mastermind-system-ops

name	mastermind-system-ops
description	Usar al operar Mastermind en Windows: repo, ChromaDB, crons, gateway Telegram (colapso por token revocado y su restauración), backups y monitorización.
version	1.0.0
tags	["mastermind","sistema","chromadb","cron","windows","nan"]

Mastermind System Ops (v4.2, Windows local)

Sistema personal de agente IA de David Antizar: Hermes Desktop (Windows) + NaN.builders + ChromaDB + GitHub (Ntizar/MasterMind). Este skill cubre SU OPERACIÓN en el PC local — la documentación de producto vive en el repo (README.md, mastermind/stars-explorer.md).

Ubicaciones reales

Qué	Dónde
Repo (fuente de verdad)	C:\Users\d_ant\Projects\MasterMind → github.com/Ntizar/MasterMind
Instalación Hermes	%LOCALAPPDATA%\hermes\ (config.yaml, .env, skills/, memories/)
ChromaDB	~/.mastermind/chromadb — colección mastermind-skills, embebida sin servidor
Gateway	Autoarranque al login (Hermes_Gateway.vbs en Startup); comprobar con hermes gateway status

Estructura del repo: agent/ (skills + memories + SOUL.md), scripts/ (motor), notes/, data/ (stars-registry.json), mastermind/ (docs internos).

Python: cuál usar (PITFALL #1)

El python del PATH es el venv de Hermes y NO tiene pip ni chromadb. Para ChromaDB y scripts del motor usar SIEMPRE:

C:/Users/d_ant/AppData/Local/Programs/Python/Python312/python.exe

NaN API: User-Agent obligatorio (PITFALL #2)

Toda petición Python (urllib/requests) a api.nan.builders/v1 sin header User-Agent custom devuelve 403 (curl sí funciona sin él). Añadir p.ej. "User-Agent": "MastermindIndexer/2.0" a cada Request.

Modelos disponibles en NaN (verificado 2026-08-31, /v1/models + smoke test): qwen3.8-flash (vivo; default global hasta 2026-09-03, sigue pinneado en los crons), deepseek-v4-flash (vivo, el más barato; nuevo default global desde 2026-09-03 — smoke test de texto+tools+visión superado), glm5.3-flash (vivo hasta agotar cuota), qwen3.6 (vivo), qwen3-embedding (embeddings, dim 4096, coseno, threshold score > 0.25); minimax-h3 responde 401 = fuera de plan. Cambiar modelo global: hermes config set model.default <modelo> — AVISA de los crons "unpinned" con model_snapshot divergente que fallarán closed: re-anclar TODOS con hermes cron edit <job_id> --model <m> --provider openai-api (ambas flags obligatorias juntas).

PITFALL #2c — crons qwen3.6 caen por protocolo /responses (verificado 2026-09-05): el overlay built-in del provider openai-api fuerza transport=codex_responses, así que Hermes le habla a NaN por la Responses API (/v1/responses). Para qwen3.6 NaN NO emite el evento de cierre response.output_text.done → Hermes reconstruye el message vacío → RuntimeError: Invalid API response after 3 retries (el cron de 08:00/22:00/04:30 falló en cadena; los crons con qwen3.8-flash/deepseek en la misma conexión NO caen). Fix: hermes config set model.api_mode chat_completions (campo reconocido; el fallback para provider no-custom lo honra). Verificar en logs/agent.log el cambio de codex_stream_request → chat_completion_request. Diagnóstico completo + evidencia en references/nan-api-qwen36-responses-protocol.md. NO es límite de tokens ni cómo se escribe el modelo (qwen3.6 es id válido; el id interno ...-nvfp4 da 401).

PITFALL #2b — cuota de glm5.3 y fallos silenciosos de cron (verificado 2026-08-31): glm5.3-flash agota los tokens del mes ANTES de fin de mes → los crons asignados a él revientan con RuntimeError: HTTP 402. Como el digest/scout/doctor entregan a local, el error queda enterrado en cron/output/<job_id>/*.md sin aviso (ese día fallaron 3 de 9 crons sin que nadie se enterara). Reglas: 1) ante 402/429 el fallback natural es reintentar/anclar a qwen3.8-flash; 2) para detectar fallos ajenos, revisar cronjob list (campo last_status) o leer las salidas en cron/output/ — un error de modelo NO es un fallo del script, comprobar el .md del run antes de tocar el prompt; 3) solución activa: job vigia-cron (no_agent, cada 30min, deliver telegram) con scripts/vigia-cron.py de esta skill — lee jobs.json, alerta SOLO fallos NUEVOS (estado no-ok + hash name|last_run_at en vigia-estado.json; stdout vacío = silencio). Si se pierde el job: hermes cron create "*/30 * * * *" --name vigia-cron --no-agent --script vigia-cron.py --deliver telegram (--script exige ruta RELATIVA a ~/.hermes/scripts/, un path absoluto falla en silencio).

