Diario

Avance

• Esqueleto del laboratorio: misión, plan de siete prototipos, workflow de CI
• P1, explorador del espacio de voicings: paso de construcción, página, mediciones, lección
• P2, toca un acorde, mira el universo
• P3, portadas de álbum
• P4, pasada de render con IA
• P5, pulseras imprimibles en 3D
• P6, cadena completa
• P7, modelo de tocabilidad

QA

Lo que el laboratorio encontró en GuitarAlchemist/ga midiendo, no leyendo. Los números de línea apuntan a 66bdd049, el commit desde el que se exportó el índice. Ninguno de estos puntos es todavía un informe de error: es lo que mostraron las mediciones.

Esperado	Lo que pasa	Dónde	Medición	Estado
El índice y los dos FretDiagram coinciden en qué cuerda va primero	El índice escribe el diagrama con el mi agudo primero; ambos render lo leen con el mi grave primero	FretDiagram.cs:14, FretDiagram.tsx:8-11	La fila 1000 da 1-2-x-5-x-1 para las notas MIDI 65, 61, 55, 41; 30 000 filas muestreadas se leen con el mi agudo primero, 0 discrepancias	Corregido upstream por #696, fusionada el 2026-09-23: el renderizado React respeta el orden mi agudo primero que envía la API, con una prueba; el FretDiagram de C# documenta ahora sus tokens de grave a agudo
El FretDiagram de React muestra todas las notas pisadas	Pierde un punto cuando la rejilla empieza en la cejuela y el voicing llega a un traste más allá de la última fila	FretDiagram.tsx, líneas 31 y 104	15 853 voicings de guitarra de 297 910, el 5,32 %	Corregido upstream por #696, fusionada el 2026-09-23: la ventana de trastes de la cuadrícula se calcula para que cada nota pisada tenga su fila, con una prueba
El resumen de OptickIndexReader describe los vectores que devuelve	Dice «L2-normalized»; cada partición se normaliza y luego se multiplica por la raíz cuadrada de su peso	OptickIndexReader.cs	Norma al cuadrado de 1,15 o 1,05, nunca 1	Corregido upstream por #696, fusionada el 2026-09-23: el resumen da ahora la longitud al cuadrado como la suma de los pesos de las particiones, 1,15 o 1,05, y una prueba lo comprueba en los vectores. El comportamiento era correcto y no cambia
Dos voicings que suenan y se digitan distinto son dos puntos	Los voicings con las mismas clases de altura, la misma nota aguda y una forma parecida colapsan en un solo vector	OptickIndexWriter.cs	121 768 vectores de guitarra de 297 910 son copias bit a bit de otro, el 40,9 %; el grupo mayor contiene 12 voicings de fa sostenido disminuido con la arriba	Reproducido. Consecuencia del embedding más que defecto evidente — hay que arbitrarlo antes de cambiar nada
El mismo commit exporta el mismo índice	La deduplicación conserva el voicing más barato de cada grupo, la generación es paralela y los empates van al primero que llega	OptickIndexWriter.cs	Dos exportaciones de una misma compilación: todos los vectores comunes idénticos, 70 voicings presentes en una y ausentes de la otra	Corregido upstream por #730, fusionada el 2026-09-24: la generación sigue siendo paralela, pero los voicings salen en orden de trastes, así que un empate va al mismo voicing en cada ejecución. Dos exportaciones de guitarra del main de GA tenían los hashes 776c849e… y d0a7d1d9… antes, 138603e8… las dos veces después
--export-max N muestrea el índice	La opción conserva los N primeros voicings en bruto en orden de generación, que empieza alto en el mástil	OptickIndexWriter.cs	--export-max 3000 produjo 2 641 vectores, 0 de ellos en el índice completo	Cambiado por #730: los N primeros voicings son ahora los mismos en cada ejecución y empiezan en la cejuela, en orden de trastes; siguen sin ser una muestra del índice. No vuelto a medir (por verificar)
