svsi

name	svsi
description	Pre-revisión semántica de informes de internacionalización antes de subir al Drive compartido. Detecta inconsistencias entre cuestionario, diagnóstico y plan. Propone correcciones focales (surgical_edit) en sesión o genera handoff para tmux (regen_section). Trigger: "revisa el informe de X", "pre-review X", "checkea X antes de Drive", "/svsi-review X".
command	/svsi-review
allowed-tools	["Bash","Read","Edit","Grep"]
user-invocable	true

/svsi-review — Pre-revisión Semántica de Informes

Proyecto: /root/dqiii8/my-projects/intl-reports/ Plan canónico: docs/SVSI_PLAN.md (v1.3) Engine: tools/review/engine.py → review_slug(slug) Reporter: tools/review/reporter.py → write_report(report)

Cuándo usar

• Antes de subir un informe al Drive de ANOVA
• Cuando un consultor pida verificar un informe específico
• Para detectar inconsistencias que qa_pre_render existente no captura
• Trigger explícito: "revisa {slug}", "/svsi-review {slug}", "pre-review {slug}"

Cuándo NO usar

• Para verificar la generación misma (eso lo hace qa_pre_render dentro del pipeline)
• Para regenerar secciones (eso requiere tmux externo con core.cli)
• Para batch overnight (usar scripts/pre_drive_review.py desde tmux externo)

Flujo en sesión (Interactive Mode)

Paso 1 — Ejecutar engine:

cd /root/dqiii8/my-projects/intl-reports
python3 -c "
from tools.review.engine import review_slug
from tools.review.reporter import write_report
report = review_slug('{slug}')
write_report(report)
print(f'Verdict: {report.summary[\"verdict\"]}  C={report.summary[\"critical\"]}  H={report.summary[\"high\"]}  issues={len(report.issues)}')
"

Paso 2 — Leer report estructurado:

cat companies/{slug}/review/review_report.json

Paso 3 — Para cada issue, según remediation:

remediation	Acción en sesión
surgical_edit	Proponer Edit usando edit_hint.path + edit_hint.new_template. Pedir confirmación. Aplicar.
regen_section	Mostrar handoff_command. Escribir data/svsi_handoff_{slug}.txt. NO ejecutar.
human_review	Mostrar al usuario para decisión manual del consultor ANOVA.
dismiss_only	Mostrar como informativo. Preguntar si registrar como FP.

Paso 4 — Re-render DOCX (solo si se aplicaron surgical_edits):

python3 scripts/render_batch.py --slug {slug} --doc-type plan --force

Paso 5 — Re-validar (máximo 3 iteraciones del loop):

python3 -c "
from tools.review.engine import review_slug
report = review_slug('{slug}')
print(f'Nuevo verdict: {report.summary[\"verdict\"]}')
for i in report.issues:
    print(f'  {i.rule_id} {i.severity}: {i.title}')
"

Paso 6 — Reportar al usuario:

• N issues resueltos quirúrgicamente (surgical_edits aplicados)
• M issues en handoff a tmux (comando exacto)
• K issues para consultor ANOVA
• Estado final: PASS/WARN/FAIL

Restricciones absolutas

• NUNCA ejecutar core.cli run/resume — CLAUDECODE=1 bloquea el orchestrator
• NUNCA editar tools/agent_writer.py, tools/block_writer.py, core/
• NUNCA declarar "informe listo" sin verificar que el DOCX tiene > 500 KB
• Las correcciones se proponen y confirman antes de aplicar — no edición silenciosa
• Máximo 3 iteraciones del loop detect → edit → re-render → re-validate

Comandos de referencia

# Engine + reporter (una empresa)
python3 -c "from tools.review.engine import review_slug; from tools.review.reporter import write_report; r=review_slug('{slug}'); write_report(r)"

# Ver report MD generado
cat companies/{slug}/review/review_report.md

# Re-render DOCX tras surgical_edit
python3 scripts/render_batch.py --slug {slug} --doc-type plan --force

# Batch shadow desde tmux (NO en Claude Code)
python3 scripts/pre_drive_review.py --slug-list data/tanda3_slugs.txt

# Stats acumuladas
python3 scripts/pre_drive_review.py --stats

# Marcar FP
python3 scripts/pre_drive_review.py --mark-fp {issue_id} --note "motivo"