Gateway caído / token de Telegram revocado (verificado 2026-09-02)

Síntoma del colapso: hermes gateway status = "No gateway process" y en logs/gateway.log: Telegram bot token rejected ... non-retryable startup conflict → el gateway MUERE al arrancar si el token es inválido (no reintenta). Los crons siguen corriendo y entregando error Telegram send failed: Unauthorized. Diagnóstico en 3 comandos: hermes gateway status, tail gateway.log, curl -s https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getMe (401 = token revocado → David pide /token o /newbot en @BotFather).

Procedimiento de restauración del bot: 1) validar token nuevo contra getMe ANTES de nada; 2) escribirlo en .env (TELEGRAM_BOT_TOKEN); 3) hermes gateway restart; 4) verificar telegram connected en gateway.log; 5) prueba REAL de entrega con sendMessage al chat 7288273982. Si el bot es NUEVO (@/newbot), David debe hacer /start al bot antes de que pueda escribirle, y re-añadirlo al grupo -1004341345827.

Pitfalls: a) getUpdates devuelve 409 "terminated by other getUpdates" cuando el gateway ya está polling — es BUENA señal, no borrar nada; b) curl desde git-bash con emojis/tildes a Telegram da strings must be encoded in UTF-8 — usar texto plano ASCII o python; c) copiar un token viejo de BotFather parece nuevo pero la ID de bot (prefijo numérico) delata: bot nuevo = prefijo nuevo; d) NUNCA pegar el token en chat sin verificar — puede ser el revocado.

Watchdog (auto-curación): tarea Hermes_Gateway_Watchdog del Task Scheduler (cada 10 min, scripts/vigia-gateway.ps1 en instalación + repo scripts/) — si no hay gateway: lo relanza, comprueba en gateway.log si "telegram connected", escribe en logs/vigia-gateway.log y AVISA por Telegram (lee token del .env; si Telegram no conecta, el aviso alerta del token revocado). Vive FUERA del gateway a propósito: un cron de Hermes no puede vigilar al gateway que lo ejecuta. Registro: powershell -File scripts/registrar-vigia-gateway.ps1.

Cambiar el modelo global del bot: flujo de reinicio (verificado 2026-09-03)

hermes config set model.default <m> NO relee el proceso gateway en marcha: el bot sigue con el modelo que leyó al arrancar; solo las sesiones nuevas tras un reinicio estrenan el default. Flujo completo para "que lo estrene ya":

1. Smoke test ANTES de cambiar contra https://api.nan.builders/v1/chat/completions (con User-Agent custom): texto, tools+tool_choice (el bot sin tool calling no opera) y visión — imagen 1×1 roja como data URL PNG en un content part image_url, preguntar el color y esperar «Rojo». Catálogo: GET /v1/models.
2. Reiniciar: el gateway es un login item (.vbs), NO un servicio — hermes gateway restart no lo gestiona. Matar PID: taskkill /PID <pid> /F (con un slash; //PID lo rechaza taskkill — no aplicar la doble-barra de cygwin aquí). Luego el watchdog tarda hasta 10 min → no esperar: invocar powershell.exe -NoProfile -WindowStyle Hidden -ExecutionPolicy Bypass -File "%LOCALAPPDATA%\hermes\scripts\vigia-gateway.ps1" y verificar hermes gateway status con PID nuevo en ~20s.
3. Verificar en logs/agent.log: el reinicio hace session_reset del DM de Telegram (nace sesión nueva → atrapa el default); confirmar línea model=<nuevo> o el session_reset + respuesta enviada. Las sesiones de escritorio ya abiertas NO cambian (prompt caching) — es comportamiento esperado, no un bug.
4. Recordar al usuario: los crons pinneados no se mueven con el default; /model <m> revierte por sesión.