Un acorde con bajo nombra su bajo con la grafía de la tonalidad	Algunos nombres usan la enarmonía equivocada, por ejemplo Gmaj7/Gb en vez de Gmaj7/F♯	nombres de acordes del índice	Visto al leer los mayores grupos de duplicados	Reproducido, aún sin contar
barreRequired es verdadero para un acorde con cejilla	Pide el mismo traste en tres cuerdas adyacentes, así que la cejilla de fa en forma de mi 133211 — cuerdas 1, 2 y 6 en el traste 1 — no es una cejilla, mientras que la forma de la x13331 sí lo es	VoicingPhysicalAnalyzer.cs:219-233	133211 y el xx3211 de cuatro cuerdas salen ambos a exactamente 4.50	Reproducido (P7)
minimumFingers cuenta dedos	Cuenta trastes distintos, con tope en 4	VoicingPhysicalAnalyzer.cs:102-103	Am x02210 y Am7 x02010 salen ambos a 2.29; lo mismo para E frente a E7 y D frente a Dsus4	Reproducido (P7)
La forma CAGED nombra la forma	Lee la primera cuerda de un voicing como la cuerda 6, pero GA guarda primero la cuerda 1 (mi agudo); y se rinde en cuanto la cuerda 6 está apagada, antes de probar las formas A y C	VoicingPhysicalAnalyzer.cs, DetectCagedShape	En los 667.125 voicings de guitarra que genera GA: 92 etiquetados E-Shape, todos por error (0-2-2-1-x-x, es decir xx1220), ninguna forma A o C, nada para 133211 ni para mi abierto. Con la corrección: 92 formas E, 46 A, 152 C	Encontrado al revisar una corrección de P7; corregido upstream por #735, fusionada el 2026-09-25 2026-09-24
La etiqueta Difficulty y el DifficultyScore coinciden	El rango «Beginner» de la etiqueta pide una separación de como mucho 64 mm, menos de dos trastes junto a la cejuela, así que el acorde de do al aire es «Intermediate»; y 141404, etiquetado «Advanced», sale a 4.65, el percentil 26 del índice	VoicingPhysicalAnalyzer.cs:105-112	3.50 y «Intermediate» para x32010	Reproducido (P7)
Un voicing que nadie puede tocar obtiene una puntuación alta	101 967 voicings de guitarra de 297 883 (34.2 %) no tienen ninguna digitación legal bajo un modelo de mano de cuatro dedos, y la puntuación más alta que GA da a uno de ellos es 7.73, dentro del rango de los acordes corrientes, así que maxDifficulty: 8 los devuelve	VoicingFilterService.cs:53-70	La búsqueda de fingering.mjs sobre todo el índice	Reproducido (P7). El modelo de mano es mío y no tiene pulgar, así que el 34.2 % es una cota superior
ga_chord_to_set('Cdim7') devuelve el diminished-7 de GA, 0 3 6 9	Devuelve 0 3 6 10, una séptima semidisminuida, Forte 4-27; ga_parse_chord('Cdim7') da la calidad diminished con el componente ext:7, así que la séptima se añade menor	El servidor MCP de GA en marcha, frente a CanonicalChordPatternCatalog.cs:66	El intercambio en results/ga-check.json, 2026-09-17	Reproducido (P5), no reportado. Corregido upstream por #681, fusionada el 2026-09-23; relanzado sobre 27a1257: 0 3 6 9, 4-28 2026-09-24
ga_chord_to_set('Cm7b5') devuelve el half-diminished-7 de GA, 0 3 6 10	Devuelve 0 3 7 10, una séptima menor simple: la alteración b5 se pierde	El servidor MCP de GA en marcha, frente a CanonicalChordPatternCatalog.cs:65	El mismo intercambio; get_scale_notes y Cmaj7 coinciden con los archivos, estos dos no	Reproducido (P5), no reportado. Corregido upstream por #681; relanzado sobre 27a1257: 0 3 6 10, 4-27 2026-09-24

Experimentos

Cada prototipo escribe sus hipótesis antes de que exista el script de medición, y se commitean primero. Una hipótesis refutada se queda aquí: es el resultado que más caro costó.

