Objetivo

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FASE 29.4.1 resolvió el grounding — los reportes ya usan OBSERVED_RUNTIME real y no responden “no tengo información”. Pero la presentación seguía siendo genérica, sin clasificación técnica:

  • qwen3.6-27b aparecía como nodo disponible en lugar de DESACTIVADO
  • RX7900XT aparecía como nodo offline ambiguo en lugar de INVENTARIADO
  • El informe mezclaba datos observados, inferidos y no disponibles
  • El tono era demasiado chatbot genérico

Cambios

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Modificado: runtime/context/report_runtime_context.py

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Reestructuración completa del contexto OBSERVED_RUNTIME:

  • Modelos separados en tres categorías:
    • models.active: llama-3.1-8b, qwen2.5-coder-14b, nomic-embed
    • models.disabled: qwen/qwen3.6-27b con disabled_reason
    • models.discovered: lmstudio-community/qwen2.5-coder-14b
  • Nodos separados en dos categorías:
    • inference_nodes.active: RX9070 (online, primary runtime)
    • inference_nodes.inventory: RX7900XT (offline, future backend, active_runtime: false)
  • Servicios separados en tres categorías:
    • services.core: gateway, router, live-api
    • services.support: docs, heartbeat, metrics, runner
    • services.observability: prometheus, grafana
  • Data quality: nueva sección data_quality con observed_fields, inferred_fields, missing_fields
  • Report metadata: _report_type, _runtime_generation, _grounded_runtime, _grounding_confidence

Modificado: runtime/prompts/report_prompt.md

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Reescritura completa del system prompt para reportes:

  • Tono: TÉCNICO / OPERACIONAL / PRECISO / OBSERVACIONAL
  • Estructura obligatoria de 12 secciones fijas
  • Clasificación explícita: OBSERVADO / INFERIDO / NO DISPONIBLE
  • Reglas: qwen3.6 es DESACTIVADO, RX7900XT es INVENTARIADO
  • Prohibido: secciones dinámicas, texto redundante, HARD_FACTS, inventar datos

Modificado: runtime/telemetry/prometheus_metrics.py

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+3 métricas Prometheus:

  • ailab_report_model_classification_total (labels: status)
  • ailab_report_node_classification_total (labels: status)
  • ailab_report_data_quality_total (labels: quality)

Nuevo: tests/test_report_presentation_29_4_2.py

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35+ assertions cubriendo:

  • Clasificación correcta de modelos (active/disabled/discovered)
  • qwen3.6 nunca en active
  • Nodos activos vs inventario
  • Servicios por categoría
  • Data quality fields
  • Report metadata
  • Legacy gpu_nodes eliminado
  • report_prompt.md con 12 secciones, tono correcto
  • extract_target_ip regression

Validación

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Terminal window
# Tests
python3 tests/test_report_presentation_29_4_2.py


# Build Astro
cd /opt/ai-lab/apps/ialab-docs && npx astro build --log-level=info

Checkpoint

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CP-29.4.2-REPORT-PRESENTATION-STABLE