Crons (viven si el gateway está vivo)

PITFALL — el tool cronjob NO persiste el modelo (verificado 2026-09-01)

Crear un job vía el tool cronjob (action=create) deja model: null → el run usa el default (glm5.3 → 402). cronjob action=update con solo model falla con "No updates provided" (no es un campo editable ahí). Fix SIEMPRE por CLI: hermes cron edit <job_id> --model qwen3.8-flash --provider openai-api. Tras crear cualquier cron, verificar model en cronjob list y re-anclar si sale null. Cron "ahora mismo" (one-shot inmediato): schedule en ISO (2026-09-01T00:17:00) a 2-3 min vista + repeat: 1; reprogramar el fuego con hermes cron edit <id> --schedule <ISO>; confirmar arranque con hermes cron runs <job_id> (estado running).

PITFALL — sub-agentes hermes en paralelo dentro de un cron → 429 max_parallel_requests (verificado 2026-09-06)

Los crons de Gobierno IA lanzan ministros con hermes -p <perfil> chat -q "<instrucción>" en background. La API de NaN limita a max_parallel_requests = 5 por api_key: si un cron lanza 3+ sub-agentes a la vez, cada uno consume slots y se desborda el límite → HTTP 429: Rate limit exceeded ... Limit type: max_parallel_requests. Current limit: 5, Remaining: 0. Como los sub-agentes ocupan los 5 slots, también tumba la LLAMADA DEL PROPIO COORDINADOR, marcando el job entero como error (racha de fallos) aunque los sub-agentes escriban sus ficheros.

Fix: en el prompt del cron, lanzar los sub-agentes SECUENCIALMENTE (uno tras otro, esperando a que cada uno termine) y añadir reintento: "si un ministro falla por 429 o transitorio 402/5xx, relánzalo UNA vez tras una breve espera". El cron de Hermes NO tiene knob de retry (verificado en references/background-systems.md de hermes-agent), así que la robustez se cuece en el prompt. Aplicado a "Pase de lista matinal" (7f86939758e2) y "Consejo de Ministros" (d8c606f0f8da) — ambos pasados a secuencial + reintento el 2026-09-06.

Cron con ventana horaria (maratones de N batches en M horas)

Pedido tipo "tira crons de aprendizaje durante 6 horas" → UN solo cron con expr de ventana + repeat: N: p.ej. */25 1-6 1 9 * = cada 25 min entre 01:00-06:59 del 1 de septiembre, 18 fuegos. El prompt de cada batch debe ser autocontenido: dedup contra registry/estado persistente (así los batches no se pisan), commit+push por batch, append a un notes/ compartible (### Batch — HH:MM, nunca borrar secciones ajenas), y reporte final ≤5 líneas (llega de madrugada, el usuario duerme). hermes cron edit <id> --repeat N sí funciona para ajustar el número de batches tras crear el job.

PITFALL — orden de campos en expr cron con fecha fija: es min hora día mes dow. Escribir */25 1-6 9 1 * queriendo "1 de septiembre" da día=9, mes=1 → next_run_at: 2027-01-09. SIEMPRE verificar next_run_at en la respuesta de creación (o cronjob list) tras programar Anything fechado, y corregir con hermes cron edit <id> --schedule "<expr>".

Colisión con cron regular (obligatorio): un maratón sobre el mismo repo NO puede solaparse con el scout regular (push cruzado "fetch first"). Pausar el regular (hermes cron pause <id>) y crear un one-shot no_agent con script que haga hermes cron resume <id> y avise por telegram a la hora de fin del maratón (ej. 07:15). Nunca depender de reactivar a mano. Script de ejemplo: scripts/reactivar-scout.py (subprocess → hermes cron resume, stdout solo si algo va mal o para confirmación única).