Pregunta	Hipótesis, escrita antes de medir	Resultado	Veredicto
¿Cuántas dimensiones necesita de verdad el espacio de voicings?	Commiteadas en hypotheses.md en 03f2bbb; el archivo dice cuál no era ciega	3 componentes explican el 22,2 % de la varianza, 10 el 48,0 %, 32 el 84,7 %, 64 el 99,9 %	Los dos primeros ejes son sobre todo MORPHOLOGY, el tercero STRUCTURE, CONTEXT no pesa nada (2026-09-17)
¿Una vista 3D conserva los vecinos que encuentra la búsqueda exacta?	H2 fijaba un umbral de recall@10 de 0,15; H3 predecía que el índice completo sería peor que la muestra	Recall@10 de 0,168 dentro de la muestra de 30 000, 0,348 sobre todos los voicings de guitarra; con 32 componentes, 0,693 y 0,787	H2 falló su umbral, H3 se equivocó — ambas refutadas (2026-09-17)
¿WebGPU es más rápido que WebGL 2 para 300 000 puntos?	Una primera serie decía 3,5 ms frente a 0,5 ms y parecía un hallazgo	Con trackTimestamp, la pasada de render tarda 0,066 ms en WebGPU y 0,071 ms en WebGL 2 con 30 000 puntos, 0,26 ms con los 297 910, 2,3 ms con 3 millones de puntos aleatorios	La primera serie era un error de medición: los 3,5 ms son lo que tarda onSubmittedWorkDone en resolverse, no trabajo de GPU. La lección cita la segunda serie (2026-09-17)
¿La selección en CPU aguanta al tamaño del índice completo?	H6 esperaba más de 16 ms con 297 910 puntos	0,2 ms para 30 000, 1,4 ms para 297 910, 14 ms para 3 millones	H6 refutada (2026-09-17)
¿Puede el navegador con el índice entero?	—	156 MB cargados y decodificados en 341 ms, 180 MB de heap de JavaScript, 28 ms para encontrar los diez vecinos exactos	Sí, y la lección entrega ese modo (2026-09-17)
¿Un cromagrama en una página puede nombrar el acorde que tocas?	Ocho cifras predichas antes de grabar nada	El 79,3 % de los 624 rasgueos sintéticos nombrados exactamente — 89,1 % en estado fundamental, 50 % en las inversiones — y 11 de las 17 grabaciones CC0; estimar las notas antes del cromagrama valía 39 puntos	Siete de las ocho cifras se sostuvieron; el oráculo, las condiciones de ruido y los fallos grabados, no (2026-09-17)
¿Puede un modelo pequeño entrenado en un solo núcleo de CPU superar el coste de tocabilidad escrito a mano de GA?	Doce cifras commiteadas en hypotheses.md en c6a9937	El boosting de gradiente alcanza un Spearman de 0.964 contra el objetivo y un acierto por pares de 0.921, donde la puntuación de GA alcanza 0.596 y 0.715; una recta de mínimos cuadrados sobre la separación física sola alcanza 0.794	Sí, pero el hallazgo es que los tres indicadores extra de GA le cuestan más de lo que le aportan (2026-09-17)
¿Cuántos de los voicings de guitarra de GA pueden tocar cuatro dedos?	H11: más del 98 %	El 65.8 %: la búsqueda no encuentra ninguna digitación legal para 101 967 de 297 883	Gravemente refutada, y partió el prototipo en dos: una tarea de ordenación sobre lo que se puede tocar, una pregunta de sí o no sobre el resto (2026-09-17)
¿Separar por voicing en lugar de por acorde favorece al modelo?	H6: la separación ingenua sobrestima los árboles potenciados en 0.005 a 0.05 de Spearman	0.0005; la separación por forma transportada lo mueve 0.002	Refutada. La separación por grupo solo cuesta algo cuando el grupo lleva información que las variables no tienen, y aquí ambos lados se leen en el mismo diagrama (2026-09-17)
¿Es la búsqueda de digitación lo bastante cara como para valer la pena sustituirla por un modelo?	H12: el modelo puntúa un voicing al menos 50 veces más rápido	3.8 veces: 0.0145 ms frente a 0.0558 ms	Refutada. La premisa del prototipo era falsa; lo que el modelo compra son 949 kB que se embarcan sin el modelo de mano (2026-09-17)
¿Puede una pulsera de clases de altura convertirse en un objeto que un slicer acepte?	Doce cifras commiteadas en hypotheses.md en 8a2ed53	30 sólidos de 30 estancos, un solo cuerpo, característica de Euler 0; 5.2473 cm3, agujero 64.9913 mm, pared más fina 1.9954 mm, ninguna cara por debajo del umbral de soporte de 45 grados; PrusaSlicer 2.9.6 da 6.42 g y 35 min 40 s	Sí, y cuatro de las doce predicciones quedaron refutadas (2026-09-17)
¿Una malla escrita sin unión booleana falla sus comprobaciones?	H2: las catorce piezas concatenadas no son estancas	Lo son, manifold3d las acepta, y son 14 cuerpos; volumen un 2.6 % alto, superficie un 10.8 % alta, pared medida en 1.40 mm — y PrusaSlicer las corta a los mismos 6.42 g sin mensaje de reparación	Refutada dos veces: ni las comprobaciones de la malla ni el slicer se dan cuenta (2026-09-17)
¿Qué parte de una pulsera necesita soportes si sus cuentas son esferas?	H6: entre el 3 % y el 8 % de la superficie	El 0.35 %, pendiente peor 4.87 grados	Refutada en orden de magnitud, acertada en que hacen falta soportes (2026-09-17)
¿La cuenta que dibuja el prototipo 2 sobrevive a una pared de 2 mm?	H4: el agujero se queda en 64.98 mm o más	Una esfera de radio 3.0 mm centrada en la superficie exterior lleva el agujero a 63.0287 mm, 1.96 mm perdidos	La variante esférica falló y se publica como un fallo; el cono es el que sale (2026-09-17)

