiempo y salió distinta | **El caso interesante**: el modelo o la calibración fallan. No hay explicación fácil, y no hay que inventarla | | Se saltó pasos o hubo desviaciones | Nombrarlas antes de atribuir nada al modelo | El tercero es el que no se puede resolver con aritmética, y es el que justifica la calibración de verdad. --- ## 3. 🔴 La decisión que hay que tomar antes de construir la calibración **Lo que el sistema aprende, ¿mueve la predicción o mueve el destino?** Con la misma señal —«cortó el día 9 y le gustó»— caben dos lecturas: - **Su cocina va más lenta** → la predicción se corrige: la próxima vez el mentor le dirá 9 días en vez de 7 - **Su «equilibrada» es más ácida que la mía** → el destino se corrige: el mentor apunta a un corte más tardío para lo que esa persona llama equilibrada Son **dos aprendizajes distintos con la misma evidencia**, y si se aplican los dos a la vez **se corrigen mutuamente**: el sistema alarga la predicción *y* mueve el objetivo, y acaba prediciendo bien un destino equivocado. El Léxico ya nombra los dos como las dos mitades de la calibración —**«su sitio»** y **«su lengua»**— pero no dice cómo se separan. **Lo que los distingue es qué se midió:** - Si hay **temperatura registrada**, la velocidad de su cocina es medible y va a «su sitio» - Si cortó **dentro de la ventana** y aun así no le gustó, es «su lengua» - Si cortó **fuera** de la ventana, no se aprende nada de paladar — solo se sabe que se desvió Sin esa separación, la calibración es ruido con aspecto de aprendizaje. --- ## 4. Reglas que ya están decididas y aplican aquí **Una tanda descartada no calibra.** Moho o accidente no es señal de paladar ni de velocidad. Ya está en el modelo (`Batch::scopeCalibratable()` = solo `completed`). **Solo lo medido calibra.** La reformulación ya distingue residual medido de calculado, precisamente para que el sistema no aprenda de sus propias predicciones y converja hacia sus errores. **El estrechamiento tiene que ser visible.** Del hueco 17 de la simulación de UI: si solo se muestra al cerrar, se lee como un cierre bonito. Si reaparece al formular la siguiente —*«antes te habría dicho 6-9 porque es lo general; contigo digo 6-7 porque es tu cocina»*— se convierte en el motivo de volver. Es una línea de texto y es media retención. Y encaja con el mecanismo de herencia con sobreescritura: la calibración no activa nada nuevo, solo pone un valor más específico donde antes se heredaba el general. --- ## 5. Por qué la calibración no se puede hacer con una tanda Hacen falta varias para separar las dos causas. Con una sola: - No se distingue si la cocina va lenta o si el paladar es distinto - No se separa la señal del ruido — una tanda con la ventana abierta en verano no dice nada del invierno - Ajustar con un dato es peor que no ajustar: mueve el modelo hacia un caso particular **El orden correcto:** primero el cierre del lazo (§2), que funciona desde la primera tanda; la calibración cuando haya historial y la decisión de §3 esté tomada. --- ## 6. Lo que haría falta construir **Para el cierre del lazo (pequeño):** - Leer `flavor_results` al cerrar y compararlo con lo formulado - Un puñado de plantillas de voz para los cuatro casos de §2 - Escribir en `insights`, que ya existe y es el sitio de la voz del mentor **Para la calibración (después de §3):** - El almacén por usuario × guía - La resolución por herencia: sin calibración propia, coeficientes generales. **No hay arranque en frío** - El estrechamiento visible en la formulación siguiente --- ## 7. Y sigue faltando el bucle 1 Cerrar el lazo al terminar no sustituye a acompañar durante. El bucle 1 —catas, la predicción se ajusta, la ventana se mueve— es la mitad del mentor en la simulación de UI y no está construido. Sin él, el mentor formula y explica al final. Con él, acompaña. --- *Nota viva. Cuando se decida §3, esto se convierte en briefing.*