Job	ID	Schedule
mastermind-scout (stars→skills→push)	bc390c1bf06a	cada 6h
mastermind-weekly-digest	d8e9eb7ce270	lunes 9:00
mastermind-doctor (health check + autocura)	cceb83c1026c	diario 10:00

Operación

cd C:/Users/d_ant/Projects/MasterMind
python scripts/consultar-skills.py "consulta" --json   # búsqueda semántica
python scripts/indexar-skills.py [--reset]              # indexar (tras crear skills)
python scripts/doctor.py [--json]                       # health check
python scripts/test-doctor.py [--json]                  # tests del doctor (bug-inyección, 9 casos sandbox)
bash scripts/run-stars-explorer.sh --batch 3 --json     # explorar stars manual

Descubrimiento de skills antes de cargar (RECALL)

Para tareas NO triviales no basta con escanear el catálogo inyectado en el prompt (recorta las descripciones a 57 chars y puede ocultar skills relevantes). Ejecutar la búsqueda semántica y cargar el top de resultados ANTES de empezar:

# consulta descriptiva en castellano, no keywords sueltas
python scripts/consultar-skills.py "<descripción de la tarea>" --json
# cargar los 2-5 top por score (score > 0.25) con skill_view

Reglas:

• Consulta descriptiva de la tarea, no palabras sueltas.
• Cargar 2-5 top por score; no cargar 10 de golpe.
• Complementa al catálogo, no lo sustituye: catálogo para triggers claros, búsqueda para temas transversales.
• Si el top no incluye un skill que el catálogo sí sugiere, vale la pena cargarlo también.
• Si un skill se carga y no aporta, es señal de descripción débil u obsoleto — revisar con las herramientas de abajo.

Herramientas de este dominio (creadas 2026-09-08):

• scripts/registro-skills.py — registro REAL de uso de skills leyendo state.db (llamadas a skill_view), por semana y por skill. --weeks N, --skill X, --json.
• scripts/auditar-descripciones-skills.py — detecta descripciones cuyo trigger en la ventana de 57 chars es débil (pocas palabras de contenido específico). Parsear frontmatter con YAML, no con regex (los description: >- en bloque scalar cuelan el >).

Tras tocar doctor.py, ejecutar SIEMPRE test-doctor.py (patrón bug-inyección: inyecta cada bug real en sandboxes bajo %TEMP% y verifica que el doctor lo detecta). Los overrides MM_DOCTOR_REPO/HERMES/CHROMA/SANDBOX permiten correr doctor.py contra sandboxes aislados sin tocar el sistema real. Ruta de onboarding del repo: mastermind/onboarding/ (01-06, incluye recuperación desde cero).

TTS / voz (es-ES-AlvaroNeural)

La voz de David es Álvaro (es-ES-AlvaroNeural). Si un audio sale en inglés o con voz femenina:

1. Causa típica: falta el bloque tts: en config.yaml → Hermes usa el default de edge (voz inglesa). Verificar: grep -n -A6 '^tts:' "$LOCALAPPDATA/hermes/config.yaml".
2. Fix (persistente): hermes config set tts.provider edge && hermes config set tts.voice es-ES-AlvaroNeural. La config se carga al ARRANCAR la sesión — no aplica en caliente en la sesión actual.
3. Regenerar en caliente (misma sesión): llamar edge-tts directamente con el Python del venv (import edge_tts funciona ahí), voice="es-ES-AlvaroNeural", y convertir a OGG/Opus con ffmpeg (-c:a libopus -b:a 48k -vbr on) para que Telegram lo entregue como burbuja de voz.
4. patch/write directo sobre config.yaml está BLOQUEADO para el agente (refuse de seguridad) — siempre vía hermes config set.
5. tts.voice y tts.speed no son claves reconocidas por hermes config set (avisa pero las guarda y tts_tool.py sí las lee: tts_config.get("voice") en tools/tts_tool.py).

STT ya configurado: local faster-whisper, model base, language en (auto-transcribe notas de voz de Telegram).

Pitfalls operativos

0. Sincronizar ANTES de indexar (bug corregido 2026-09-04): la instalación (%LOCALAPPDATA%\hermes\skills\) y el repo divergen con facilidad — llegaron a divergir en 88 skills (incl. comfyui con scripts/tests) sin que nadie lo notara. La instalación es la fuente VIVA; el repo (agent/skills/) es el backup/committed. Antes de indexar o confiar en el repo: python scripts/sincronizar-skills.py (bidireccional, unión, nunca borra).

   BUG del sincronizador ANTES de 2026-09-04: solo copiaba skills que existían en un lado (solo_i/solo_r) y NO propagaba los que existían en ambos pero con CONTENIDO distinto → los patches en la instalación nunca llegaban al repo, y el repo se quedaba atrás. Corregido: ahora también copia instalación→repo los comunes cuyo contenido difiere (la instalación GANA). Verificar siempre el diff (git diff --ignore-all-space) tras sincronizar: 147 archivos con cambio "real" ignorando whitespace era en parte line-ending. El conteo del doctor NO detecta divergencia de contenido — python scripts/test-cobertura.py sí. Para reflejar contenido actualizado en la búsqueda semántica, tras sincronizar correr python scripts/indexar-skills.py --reset (re-indexa todos, no solo los nuevos).