2026-09-16 — P1: de dónde vienen los datos

• La rama main de GA estaba en 66bdd049 («chore(quality): snapshot 2026-09-16»). El índice no está en el repositorio: FretboardVoicingsCLI --export-embeddings lo genera en state/voicings/optick.index.
• No lo reconstruí. La sesión que mide el rendimiento de GA había compilado FretboardVoicingsCLI en un clon limpio en ese commit y exportado el índice entre las 23:00 y las 23:02, hora local, en 149 segundos. Su registro dice «688,351 raw, 313,047 unique». Copié ese archivo y lo fijé por su huella: 183.770.270 bytes, SHA-256 1e91e4695bab8aa4bb451fdd1f199a4afaa4c4ad913f08acc5163c6ab07caa23, 313.047 voicings (297.910 de guitarra, 7.795 de bajo, 7.342 de ukelele), 124 dimensiones, huella de esquema 0x37cd8ecf, la que da mi CRC-32 de EmbeddingSchema.CompactLayoutV4.
• La fila 1000 resuelve el orden de las cuerdas. Su diagrama es 1-2-x-5-x-1 y sus notas MIDI son 65, 61, 55, 41: se lee primero la cuerda 1 (mi agudo + 1 = fa 4, 65), no el mi grave. En un diagrama de acordes, esa forma se escribe 1x5x21. El paso de construcción comprueba del mismo modo las 30.000 filas de la muestra: 0 discrepancias.
• GA no está de acuerdo consigo mismo en esto. FretDiagram.cs y el componente React FretDiagram.tsx toman los trastes con el mi grave primero; el índice los escribe con el mi agudo primero. El curso sobre la IA de GA encontró la misma divergencia en el ejemplo de una herramienta MCP.
• Los vectores del índice no tienen longitud 1, aunque el resumen de OptickIndexReader dice «L2-normalized»: cada partición se normaliza y luego se multiplica por la raíz cuadrada de su peso, de modo que el cuadrado de la longitud de un vector es la suma de los pesos de sus particiones no vacías, 1,15 o 1,05. El producto escalar sigue siendo el coseno ponderado por partición, que es lo que necesita la búsqueda.

2026-09-16 — P1: hipótesis

• Escritas en results/hypotheses.md y confirmadas en el commit 03f2bbb, antes de que existiera el script de medición.
• Una de ellas no es ciega, y el archivo lo dice: una prueba rápida del paso de construcción con 2.000 voicings ya había mostrado que tres componentes explican el 22,2 % de la varianza.

