feat(eda): profile_level (lite/standard/full) en render_automatic_eda

Añade el parámetro profile_level a render_automatic_eda como preset de
consumo CPU/LLM que mapea a los flags existentes (run_models, run_series,
run_llm, sample). Tres niveles:

- lite (bajo consumo): run_llm=False, run_series=False, sample=2000 y modelos
  limitados a PCA + normalidad, SIN KMeans ni IsolationForest (lo caro en CPU).
  Para un vistazo rápido y barato.
- standard (default): comportamiento histórico — modelos completos, serie,
  sin LLM.
- full: standard + narrativa LLM por capítulo.

Precedencia: un flag explícito del caller (run_llm=..., run_models=..., etc.)
siempre prima sobre el default que fija el preset; el preset solo aplica al
parámetro que se deja en None.

Cableado del modo lite sin tocar profile_table (lo tocan otros agentes en
paralelo): profile_table NO corre los modelos (evita pagar KMeans +
IsolationForest); este pipeline los corre con run_eda_models(run_kmeans=False,
run_isolation=False) reusando ctx['raw_numeric'], y quita raw_numeric del ctx
para que el capítulo modelos no reproyecte clusters KMeans en vivo
(project_clusters_2d). geo_points ya queda derivado, así que geospatial no se
afecta.

Cambio aditivo y retro-compatible: sin profile_level el comportamiento es
idéntico al de v1.0.0 (standard). Tests nuevos cubren lite/standard, la
precedencia flag-sobre-preset, y la equivalencia del default con el histórico.
Bump 1.0.0 -> 1.1.0 + growth log en el .md. Skill /eda documenta --lite/--full.

Verificación: golden lite/standard/full sobre titanic — lite 4.8s (PCA+norm,
sin KMeans/iso/LLM/serie), standard 7.8s (modelos completos), full 38.3s
(+LLM). Suite render_automatic_eda + automatic_eda: 96 passed. fn index sin
error.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.claude/commands/eda.md

@@ -27,6 +27,7 @@ Página madre del grupo: `docs/capabilities/eda.md` (léela primero para cargar
   - `--series` → `run_series=True` (estacionariedad ADF+KPSS, ACF/PACF, STL, retornos por columna numérica).
   - `--pdf` → `emit_pdf=True` (PDF A5 legacy de `render_eda_pdf`, legible en móvil).
   - `--legacy-only` → emite SOLO el PDF legacy (sin AutomaticEDA), para casos en que solo se quiera el PDF rápido.
+  - `--lite` / `--bajo-consumo` → `render_automatic_eda(profile_level="lite")`: EDA barato y rápido (CI, vistazo previo, máquina sin GPU/red). Apaga LLM y serie temporal y limita los modelos a **PCA + normalidad** (sin KMeans ni IsolationForest, lo caro en CPU), con `sample` reducido. `--full` → `profile_level="full"` (standard + narrativa LLM). Por defecto `profile_level="standard"` (comportamiento histórico). Un flag explícito (`--llm`, `--models`, ...) prima sobre el preset.
 
 Por defecto, **un EDA completo emite SIEMPRE el informe AutomaticEDA en sus dos formatos: PDF (A5 móvil) Y PPTX (16:9 para compartir)** con los 11 capítulos poblados (portada, overview, distribuciones, calidad, correlaciones, modelos, series, geoespacial, agregación, interpretación LLM). Usa el pipeline `render_automatic_eda` (o `profile_table(emit_automatic=True)`), que activa `run_models` y `run_series` para que los capítulos de modelos/series/geoespacial/agregación salgan poblados. Deja `run_llm` para cuando el usuario lo pida o interese la interpretación semántica + narrativa por capítulo (es la única parte que gasta tokens del modelo).
 
@@ -50,7 +51,8 @@ from pipelines.render_automatic_eda import render_automatic_eda
 # tablas de agregación). run_llm=True añade la narrativa LLM por capítulo.
 r = render_automatic_eda(
     "/ruta/datos.duckdb", "ventas",
-    run_models=True, run_series=True, run_llm=False, out_dir="reports",
+    profile_level="standard",  # "lite" = bajo consumo CPU/LLM; "full" = + narrativa LLM
+    out_dir="reports",
 )
 print("status:", r["status"])
 print("pdf:   ", r["pdf_path"], "(", r["n_pages"], "págs )")