chore: auto-commit (26 archivos)

- python/functions/bigquery/bq_auth.md
- python/functions/bigquery/bq_load_from_file.md
- python/functions/bigquery/bq_load_from_gcs.md
- python/functions/bigquery/client.py
- python/functions/bigquery/queries.py
- python/functions/datascience/__init__.py
- python/functions/datascience/decode_qr_image.py
- python/functions/datascience/load_bq_table_to_duckdb.md
- python/functions/datascience/load_bq_table_to_duckdb.py
- python/functions/pipelines/profile_bq_table.md
- ...

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

python/functions/pipelines/profile_database.md

@@ -4,8 +4,8 @@ kind: pipeline
 lang: py
 domain: pipelines
 purity: impure
-version: "1.0.0"
-signature: "def profile_database(db_path: str, tables: list = None, sample: int = 5000, report_dir: str = \"reports\", write_report: bool = True, min_inclusion: float = 0.9) -> dict"
+version: "1.1.0"
+signature: "def profile_database(db_path: str, tables: list = None, sample: int = 5000, report_dir: str = \"reports\", write_report: bool = True, min_inclusion: float = 0.9, emit_pdf: bool = False, run_llm: bool = False) -> dict"
 description: "Orquestador one-shot del grupo eda a nivel de BASE: perfila TODA una base DuckDB (todas las tablas o las indicadas) componiendo profile_table por tabla, infiere las relaciones FK inter-tabla por containment y construye el join graph con diagrama Mermaid. Ensambla un DatabaseProfile (resumen por tabla + TableProfiles completos + fk_candidates + join_graph) y opcionalmente emite un report markdown DB-level + JSON sidecar. Es la composicion canonica para hazme un EDA de esta base de datos y entender su esquema relacional."
 tags: [eda, relations, duckdb, profiling, data-quality, pipeline, dataops]
 uses_functions:
@@ -38,6 +38,10 @@ params:
     desc: "Si True (default) escribe report markdown DB-level + JSON sidecar timestamped en report_dir; si False no toca disco y los paths del retorno son None."
   - name: min_inclusion
     desc: "Umbral minimo de inclusion (0-1) para emitir una FK candidata (se pasa a infer_fk_containment_duckdb). Default 0.9."
+  - name: emit_pdf
+    desc: "Si True (default False) renderiza el PDF movil DB-level con render_eda_pdf_relational junto a los reports (report_pdf_path en el retorno)."
+  - name: run_llm
+    desc: "Si True (default False) activa la capa LLM interpretativa de profile_table para CADA tabla: una llamada LLM por tabla sobre el perfil agregado, nunca filas crudas."
 output: "dict {status:'ok', db_profile:<DatabaseProfile con db_path, profiled_at, n_tables, tables[resumen], table_profiles[completos], fk_candidates, join_graph{nodes,edges,mermaid,hubs}, errors>, report_md_path:str|None, report_json_path:str|None} o {status:'error', error:str} (dict-no-throw)."
 ---
 
@@ -101,3 +105,7 @@ se infieren las FK y se dibuja el diagrama de relaciones.
   perfiladas con exito. Revisa `errors` para saber que quedo fuera.
 - `db_path` debe existir: DuckDB read-only NO crea la base. El muestreo de cada
   tabla usa el sandbox read-only por defecto (sin acceso a FS/red).
+
+## Capability growth log
+
+- v1.1.0 (2026-07-02) — añade `run_llm` (passthrough a profile_table: capa LLM interpretativa por tabla) y documenta `emit_pdf` en el frontmatter (existía en el código desde el renderer relational). Sin breaking changes: ambos default False.