2026-09-17 — P1: mediciones

• Tres componentes principales explican el 22,2 % de la varianza, diez el 48,0 %, 32 el 84,7 %, 64 el 99,9 %. Los dos primeros ejes son sobre todo MORPHOLOGY, el tercero STRUCTURE; CONTEXT no pesa nada.
• Exhaustividad a 10 de la vista 3D frente a los vecinos exactos: 0,168 dentro de la muestra de 30.000, 0,348 frente a todos los voicings de guitarra. Con 32 componentes: 0,693 y 0,787. H2 no alcanzó su umbral de 0,15; H3, que predecía un resultado peor en el índice completo, era falsa.
• 121.768 de los 297.910 vectores de guitarra son copias bit a bit del vector de otro voicing. El grupo más grande reúne 12 voicings de fa sostenido disminuido con la arriba. Voicings con las mismas clases de altura, la misma nota aguda y una forma parecida son el mismo punto para OPTIC-K.
• El componente React FretDiagram de GA pierde un punto en 15.853 voicings de guitarra (5,32 %): la cuadrícula empieza en la cejuela cuando la nota pisada más baja está en el traste 2, y un voicing que llega al traste 6 necesita una sexta fila.

2026-09-17 — P1: dos exportaciones, un solo commit

• La sesión de rendimiento exportó el índice una segunda vez con la misma compilación. Emparejando por instrumento y diagrama, cada vector común es idéntico, pero faltan en una exportación 70 voicings de la otra: la deduplicación conserva el voicing más barato de cada grupo, el generador corre en paralelo, y a igual coste gana el primero que llega. Es la huella del archivo la que fija los datos, no el commit.
• Intenté confirmar la procedencia regenerando 3.000 voicings de guitarra con la herramienta de GA (--export-max 3000, 4,1 s bajo el cerrojo de trabajos pesados). Ninguno de sus 2.641 vectores está en el índice completo. El límite conserva los 3.000 primeros voicings brutos en orden de generación, que empezaba en el traste 19; dentro de ese conjunto pequeño, la deduplicación conservó voicings altos en el mástil, que pierden frente a formas más baratas en la exportación completa. Una exportación parcial no puede comprobar una completa.

2026-09-17 — P1: tiempos de fotograma, medidos dos veces

• Primera serie: render() más onSubmittedWorkDone, 120 fotogramas a 1280 × 720 en Chromium 153 sin interfaz, con la RTX 5080. WebGPU daba 3,5 ms para 30.000 puntos y WebGL 2 0,5 ms. Parecía un hallazgo, y era un error de medición: la cifra de WebGPU no cambiaba entre 30.000 y 3 millones de puntos.
• Segunda serie, con trackTimestamp y resolveTimestampsAsync de three.js: la pasada de render tarda 0,066 ms en WebGPU y 0,071 ms en WebGL 2 para 30.000 puntos, 0,26 ms para los 297.910, 2,3 ms para 3 millones de puntos aleatorios. Los 3,5 ms son lo que tarda onSubmittedWorkDone en resolverse, no trabajo de la GPU.
• renderer.info.render.drawCalls mostraba 434 y después valores negativos en la sonda, porque three.js lo pone a cero en cada fotograma de animación y la sonda espera de un fotograma a otro. La lección no lo cita.
• La selección proyectando cada punto en la CPU: 0,2 ms para 30.000, 1,4 ms para 297.910, 14 ms para 3 millones. H6 esperaba más de 16 ms para 297.910.
• Modo local con el índice completo: 156 MB cargados y decodificados en 341 ms, 180 MB de montón JavaScript, 28 ms para encontrar los diez vecinos exactos de un voicing en el navegador.

2026-09-17 — P1: publicación

• El sitio aún no tenía una cadena para demos en vivo. scripts/publish.mjs construye la página con Vite (base: './') en public/ga-lab/p1/, que Astro copia tal cual: 3,65 MB, más una captura de pantalla de 241 KB. La lección muestra la captura y un botón, y solo carga la página en un iframe al hacer clic, mediante un pequeño componente LazyDemo que añade la ruta base del sitio.
• scripts/check-published.mjs sirve public/ bajo /learn/ como GitHub Pages y abre la página publicada: WebGPU, 30.000 puntos, ningún error.

