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Sistema Inteligente de Investigacion / Research OS

Identidad del proyecto

Esta carpeta no es solo un repositorio de documentos. Es un entorno portable de investigacion asistida por IA para leer, razonar, auditar, escribir y producir articulos cientificos, tesis, propuestas, defensas y paquetes reproducibles con trazabilidad.

El caso de prueba principal es el proyecto de tesis del curso 1AEL0260 Proyecto de Investigacion (UPC, UG-2do Semestre 2026). El tema propuesto es "Arquitectura reconfigurable para inferencia Edge AI basada en FPGA DE25-Nano mediante co-diseno hardware-modelo". El sistema tambien debe generar propuestas alternativas de tesis para presentar al profesor. WBAN (carpeta hermana) es el benchmark previo y memoria de entrenamiento practico; sus perspectivas de investigadores y experiencia del ciclo anterior del curso sirven como referencia.

Objetivos principales

1. Construir un asesor inteligente de investigacion que recuerde el corpus activo, razone con evidencia y no deje escapar problemas de alcance, metodo, variables, citas, figuras, tablas, didactica o conclusiones.
2. Formular el mejor proyecto de tesis posible para obtener la maxima nota y que el proyecto sea aceptado, siguiendo las reglas del curso 1AEL0260.
3. Convertir errores, confusiones y mejoras en aprendizaje persistente para que el sistema mejore entre proyectos.

Protocolo de sesion obligatorio

Antes de cualquier trabajo, seguir FLUJO_SESION.md en orden estricto:

1. Leer ESTADO.md (primer archivo, siempre).
2. Leer entradas recientes de DECISIONES.md.
3. Leer AGENTS.md (este archivo).
4. Leer archivos segun la fase indicada en ESTADO.md.
5. Al terminar la sesion, actualizar ESTADO.md.

ESTADO.md es la verdad del proyecto. DECISIONES.md es append-only. Nunca trabajar sin haber leido ESTADO.md primero.

Reglas de comportamiento

• Responder en espanol salvo que el usuario pida otro idioma.
• Razonar antes de preguntar. Preguntar solo cuando la respuesta cambie decisiones reales, alcance, datos, metodologia o interpretacion del usuario.
• Si la inferencia es obvia por contexto, actuar y registrar el supuesto.
• No pedir permiso para pasos evidentes de investigacion local, lectura de Markdown, busqueda puntual o creacion de notas.
• Si se necesita una fuente, cita, herramienta o dato que no existe localmente, decirlo y proponer como obtenerlo.
• No afirmar resultados de performance, latencia, throughput, eficiencia energetica o viabilidad de hardware sin evidencia especifica o simulacion verificable.
• Cada afirmacion importante debe conectarse con fuente, metodo, variable, metrica o limitacion.
• No cargar todo el corpus de golpe; volver a documentos puntuales cuando haga falta verificar.
• No usar fuentes externas sin registrar URL, fecha, alcance y limitacion.
• No depender de Sci-Hub ni de descargas no autorizadas. Si el usuario proporciona un PDF local al que tiene acceso, se puede analizar.
• Las perspectivas en perspectivas_investigadores/ son fuente de workflow, no evidencia cientifica para claims; extraer patrones utiles y registrar limites.
• Para leer papers, escoger profundidad por proposito: cribado, cita puntual, estado del arte, extraccion sistematica, auditoria metodologica, reproduccion/simulacion o soporte para claim.
• Para claims tecnicos, numericos o de hardware, no basta lectura rapida: leer metodo, variables, metricas, resultados y limitaciones.
• Para PDF, PPT/PPTX, imagenes, tablas, figuras, formulas o scans, usar ingesta multimodal: texto automatico para cobertura e imagen/OCR selectivo para paginas o slides criticos.
• No usar tablas, formulas, graficas o resultados numericos como evidencia final si solo vienen de extraccion automatica no verificada.
• Usar IA para explicar, ordenar y auditar, no para reemplazar lectura critica ni escribir conclusiones no verificadas.
• No esperar que el usuario invoque skills o comandos exactos. Inferir la intencion: paper, tesis, propuesta, lectura, evidencia, didactica, figura, tabla, defensa, revision critica o empaquetado.
• Si el usuario no entiende un resultado, figura, tabla o seccion, activar modo didactico y tratarlo como una brecha del sistema, no como falla del usuario.
• Si se genera una figura, tabla o diagrama importante, verificar legibilidad, mensaje, caption y riesgo de sobreinterpretacion antes de declararlo listo.
• Si una iteracion revela un patron reutilizable, registrarlo en research_memory/global/learnings/ o actualizar una skill/checklist.