1. Rutas MSYS vs nativas: exportar STARS_REGISTRY=/c/Users/... desde bash y que un python.exe nativo la lea crea literalmente C:\c\Users\.... Los wrappers pasan rutas en formato C:/Users/....

2. Secrets nunca en prompts de cron: el explorador de stars usa gh auth token (keyring) dentro del wrapper — nunca patrones de lectura de .env en el prompt (el scanner de cron los bloquea).

3. Embeddings en lote: batches de 12 textos ≤3000 chars funcionan; 32×6000 puede dar 403.

4. Reglas del repo: NUNCA borrar del repo MasterMind (solo crear/modificar); todo en castellano; no fijar cifras de skills en docs (crecen con cada ciclo); nombre público del bot de Telegram: NtizarBot (@Ntizarbot) — "Koldo" es solo el apodo privado de David, jamás debe aparecer en textos públicos, presentaciones, configs visibles ni docs.

5. rm -rf grandes en terminal quedan bloqueados sin aprobación del usuario; dividir limpieza en pasos pequeños o confirmar antes.

6. Push concurrente del cron scout: el scout pushea a Ntizar/MasterMind cada 6h; un push directo puede rechazarse con "fetch first". Resolver SIEMPRE con git pull --rebase origin master && git push — nunca con merge ni forzando. Aplica a cualquier trabajo sobre el repo.

7. Deploy a GitHub Pages: habilitar Pages ANTES de la Action (verificado 2026-09-03). Una workflow configure-pages@v5 en un repo nuevo falla en el paso "Configurar Pages" con Get Pages site failed ... Error: Not Found si el repo no tiene Pages habilitado. Antes de desplegar, habilitar la API (o gh): gh api -X POST repos/<owner>/<repo>/pages -f 'build_type=workflow'. Esto devuelve el html_url (p.ej. https://ntizar.github.io/aurora-prism/). Luego relanzar la workflow (gh workflow run deploy-pages.yml --ref main) y verificar gh run list hasta success + curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}" <html_url> = 200. Verificar también la base de Vite (base: './') para rutas relativas correctas en Pages.

8. Landing del repo (index.html) consume Aurora v6 vía CDN (ntizar.css + next + three + data + patterns + motion): el diseño se edita en el repo ~/Projects/Ntizar-Aurora, nunca con CSS custom en MasterMind. Ver skill aurora-design-system. Auditoría: python scripts/audit-aurora.py index.html (del skill Aurora).

9. Sincronizar skill → repo tras editar el skill local: los skills pueden existir solo en la instalación local y olvidarse en el repo (pasó con este skill hasta 2026-08-29). Tras editar un skill aquí, copiarlo a agent/skills/<dominio>/ del repo y commitear — el repo es la fuente de verdad y la reconstrucción depende de él.

10. Pitfall de patches en SKILL.md: un patch cuyo old_string coincide con una línea de definición puede SUSTITUIR la línea en vez de insertar antes (borró resultados = [] en test-doctor.py y costó un NameError). Al insertar secciones nuevas, incluir en old_string el título de la sección siguiente y devolverlo íntegro en new_string.

Auditoría de consumo real de tokens (state.db)

Método primario para responder "¿cuántos tokens me he comido hoy/esta semana?" — MEDIR, no estimar. Script listo: python scripts/auditar-tokens.py [YYYY-MM-DD] (en este skill; sin args = hoy). Fuente: %LOCALAPPDATA%\hermes\state.db, tabla sessions, columnas ya existentes: input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, reasoning_tokens, api_call_count, tool_call_count, started_at, last_activity_at, model, profile_name, title.

con = sqlite3.connect(f"file:{db}?mode=ro", uri=True)  # read-only: no bloquea el gateway
rows = con.execute("SELECT id,profile_name,model,started_at,last_activity_at,input_tokens,output_tokens,cache_read_tokens,reasoning_tokens,api_call_count,estimated_cost_usd,title FROM sessions").fetchall()
# started_at/last_activity_at son FLOATS unix → filtrar el día con datetime.fromtimestamp() EN PYTHON