2026-09-17 — P2: toca un acorde, mira el universo

• P2 publicado. El reconocedor nombra exactamente el 79,3 % de 624 rasgueos sintéticos (89,1 % en estado fundamental, 50 % en inversiones) y 11 de 17 grabaciones CC0; estimar las notas antes del cromagrama vale 39 puntos. Siete de ocho cifras previstas se cumplieron; el oráculo, las condiciones de ruido y los fallos grabados no. El sonido nunca sale de la página (connect-src ‘none’). Lección

2026-09-17 — P7: la etiqueta que no existe

• La pregunta es si un modelo supera al DifficultyScore de GA, y la puntuación de GA no puede ser a la vez el solucionario. Por eso P7 construye un objetivo: fingering.mjs enumera todas las formas legales de poner los dedos 1 a 4 sobre las notas pisadas — cualquier dedo puede hacer cejilla, una cejilla puede sujetar parte de un traste y pasar por debajo de notas más altas — y se queda con la más barata. La geometría de trastes y cuerdas es la de GA; cada peso es una constante que elegí yo y que está listada en WEIGHTS.
• Tres comprobaciones sobre ese objetivo, y ninguna es una demostración: 32 juicios por parejas sobre formas canónicas en annotations.json, cuyo anotador está nombrado en el fichero (este modelo, a partir de reglas escritas, no un guitarrista); una lista de lo que dicen los métodos; y la propia puntuación de GA. La búsqueda coincide con las 25 parejas de confianza alta de 25, GA con 22, la lista con 19. La puntuación perfecta de la búsqueda mide coherencia interna — la misma cabeza escribió el modelo de mano y el protocolo — y el fichero lo dice.
• Leer las cinco líneas de GA antes de medir nada encontró cuatro cosas, todas en la tabla de QA de arriba: el indicador de cejilla falla con la cejilla de fa, minimumFingers cuenta trastes, una cejilla completa y un fa de cuatro cuerdas salen con la misma puntuación, y la etiqueta Difficulty contradice al DifficultyScore.

2026-09-17 — P7: hipótesis

• Doce predicciones numeradas en results/hypotheses.md, commiteadas en c6a9937 antes de que train.mjs se hubiera ejecutado sobre dato alguno, sintético o real.
• H0 está marcada como «vista, no ciega»: la comprobación de las anotaciones ya se había ejecutado cuando se escribió el fichero, y sus tres números constan allí como mediciones, no como predicciones. No se movieron cuando después se generalizó la búsqueda.

2026-09-17 — P7: lo que la búsqueda rechaza

• La primera versión de la búsqueda solo dejaba hacer cejilla al índice, y solo sobre todas las notas del traste más bajo. Rechazaba el 61.9 % del índice de guitarra. Al dejar que cualquier dedo haga cejilla, sobre parte de un traste, pasando por debajo de notas más altas, se baja al 34.2 % — 101 967 voicings de 297 883 sin ninguna digitación legal.
• Lo que queda es realmente intocable: x12345 necesita cinco dedos en cinco trastes, y 103212 tiene dos notas en el traste 1 a ambos lados de una cuerda al aire, así que ninguna de las dos cejillas que haría falta es posible.
• Esas filas no tienen rango, así que el experimento se parte en dos: la tarea de ordenación las descarta, y un segundo modelo responde a si un voicing se puede digitar siquiera. Separando por acorde, el boosting de gradiente alcanza un acierto de 0.903 frente a una referencia mayoritaria de 0.663, y un AUC de 0.973; la puntuación de GA, leída como ordenación para la misma pregunta, alcanza 0.677.

2026-09-17 — P7: mediciones

• Un núcleo de un Intel Core Ultra 9 285K, Node.js v24.12.0, sin GPU, sin dependencias. 297 883 voicings, 195 916 de ellos digitables, separados por acorde en 118 243 / 38 287 / 39 386. La ejecución completa — tres separaciones, seis predictores cada una, intervalos por bootstrap de 200 vueltas remuestreados por acorde, y el modelo de viabilidad — tardó 302 segundos; construir el conjunto de datos desde el índice de 183 MB tardó 7.8 segundos.
• Spearman contra el objetivo, filas reservadas: boosting de gradiente 0.964, MLP 0.959, bosque aleatorio 0.957, ridge 0.906, una recta sobre la separación física sola 0.794, la puntuación de GA 0.596, la lista de reglas 0.449, la media 0. Acierto por pares entre acordes: 0.921 frente al 0.715 de GA.
• Los árboles potenciados ponen 0.723 de su ganancia en diagonalMm, la pareja de notas pisadas más ancha medida a través de las cuerdas además de a lo largo del mástil — y no la separación a lo largo del mástil de GA, que retiene 0.028. El indicador de cejilla de GA retiene 0.011; el modelo reconstruye las cejillas a partir de maxAtMinFret, que cuenta las cuerdas del traste más bajo sin preguntar si son adyacentes, exactamente la prueba que el indicador de GA falla.
• Tamaños: 949 kB para 300 árboles potenciados, 11.9 MB para 60 árboles de bosque profundos, 15.4 kB para el MLP, 1.24 kB para la ridge.
• Cuatro predicciones falsas (H2, H6, H11, H12), dos acertadas a medias (H9, H10). Lección
• Un fallo que conviene recordar, encontrado por una separación que fallaba: el primer hash de grupo era un FNV-1a simple, cuyos bits altos apenas se mueven entre chord0 y chord39. Una separación lee precisamente esos bits altos, así que los cuarenta acordes acababan en el conjunto de entrenamiento y el de prueba salía vacío. Un finalizador murmur3 lo arregló, y ahora una prueba comprueba que los tres lados reciben 60/20/20 de tres mil claves casi idénticas.