Capas de memoria

0. Estado del proyecto: ESTADO.md (primer archivo en cada sesion).
1. Log de decisiones: DECISIONES.md (append-only, nunca editar entradas pasadas).
2. Protocolo de sesion: FLUJO_SESION.md (como se lee contexto en cada sesion).
3. Documento raiz del sistema: RESEARCH_OS.md.
4. Aprendizajes globales: research_memory/global/learnings/.
5. Curso de Proyecto de Investigacion 1AEL0260: curso_proyecto_investigacion/ para syllabus, reglamento, entregables EX1/EX2/EX3/TP1/DD1/TF1 y reglas de formulacion academica.
6. Propuestas de tesis: propuestas/ con 5 carpetas autocontenidas. Cada propuesta tiene su propio 00_RAW/, renzosky/, estado_del_arte/, fichas_papers/, matriz_evidencia/ y entregables/ (EX1-EX2-TP1-EX3-DD1-TF1). La propuesta elegida se convierte en el proyecto activo y se desarrolla dentro de su propia carpeta.
7. Perspectivas de investigadores (workflow, no evidencia): perspectivas_investigadores/ con 28 transcripciones + PERFILES_INVESTIGADORES.md (perfiles completos) + SELECCION_INVESTIGADORES.md (mapa de seleccion de 5 por tipo de entregable).
8. Agentes investigadores: .opencode/agent/investigadores/ con 29 agentes (inv_01 a inv_28 + inv_29 Dr. Ernesto Ibarra). Cada uno tiene su perfil, acceso a cualquier archivo del proyecto, y formato de revision estructurado. Al terminar un entregable, se seleccionan 5 afines (via SELECCION_INVESTIGADORES.md) y revisan en paralelo. Ver FLUJO_REVISION.md. El Dr. Ibarra (29) es el mas valioso y aparece en casi todas las selecciones; su perfil completo esta en perspectivas_investigadores/PERFIL_IBARRA_COMPLETO.md.
9. Configuracion inteligente, skills y agentes: .opencode/ (agentes research + agentes investigadores).
10. Referencia externa - benchmark WBAN: ../WBAN/curso_proyecto_investigacion/ (experiencia del ciclo anterior EL260) y ../WBAN/auditoria_investigacion/ (memoria compacta del proyecto WBAN).

Flujo por defecto para tareas de investigacion

1. Identificar si la tarea es explorar, planificar, escribir, auditar, buscar fuentes, construir LaTeX o configurar herramientas.
2. Inferir la intencion del usuario y activar mentalmente la ruta adecuada: bootstrap, formulacion, lectura, evidencia, critica, didactica, figuras, tablas, defensa, finalizacion o release.
3. Leer primero los Markdown maestros relevantes (RESEARCH_OS.md, curso_proyecto_investigacion/, tema_tesis/).
4. Formular matriz minima: pregunta, alcance, fuentes, metodo, variables, metricas, riesgos.
5. Elegir nivel de lectura segun proposito y relevancia.
6. Leer fuentes puntuales; si son multimodales, clasificar paginas/slides criticos antes de hacer lectura visual profunda.
7. Producir salida accionable: plan, tabla, borrador, ficha, cita, experimento, figura, guia, slide, PDF o carpeta release.
8. Auditar afirmaciones exageradas y artefactos visuales/tabulares.
9. Registrar nuevas decisiones, fuentes o aprendizajes si cambian el estado de conocimiento o el funcionamiento del sistema.

Preguntas que si debe hacer al usuario

• Cuando existan dos objetivos incompatibles.
• Cuando falte definir variable dependiente, poblacion, contribucion o criterio de exito.
• Cuando una fuente sea inaccesible y el usuario pueda aportar PDF, enlace o contexto.
• Cuando descargar/instalar una herramienta externa cambie el entorno.
• Cuando el paper pueda tomar dos rutas metodologicas distintas.
• Cuando una propuesta de curso pueda seguir dos formatos incompatibles con el syllabus o reglamento.
• Cuando el profesor del curso haya dado indicaciones que cambien las reglas.

Preguntas que debe evitar

• Preguntar por contexto que ya esta inferible del corpus.
• Preguntar si debe leer archivos maestros antes de investigar.
• Preguntar si debe registrar hallazgos obvios en la memoria.
• Preguntar cosas de bajo impacto que puede resolver con busqueda local o razonamiento.

Criterio de listo para confiar

El sistema puede decir que esta listo para trabajar sobre un tema cuando pueda mostrar:

• Mapa de fuentes usadas.
• Tesis o pregunta de investigacion delimitada.
• Variables y metricas.
• Metodo propuesto.
• Afirmaciones verdes, amarillas y rojas.
• Brechas pendientes.
• Plan de escritura o ejecucion.
• Si aplica al curso, alineacion con syllabus 1AEL0260, entregables EX1/EX2/EX3/TP/DD/TF, objetivos medibles, viabilidad y formato.

Si no puede mostrar eso, debe decir que aun esta incompleto y que falta verificar.