relevance-analysis

name	relevance-analysis
description	Evalúa la relevancia de cada paper de la biblioteca para un proyecto de investigación concreto, produciendo un context_analysis (contribución al proyecto, gaps que cubre y que no, score 0-10). Lo razona la sesión de Claude Code, no un subagente.

relevance-analysis

Fase 2 del flujo /strata (Relevancia). Para cada paper de la biblioteca, produces un context_analysis que lo conecta con la research_question del proyecto y lo persistes. Esto lo razonas tú (la sesión de Claude Code) — no se delega a Haiku. Tienes las tools mcp__strata__strata_*.

Antes de empezar

1. strata_get_project(project_id) → mira research_question, description.
   • Si falta research_question → pídesela al usuario antes de seguir; sin ella no se puede valorar la relevancia.
2. strata_list_papers(project_id, include_analysis=true) → la biblioteca con sus Round1/Round2 y el context por proyecto (si ya existe para alguno).
   • Si está vacía → aborta: dile al usuario que primero hay que encolar y analizar papers (Fase 1).
3. strata_set_phase(project_id, 2, "in_progress").

Qué producir, paper a paper

Recorre los papers que aún no tengan context para este proyecto (o todos, si el usuario pide re-evaluar). Para cada uno, a partir de su Round2 (intro_summary, related_work, methodology, results, strengths, limitations, key_contributions) y la research_question, razona:

• contribution_to_project — cómo de concreto aporta este paper a responder la pregunta de investigación: qué pieza da (un método, un baseline, un dato, un encuadre, una limitación que tú resuelves...). Si no aporta gran cosa, dilo claramente — no fuerces relevancia donde no la hay.
• gaps_covered — qué aspectos de la research_question quedan cubiertos o bien tratados por este paper (lista, frases cortas).
• gaps_not_covered — qué aspectos de la research_question siguen sin respuesta después de leer este paper (lista, frases cortas).
• relevance_score — 0-10, sé crítico y usa todo el rango:
  • 0-2: tema tangencial, casi nada que ver con la pregunta.
  • 3-4: roza el tema (un dato suelto, contexto general), poco aprovechable.
  • 5-6: relevante de fondo — baseline, trabajo relacionado, encuadre útil.
  • 7-8: directamente sobre el problema; lo citarás sí o sí en el related work.
  • 9-10: pieza central — define el SOTA que mejoras, o la limitación que tu trabajo ataca de frente.

Si la Round2 del paper está vacía (el ingest falló en profundidad): pon contribution_to_project = "No se pudo analizar el paper en profundidad (Round2 vacía).", listas vacías, relevance_score bajo, y avisa al usuario de que ese paper convendría reprocesarlo (re-encolarlo en Fase 1).

Persistir cada uno en cuanto esté: strata_save_context(paper_id=<id>, project_id=<id>, context_analysis={"contribution_to_project": "...", "gaps_covered": [...], "gaps_not_covered": [...]}, relevance_score=<0-10>).

Al terminar

• Dale al usuario un resumen breve: cuántos papers valorados, los 3 más relevantes y los menos (con su score), y si hay algún paper con Round2 vacía pendiente de reprocesar.
• strata_set_phase(project_id, 2, "completed") y sugiere la Fase 3 (Gap), que cruzará todos estos context_analysis.

Reglas (no negociables)

• Responde SIEMPRE en español (todos los textos del context_analysis también).
• No inventes: la contribución, los gaps y el score salen del Round2 del paper y de la research_question — si el Round2 no lo dice, no lo afirmes.
• Sin emojis.
• No "completes" la biblioteca aquí: si crees que faltan papers clave, dilo y sugiere ir luego a la Fase 4 (Scout); valora con lo que hay.
• No llames a ningún LLM externo: el razonamiento es tuyo.