feat(eda): portada cap01 + zebra global y emphasis de render

Itera el capítulo PORTADA del AutomaticEDA y dos mejoras globales de los
renderers PDF/PPTX:

1. Zebra global (PDF): _place_kv_table ahora sombrea las filas pares igual que
   las DataTable, así toda tabla del documento queda rayada (no solo las
   DataTable). Mismo patrón coherente al partir/repetir cabecera.
2. Portada usa la descripción LLM rica (profile['llm']['summary']) cuando el
   perfil la tiene; se elimina del fallback derivado el texto ruido
   "active la interpretación LLM (run_llm)…". No fuerza llamadas LLM en el
   capítulo, solo consume profile['llm'] si está.
3. Se quita el bloque "Criterios de calidad" de la portada (PDF y PPTX);
   el score "Calidad" se mantiene.
4. "Resumen del análisis" (PDF): los valores se alinean al margen derecho via
   el nuevo KVTable.value_align="right".
5. Nombre del dataset en la portada PPTX más grande (44pt) y subrayado via los
   nuevos hints Heading.underline / Heading.size_pt (el PDF los ignora).

Bump CHAPTER_VERSION de portada 1.2.0 -> 1.3.0.

Verificado: suite 213 passed / 1 skipped (incl. aceptación de los 16 capítulos);
golden zebra = 185 filas zebra en 13 capítulos del PDF completo; portada con
run_llm sin "Criterios de calidad", con descripción LLM rica y valores a la
derecha; PPTX con nombre 44pt subrayado; edge sin LLM cae al fallback derivado
sin ruido; fn index sin error.

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

python/functions/datascience/automatic_eda/chapters/portada.py

@@ -26,7 +26,7 @@ from datetime import datetime, timezone
 
 from .. import model
 
-CHAPTER_VERSION = "1.2.0"
+CHAPTER_VERSION = "1.3.0"
 CHAPTER_ID = "portada"
 CHAPTER_TITLE = "Portada"
 
@@ -35,12 +35,9 @@ CHAPTER_TITLE = "Portada"
 # row represents) from it when the LLM layer ran (``run_llm``).
 _LLM_KEY = "llm"
 
-# Default human description of what the table quality score measures. Chapters
-# can override it via ctx["quality_criteria"].
-_DEFAULT_QUALITY_CRITERIA = (
-    "media de los scores por columna (0–100): completitud (sin nulos/vacíos), "
-    "validez (tipo y rango coherentes) y consistencia (sin duplicados/constantes)."
-)
+# Font size (pt) for the dataset name on the PPTX cover slide — notably larger
+# than the default H1 so the dataset name stands out (shown underlined too).
+_PPTX_TITLE_PT = 44.0
 
 
 def _storage_from_source(source: str) -> str:
@@ -120,7 +117,8 @@ def _summary_blocks(summary) -> list:
 
     blocks = [model.Heading(text="Resumen del análisis", level=2)]
     if rows:
-        blocks.append(model.KVTable(rows=rows))
+        # Values pinned to the right margin (numbers flush right, label left).
+        blocks.append(model.KVTable(rows=rows, value_align="right"))
     if titles:
         bullets = "\n".join(f"- {model._safe_str(t)}" for t in titles)
         blocks.append(model.Markdown(
@@ -213,9 +211,7 @@ def _derive_description(profile: dict, ctx: dict) -> str:
     score = profile.get("quality_score")
     if score is not None:
         parts.append(f"Calidad media estimada: {score}/100.")
-    parts.append(
-        "Resumen derivado del perfil; active la interpretación LLM (`run_llm`) "
-        "para una descripción de negocio más rica.")
+    parts.append("Resumen derivado del perfil.")
     return " ".join(parts)
 
 
@@ -259,7 +255,6 @@ def build_portada(profile: dict, ctx: dict):
     shape = f"{_fmt_int(n_rows)} filas × {_fmt_int(n_cols)} columnas"
 
     score = profile.get("quality_score")
-    quality_criteria = ctx.get("quality_criteria") or _DEFAULT_QUALITY_CRITERIA
     quality_value = "—" if score is None else f"{score} / 100"
 
     llm = _llm_block(profile, ctx)
@@ -282,8 +277,11 @@ def build_portada(profile: dict, ctx: dict):
 
     # Title + dataset size shown together and BIG (Heading) at the top, kept on
     # the same page (Group). The size is no longer buried in the metadata table.
+    # The dataset name is shown big and underlined on the PPTX cover slide
+    # (size_pt/underline are honoured by the PPTX renderer; the PDF ignores them).
     cover = [
-        model.Heading(text=str(dataset_name), level=1),
+        model.Heading(text=str(dataset_name), level=1, underline=True,
+                      size_pt=_PPTX_TITLE_PT),
         model.Markdown(text="**Automatic-EDA** · informe exploratorio automático"),
         model.Heading(text=shape, level=2),
     ]
@@ -295,7 +293,6 @@ def build_portada(profile: dict, ctx: dict):
             ("Almacenamiento", storage),
             ("Generado", when),
             ("Calidad", quality_value),
-            ("Criterios de calidad", quality_criteria),
         ]),
         model.Heading(text="Descripción", level=2),
         model.Markdown(text=str(description)),