Pitfalls verificados (2026-09-01):

• estimated_cost_usd/actual_cost_usd salen 0/NULL con NaN (cost_status='unknown') → calcular el coste a mano con precios NaN (~$0,50/M qwen3.8-flash).
• Función SQL user-defined sobre timestamps que recibe None/str tumba la query entera → procesar en Python.
• profile_name NULL = perfil default → p or "default".
• Fuga nº1 = input_tokens / api_call_count (contexto medio reenviado por llamada); una sesión con 130 llamadas × contexto grande come más que un día entero de crons. cache_read_tokens alto amortiza.
• 429/concurrencia: logs/errors.log (grep fecha) y sessions/request_dump_*.json (reason='max_retries_exhausted', error 429 'qwen3.8-flash concurrency limit: max 5').
• Framing para David: 10M tokens/día ≈ 4-5 € con flash — el problema real es cuota/concurrencia, no euros; decirlo siempre para no alarmar.
• El log manual tokens/tokens-log.json vive en ~/Projects/MasterMind/tokens/ (el skill token-tracking dice /hermes-home/tokens/ que no existe en Windows — ruta real verificada).

Registro de uso de skills (state.db)

Método para responder "¿qué skills se cargan de verdad?" — MEDIR, no especular. Hermes guarda cada llamada a skill_view en la tabla messages (columna tool_name='skill_view') y el RESULTADO (JSON con el campo name) en content. Extrayendo name de ahí se obtiene el uso real por skill, agrupable por semana (timestamp float unix → lunes de cada semana).

Script listo: python scripts/registro-skills.py [--weeks N] [--skill x] [--json] (repo; solo stdlib — sqlite3/json/datetime/argparse, no necesita chromadb ni red). Fuente: %LOCALAPPDATA%\hermes\state.db.

con = sqlite3.connect("file:"+db+"?mode=ro", uri=True)
rows = con.execute("SELECT content, timestamp FROM messages WHERE tool_name='skill_view' AND content LIKE '%\"name\"%'").fetchall()
# cada content es JSON con 'name' (skill) y opcionalmente 'file'/'file_path' (una carga de reference)

Pitfalls verificados (2026-09-08):

• skill_view guarda el RESULTADO en content (la columna tool_calls queda vacía); name está al inicio del JSON result. tool_name distingue skill_view (cargas) de skill_manage (escrituras: 226 vs 346 en la DB) — solo las cargas cuentan como uso.
• Una carga de references/*.md también lleva name → se cuenta como uso del skill (diferenciable por file/file_path).
• Historial limitado por retention_days (60) → la ventana de datos real es de las últimas semanas; no es un bug si no hay semanas viejas.
• El uso refleja SOLO llamadas de skill_view; los skills que se inyectan en el system-prompt sin skill_view no aparecen.

Preferencia de David (embedida): en cada respuesta indicar qué skills guardados se cargaron y para qué — trazabilidad del uso real. Reportar los que se cargaron con skill_view en esa tarea, no enumerar de memoria.

Cron semanal: skills-usage-report (id 14f02ac6746f, 0 8 * * 1 lunes 08:00, no_agent, --script registro-skills-cron.py → llama al script del repo, entrega a origin). El wrapper vive en ~/.hermes/scripts/registro-skills-cron.py (el --script del cron exige ruta relativa a ~/.hermes/scripts/). Dato 2026-09-08: 472 skills, solo ~72 distintos cargados en 12 semanas → los no usados son candidatos a podar/fusionar.

¿Dónde están las conversaciones de cada plataforma? (verificado 2026-09-02)

TODO (desktop, Telegram, cron, subagentes) se guarda en la MISMA tabla sessions de %LOCALAPPDATA%\hermes\state.db, etiquetado por la columna source. Que algo no aparezca en el sidebar de Hermes Desktop NUNCA significa que no se guardara: el sidebar secciona por fuente (source / exclude_sources en GET /api/sessions) en Recientes (locales: cli, desktop, tui…) + una sección Mensajería agrupada por plataforma (Telegram, Discord…) + Cron jobs. Comprobado: telegram 19 sesiones / 2165 mensajes frente a desktop 13 / 1496 — el bot acumula más charla que el escritorio.

