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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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3.2 KiB
Python
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3.2 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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Mapeo EXACTO letra por letra de la imagen "Distribución real.jpg"
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"""
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# Voy a mapear cada letra que VEO en el grid de la imagen
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# contando desde la esquina superior izquierda
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# Fila 0: solo veo una P
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# Fila 1: S O R B O N A
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# Fila 2: N O B E L
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# Fila 3: (algunas letras verticales)
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# Fila 4: R A D I O A C T I V I D A D
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# También veo palabras VERTICALES debajo
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print("Analizando imagen letra por letra...")
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print("=" * 70)
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# Voy a contar las columnas de SORBONA para ubicar el inicio
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# En la imagen, SORBONA parece empezar después de algunas columnas vacías
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# Layout visible:
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# Col: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
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# R0: P
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# R1: S O R B O N A
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# R2: N O B E L
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# Espera, esto no coincide. En la fila 1 veo S O R B O N A
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# y en la fila 2 veo N O B E L
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# Pero la N de NOBEL está debajo de alguna letra de SORBONA...
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# Déjame ver: Si SORBONA es S-O-R-B-O-N-A
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# Y NOBEL está debajo, entonces:
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# - La N de NOBEL estaría debajo de... ¿qué letra?
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# Mirando la imagen más cuidadosamente:
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# Parece que SORBONA y NOBEL comparten letras verticalmente
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# Voy a mapear asumiendo que hay intersecciones:
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print("\nIntentando reconstruir el grid...")
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print()
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# Si hay palabras verticales, necesito identificarlas
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# Veo claramente debajo de RADIOACTIVIDAD:
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# - R (col 0)
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# - A (col 0)
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# - D (col 0)
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# - I (col 0)
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# - O (col 0)
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# Esto es RADIO vertical
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# También hay más letras verticales debajo de otras columnas de RADIOACTIVIDAD
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# Mirando el panel de PISTAS en la imagen veo:
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# Verticales:
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# - ¿cuánta Marie? (probablemente CURIE)
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# - Esposo de Marie (PIERRE)
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# - Nombre de Marie (¿MARIA?)
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# Horizontales:
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# - ¿cuánta Marie? (SORBONA)
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# - Premio Nobel (NOBEL)
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# - Fenómeno descubierto (RADIOACTIVIDAD)
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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? → SORBONA")
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print(" 2. Premio Nobel → NOBEL")
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print(" 3. Fenómeno → RADIOACTIVIDAD")
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print()
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print("Verticales:")
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print(" 1. ¿cuánta Marie? → CURIE?")
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print(" 2. Esposo de Marie → PIERRE")
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print(" 3. Apellido de Marie → ¿?")
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print()
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# Voy a intentar un diseño donde:
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# - SORBONA, NOBEL, RADIOACTIVIDAD estén horizontales
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# - RADIO, CURIE, PIERRE estén verticales
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# Grid propuesto:
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grid_lines = [
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" P ", # 0
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" S O R B O N A ", # 1
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" N O B E L ", # 2
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" R ", # 3
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" R A D I O A C T I V I D A D", # 4
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" A I ", # 5
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" D E ", # 6
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" I R ", # 7
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" O R ", # 8
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" E ", # 9
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]
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print("GRID RECONSTRUIDO (hipotético):")
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print("=" * 70)
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for i, line in enumerate(grid_lines):
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print(f"{i}: {line}")
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print()
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print("Si esto es correcto, las palabras verticales serían:")
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print(" - RADIO (col 0, rows 4-8)")
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print(" - PIERRE (col 6, rows 0-9) <- la P arriba + IERRE abajo")
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print(" - CURIE? (necesito verificar)")
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print()
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print("⚠️ NECESITO CONFIRMAR:")
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print(" ¿Hay más palabras verticales que RADIO?")
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print(" ¿CURIE está vertical?")
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print(" ¿PIERRE completo está vertical?")
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