Haz visible lo que comprendes

Usa un asistente de apoyo al aprendizaje y tres resultados conectados. Basta un repositorio con comandos y reportes claros.

Resultado	Ejemplo	Evidencia mínima
Servicio de datos/ML	Organizar preguntas sintéticas por tema	Procedencia, referencia, divisiones, entrenamiento, pruebas API y ficha del modelo
Asistente con fuentes	Responder con documentos de referencia licenciados	Corpus/índice versionado, citas, abstención y evaluación separada de recuperación/respuesta
Flujo acotado	Consulta de pregunta de solo lectura y borrador humano	Argumentos validados, permisos fuera del modelo, límites de pasos/tiempo y trazas de fallo

C profundiza en producto de datos recuperable, entrenamiento reproducible y comparación adaptación/recuperación. No describas proyecto sintético como despliegue de cliente.

Criterios de avance

Son comprobaciones docentes propuestas, no benchmarks universales, conclusiones de cumplimiento ni evaluación suficiente para despliegue real. Define carga y presupuestos antes de probar. Registra incumplimientos honestamente y mejora antes de avanzar.

Criterio	Comprobación
Software	Revisor clona/ejecuta comandos; CI pasa; pruebas de entradas inválidas y fallos API/base; sin secretos en código.
ML	Divisiones entrenamiento/validación/prueba registradas; preprocesamiento ajustado solo en entrenamiento; referencia, métricas y fallos en prueba intacta.
Recuperación	Al menos 50 consultas etiquetadas de desarrollo y 30 intactas de prueba final: respondibles, no respondibles, obsoletas/conflictivas y malformadas. Sin ajuste con prueba final.
Respuestas	Corrección, respaldo de citas y abstención por separado. Metas propuestas: al menos 90% de afirmaciones fácticas respaldadas y 80% de abstención correcta; publica conteos y errores.
Herramientas	Deniega todos los intentos de escritura protegida del conjunto aislado sin aprobación válida. Incluye argumentos malformados, texto hostil, aprobación alterada/repetida y presupuestos agotados.
Operación	Registra carga, percentiles de latencia, costo/solicitud, errores, versiones y fecha; demuestra caída de proveedor y rollback.
Comunicación	Explica fallo y decisión sin tutorial; otra persona reproduce resultado y reconoce límites.

Respaldo de citas = afirmaciones fácticas respaldadas / evaluadas; indica no aplica, no 100%, si no hay ninguna. Abstención correcta = preguntas no respondibles rechazadas correctamente / preguntas no respondibles. Publica denominadores y cantidades. Conjuntos pequeños tienen ruido; recuperación no prueba corrección de respuestas.

Conserva resultados por consulta, no solo promedios. Cero escapes en prueba finita no demuestra seguridad general. Usa fixtures aislados, identidades sintéticas y destinos simulados; no pruebes escrituras protegidas en sistemas reales sin autorización.

Registro de evidencia

Guarda esto en README o incidencia del proyecto:

Tarea y usuario previsto:
Datos/fuente, licencia y uso permitido:
Referencia y alternativas:
Commit, dependencias fijadas, modelo/configuración y comando:
División de evaluación, rúbrica, cantidades y resultados:
Latencia, costo y fallos observados:
Limitaciones y siguiente mejora:
Comentarios del revisor (solo si se recibieron):

Conserva entradas/reportes sin secretos ni datos personales. Modelos alojados pueden variar; registra fecha e identificador. Sin revisor, marca reproducción independiente no evaluada, no inventes revisión.

Revisar y explicar

Ritmo	Práctica
Cada semana	Explica en dos minutos un concepto, fallo y corrección; guarda ejemplo.
En cada criterio de fase	Reconstruye con comandos, inspecciona pruebas y lista comportamiento sin explicar.
Tras un resultado útil	Pide seguir el inicio rápido; registra dificultades reales y mejora.
Al terminar	Demuestra tres resultados; compara referencia inicial/final y elige siguiente experimento.

Un caso puede ser breve: problema → referencia → experimento → resultado → límite → siguiente paso. Ejemplo: “Construí asistente documental con corpus licenciado; evalué respaldo de citas en 30 consultas reservadas; documenté tiempos límite y rollback”. Añade resultados medidos solo después de medirlos.

Distingue cursos, simulaciones y experiencia real. No afirmes ahorro, adopción o experiencia profesional desde una demo. La guía de capacidades distingue lo demostrado, lo pendiente y lo no evaluado.