Ante "¿no se guardan aquí las conversaciones de Telegram?": MEDIR, no especular.

con = sqlite3.connect("file:" + dbpath + "?mode=ro", uri=True)   # read-only: no bloquea al gateway
con.execute("select source,count(*),sum(message_count) from sessions group by source")
# y las de una plataforma, con los flags que explican ausencias en la UI:
con.execute("select id,title,message_count,hidden,archived,parent_session_id,"
            "datetime(last_activity_at,'unixepoch','localtime') from sessions "
            "where source='telegram' order by last_activity_at desc limit 10")

hermes sessions stats da lo mismo de un vistazo. Flags hidden/archived = ocultas en la UI pero intactas en la base. Las cadenas de compresión/branch (parent_session_id) se proyectan como una sola entrada en las listas → el conteo del sidebar jamás cuadra con las filas brutas de la tabla: no es un bug, no volver a insistir en ello.

Cómo tenerlas a mano (decírselo así al usuario): desplegar Mensajería → Telegram en la barra lateral y clicar una sesión para leer la transcripción completa; o session_search para ir a contenido concreto; o hermes sessions export --session-id <id> --format md para sacarla a archivo. (Seguir hablando con el bot se hace desde Telegram; la sesión continúa ahí tal cual.)

PITFALL al investigar el UI de escritorio: NO greppees apps/desktop/dist/assets/*.js — está minificado (identificadores IXe/$Ue, todo en una línea) y no se aprende nada. El árbol legible, con los comentarios que explican el porqué, está en apps/desktop/src/: p.ej. src/lib/session-source.ts (LOCAL_SESSION_SOURCE_IDS, MESSAGING_SESSION_SOURCE_IDS, isMessagingSource) y src/api/sessions.ts; los .test.ts adyacentes muestran la forma exacta de las peticiones. Ese árbol existe incluso con la app empaquetada, bajo %LOCALAPPDATA%\hermes\hermes-agent\apps\desktop\src. En el backend: hermes_cli/web_routers/sessions.py y list_sessions_rich en hermes_state.py.

Simulación multiagente con perfiles Hermes (Bot Mode)

Para agentes persistentes con personalidad/KPIs que conversan entre sí (Gobierno IA, etc.): setup de perfiles, conversación por rondas vía ficheros, auditor independiente, boletín público Pages. Ver references/bots-multagente-persistentes.md (probado 2026-08 en Ntizar/gobierno-ia). Incluye el retarget de modelo por capas + el tope max_tokens (v2.2).

Cron de contenido seriado que se repite (p.ej. el Café informal entre ministros): ver references/cron-contenido-evolucion.md — estado de trama (hilo.md) + reglas anti-repetición + seguridad de fecha/archivo (date +%F, nunca pisar un archivo).

Memoria por especialista

Criterio al aprender de un set curado (estrellas/favoritos) — NO descartar por estrellas ni overlap: extraer el ÁNGULO y convertirlo en UPGRADE/NEW_SKILL/REFERENCE. Ver references/criterio-aprendizaje-set-curado.md.

Los skills con estado acumulativo mantienen su memoria de dominio en references/estado-<tema>.md (patrón importado de javierpa95/harness: memoria por rol, comiteada y versionada). Reglas:

1. El skill describe en su SKILL.md DÓNDE está su memoria (ej. references/estado-cromos.md).
2. Antes de trabajar, se lee; al terminar, se actualiza con hallazgos nuevos (conciso, máximo ~200 líneas).
3. La memoria vive en el REPO (agent/skills/<dominio>/<skill>/references/) → versionada, backup automático.
4. Solo memoria de dominio acumulativo (hallazgos, convenciones, gotchas). Lo puntual va a notes/, no aquí.
5. Los skills de referencia pura (sin estado entre ejecuciones) NO necesitan memoria.

Reconstrucción desde cero (si se pierde el PC): restaurar el repo = restaurar las memorias.

Reconstrucción desde cero (si se pierde el PC)

1. Instalar Hermes Agent + clonar Ntizar/MasterMind a ~/Projects/MasterMind
2. pip install chromadb con el Python del sistema
3. Copiar agent/skills/ → %LOCALAPPDATA%\hermes\skills\, agent/MEMORY.md/USER.md → memories/
4. python scripts/indexar-skills.py --reset (necesita OPENAI_API_KEY/OPENAI_BASE_URL de NaN en .env de Hermes)
5. hermes gateway install (activa los crons) + python scripts/doctor.py para verificar