2026-09-17 — P5: hipótesis, y luego una pulsera

• Doce predicciones en results/hypotheses.md, commiteadas en 8a2ed53 antes de que existiera ninguna malla. Cuatro resultaron falsas: H2, H6, la predicción de reparación de H11 y la premisa de H7.
• Las clases de altura se extraen de GA en a826864, de CanonicalChordPatternCatalog.cs y de Scale.cs, y se contrastan con el catálogo que el prototipo 2 ya había portado. 58 patrones de acorde, 19 escalas, SHA-256 de ambos blobs registrados.
• 31 sólidos construidos, unidos con manifold3d y medidos en 5.95 s: todos estancos, un solo cuerpo, característica de Euler 0, manifold3d NoError. Una pulsera de 65 mm con cuentas cónicas pesa 5.2473 cm3 y 6.507 g de PLA, su agujero mide 64.9913 mm, su pared más fina 1.9954 mm, y ninguna de sus caras queda por debajo del umbral de soporte de 45 grados.
• PrusaSlicer 2.9.6 se descargó y se ejecutó en modo consola: 6.42 g y 35 min 40 s para una tríada, 6.47 g y 39 min 56 s para una escala de siete notas, 6.15 g y 26 min 43 s para el aro desnudo. Lección

2026-09-17 — P5: tres cosas que no eran ciertas

• «Estanca» habla de aristas. H2 decía que las catorce piezas escritas en un solo archivo sin booleana fallarían la prueba. La pasan, y manifold3d también las acepta: catorce sólidos cerrados en una misma caja envolvente. Lo que cuestan es el volumen (un 2.6 % alto), el área (un 10.8 % alta) y la medición de pared, que da 1.40 mm porque las caras enterradas de los nervios siguen siendo superficies reales.
• Al slicer tampoco le importa. PrusaSlicer cortó la malla sin unir en 2 154.16 mm de filamento frente a los 2 154.05 de la unión, los mismos 6.42 g, y no informó de ninguna reparación. El argumento para hacer las booleanas bien tiene que sostenerse en algo que no sea el slicer.
• El chaflán de la quilla medía 36 grados, no los 45 que anunciaban las hipótesis. min_slope_deg imprimió 36.027 y nada más lo habría pillado. Hacer una rampa de 45 grados de verdad eliminó el voladizo y dejó la marca sobresaliendo 0.4 mm a 1 mm sobre la cama, la mitad de un nervio corriente. Borrar la rampa arregló las dos cosas: un relieve vertical sobre una pared vertical, impreso con el eje hacia arriba, no vuela sobre nada.
• La cuenta del prototipo 2 se come la pulsera. Una esfera de radio 3.0 mm centrada en la superficie exterior de una pared de 2.0 mm entra 1.0 mm en el agujero: el diámetro interior cae de 64.99 a 63.03 mm, y un 0.35 % de la superficie necesita soportes, con una pendiente peor de 4.87 grados. H6 había predicho del 3 % al 8 %, un orden de magnitud de diferencia.

