Sistema NEXUS v3.4 migrado con: Estructura principal: - core/orchestration: Sistema SIMCO + CAPVED (27 directivas, 28 perfiles) - core/catalog: Catalogo de funcionalidades reutilizables - shared/knowledge-base: Base de conocimiento compartida - devtools/scripts: Herramientas de desarrollo - control-plane/registries: Control de servicios y CI/CD - orchestration/: Configuracion de orquestacion de agentes Proyectos incluidos (11): - gamilit (submodule -> GitHub) - trading-platform (OrbiquanTIA) - erp-suite con 5 verticales: - erp-core, construccion, vidrio-templado - mecanicas-diesel, retail, clinicas - betting-analytics - inmobiliaria-analytics - platform_marketing_content - pos-micro, erp-basico Configuracion: - .gitignore completo para Node.js/Python/Docker - gamilit como submodule (git@github.com:rckrdmrd/gamilit-workspace.git) - Sistema de puertos estandarizado (3005-3199) Generated with NEXUS v3.4 Migration System EPIC-010: Configuracion Git y Repositorios
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4.6 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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Análisis COMPLETO de la imagen "Distribución real.jpg"
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Mirando letra por letra
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# Basándome en la imagen, veo claramente:
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# Grid con palabras colocadas
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# Voy a mapear letra por letra lo que VEO en la imagen:
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# Empezando desde arriba:
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# Fila 0, col 2: P
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# Fila 1: S O R B O N A (empieza en col 1)
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# Fila 2: N O B E L (empieza en col 2)
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# Fila 4: R A D I O A C T I V I D A D (empieza en col 1)
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# Columna 0 (vertical):
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# Fila 4: R
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# Fila 5: A
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# Fila 6: D
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# Fila 7: I
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# Fila 8: O
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# Esto es RADIO
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# Ahora necesito ver si hay más palabras verticales
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# La P en (0,2) podría ser inicio de PIERRE o POLONIO
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# Mirando columna 2 desde fila 0:
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# (0,2) = P
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# (1,2) = O (de SORBONA)
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# (2,2) = O (parece N de NOBEL... espera)
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# Déjame reconstruir letra por letra más cuidadosamente
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print("=" * 70)
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print("ANÁLISIS DETALLADO DE LA IMAGEN")
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print("=" * 70)
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# Lo que veo CLARAMENTE en el grid:
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visible_letters = [
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(0, 2, 'P'),
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(1, 1, 'S'),
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(1, 2, 'O'),
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(1, 3, 'R'),
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(1, 4, 'B'),
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(1, 5, 'O'),
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(1, 6, 'N'),
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(1, 7, 'A'),
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(2, 2, 'N'),
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(2, 3, 'O'),
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(2, 4, 'B'),
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(2, 5, 'E'),
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(2, 6, 'L'),
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(3, 2, 'O'), # Posible letra vertical
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(4, 0, 'R'),
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(4, 1, 'R'),
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(4, 2, 'A'),
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(4, 3, 'D'),
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(4, 4, 'I'),
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(4, 5, 'O'),
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(4, 6, 'A'),
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(4, 7, 'C'),
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(4, 8, 'T'),
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(4, 9, 'I'),
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(4, 10, 'V'),
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(4, 11, 'I'),
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(4, 12, 'D'),
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(4, 13, 'A'),
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(4, 14, 'D'),
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(5, 0, 'A'),
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(6, 0, 'D'),
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(7, 0, 'I'),
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(8, 0, 'O'),
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]
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# Crear grid
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grid = [[' ' for _ in range(16)] for _ in range(10)]
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for row, col, letter in visible_letters:
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grid[row][col] = letter
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# Mostrar grid
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print("\nGRID RECONSTRUIDO:")
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print(" ", end="")
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for c in range(16):
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print(f"{c:2}", end=" ")
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print()
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for r in range(10):
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print(f"{r:2}: ", end="")
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for c in range(16):
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cell = grid[r][c]
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if cell == ' ':
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print(" . ", end="")
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else:
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print(f" {cell} ", end="")
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print()
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# Identificar palabras
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print("\n" + "=" * 70)
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print("PALABRAS IDENTIFICADAS:")
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print("=" * 70)
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words = []
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# SORBONA horizontal (fila 1, cols 1-7)
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words.append({
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"id": "h1",
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|
"answer": "SORBONA",
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|
"startRow": 1,
|
|
"startCol": 1,
|
|
"direction": "horizontal",
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|
"clue": "Universidad donde estudió"
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|
})
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# NOBEL horizontal (fila 2, cols 2-6)
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words.append({
|
|
"id": "h2",
|
|
"answer": "NOBEL",
|
|
"startRow": 2,
|
|
"startCol": 2,
|
|
"direction": "horizontal",
|
|
"clue": "Premio recibido en 1903 y 1911"
|
|
})
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|
# RADIOACTIVIDAD horizontal (fila 4, cols 1-14)
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words.append({
|
|
"id": "h3",
|
|
"answer": "RADIOACTIVIDAD",
|
|
"startRow": 4,
|
|
"startCol": 1,
|
|
"direction": "horizontal",
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|
"clue": "Fenómeno de emisión espontánea de radiación descubierto por Marie"
|
|
})
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|
# RADIO vertical (col 0, filas 4-8)
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|
words.append({
|
|
"id": "v1",
|
|
"answer": "RADIO",
|
|
"startRow": 4,
|
|
"startCol": 0,
|
|
"direction": "vertical",
|
|
"clue": "Segundo elemento descubierto"
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|
})
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# POLONIO vertical? (col 2, filas 0-6)
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# P-O-N-O-A... no, no es POLONIO
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# Mirando columna 2: P(0) O(1) N(2) O(3) A(4)
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# Eso no forma POLONIO ni PIERRE
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# Pero si miro col 2:
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# (0,2) = P
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# (1,2) = O (de SORBONA)
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# (2,2) = N (de NOBEL? no, NOBEL empieza en col 2, primera letra es N)
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# Espera, si NOBEL está en (2,2) entonces:
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# (2,2) = N, (2,3) = O, (2,4) = B, (2,5) = E, (2,6) = L
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# Entonces columna 2 vertical:
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# (0,2) = P
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# (1,2) = O (de SORBONA)
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# (2,2) = N (de NOBEL)
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# (3,2) = O?
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# (4,2) = A (de RADIOACTIVIDAD)
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# P-O-N-O-A... tampoco es una palabra
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# A menos que sea PIERRE vertical en otra columna...
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# O POLONIO vertical en otra posición
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print("\nHorizontales:")
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for w in words:
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if w['direction'] == 'horizontal':
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print(f" {w['answer']} - {w['clue']}")
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print("\nVerticales:")
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|
for w in words:
|
|
if w['direction'] == 'vertical':
|
|
print(f" {w['answer']} - {w['clue']}")
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print("\n" + "=" * 70)
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print("PISTAS VISIBLES EN LA IMAGEN:")
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print("=" * 70)
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print("Horizontales:")
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print(" 1. ¿cuánta Marie? → probablemente SORBONA")
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print(" 2. Premio recibido en 1903 y 1911 → NOBEL")
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print(" 3. Fenómeno... → RADIOACTIVIDAD")
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print("\nVerticales:")
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print(" 1. País natal de Marie → POLONIA (¿dónde está?)")
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print(" 2. Esposo de Marie → PIERRE (¿dónde está?)")
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print(" 3. ¿cuánta Marie? → ?")
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print("\n⚠️ NECESITO ver la imagen más grande o más clara para")
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print(" identificar POLONIA y PIERRE/POLONIO verticales")
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