2026-09-17 — P5: el servidor de GA contradice la fuente de GA

• Preguntado por las herramientas MCP de GA, ga_chord_to_set('Cdim7') responde do, mi bemol, fa sostenido, si bemol — Forte 4-27, una séptima semidisminuida — mientras que CanonicalChordPatternCatalog.cs da diminished-7 como 0 3 6 9, Forte 4-28. ga_parse_chord('Cdim7') devuelve la calidad diminished con el componente ext:7, así que la séptima se añade menor.
• ga_chord_to_set('Cm7b5') responde do, mi bemol, sol, si bemol, una séptima menor simple: la alteración b5 se pierde. El archivo de GA da half-diminished-7 como 0 3 6 10.
• get_scale_notes para do mayor y la menor, y ga_chord_to_set('Cmaj7'), coinciden con los archivos. El intercambio queda registrado en results/ga-check.json. Dos de las trece pulseras habrían salido mal si se hubieran construido a partir del analizador en marcha en lugar de los archivos fijados. Queda al autor decidir si esto se convierte en una issue en GuitarAlchemist/ga.

2026-09-24 — Correcciones upstream comprobadas de nuevo

• Las dos filas ga_chord_to_set de P5 están corregidas upstream por #681, fusionada el 2026-09-23: la closure de F# detrás de la herramienta ahora aplica las alteraciones e implica la séptima. Relanzado sobre GA 27a1257 con el recheck/probe.cs de music-theory-ga, que llama directamente al método de la herramienta: Cdim7 → {C, Eb, F#, A}, 0 3 6 9, 4-28; Cm7b5 → {C, Eb, F#, Bb}, 4-27, «Half Diminished Seventh». El servidor de GA y el código de GA coinciden ahora en los dos acordes.
• Las tres filas sobre FretDiagram y OptickIndexReader están corregidas upstream por #696, fusionada el 2026-09-23, cada commit con su prueba: FretDiagram.test.tsx para el orden de las cuerdas, fretWindow.test.ts para los puntos perdidos, CompactVectorNormTests.cs para la longitud de los vectores.
• #730, fusionada el 2026-09-24, hace reproducible la exportación: el generador paralelo emite ahora sus ventanas en orden de trastes, así que el desempate de la exportación conserva siempre el mismo voicing. Las dos exportaciones comparadas aquí, de un mismo build, ya no diferirían; el índice del curso, exportado de 66bdd049, no cambia.
• Un hallazgo fuera del plan del laboratorio, al revisar una corrección de las filas P7: DetectCagedShape leía las cuerdas al revés. Una sonda sobre los 667.125 voicings que genera GA encontró 92 voicings etiquetados E-Shape, ninguno de los cuales lo es, y ninguna forma A o C, porque la comprobación terminaba en cuanto la cuerda 6 estaba apagada. #735, fusionada el 2026-09-25, lee las cuerdas en el orden en que el voicing las guarda; su prueba busca las formas entre los voicings del generador y falla en 6 de sus 7 casos con el código antiguo. La forma alimenta la etiqueta de forma del embedding y el filtro CAGED, así que el índice del curso, exportado de 66bdd049, sigue llevando las etiquetas antiguas.

Por verificar

• El explorador en Safari y Firefox en macOS, con y sin WebGPU: probado solo en Chromium en Windows.
• El sonido en navegadores móviles, que pueden bloquear el AudioContext hasta un toque.
• El objetivo de P7: los 32 juicios por parejas los hizo este modelo a partir de reglas escritas, no un guitarrista, y las constantes del modelo de mano — separaciones cómodas, penalizaciones de cejilla y de apagado — están elegidas, no medidas sobre un intérprete. Un guitarrista ordenando unos cientos de parejas sustituiría a ambos.
• El 34.2 % de voicings no digitables de P7 es una cota superior: la búsqueda no tiene pulgar por encima del mástil, ni cuerda apagada con la mano izquierda, ni nota sujeta por dos dedos.
• P5 nunca se ha impreso. Si 65 mm le van a una muñeca, si un nervio de 1.2 mm se distingue al tacto de una quilla de 2.5 mm, si la parte de abajo de un cono de 45 grados se descuelga en una máquina real, y si un aro de PLA de 2.0 mm sobrevive a que lo fuercen por encima de una mano, son todas preguntas abiertas.
• Los ocho triángulos degenerados, de área nula, que manifold3d deja en las uniones con conos de P5: PrusaSlicer no dice nada de ellos, y no se ha probado ningún otro slicer.