feat(infra): grupo claude-fleet — FleetView TUI + orquestacion de Claudes

Sistema FleetView para centralizar la flota de procesos Claude Code vivos en una
sola ventana kitty + tmux (socket aislado -L fleet) con un panel TUI:

- list_claude_fleet (+ tipo claude_fleet): escanea ~/.claude/sessions + goals +
  runtime, valida procesos vivos (anti-PID-reciclado), join por sessionId.
- list_resumable_claudes (+ tipo resumable_claude): sesiones cerradas reanudables.
- wrappers tmux: tmux_new_claude_window (con --resume), tmux_swap_window_into_console
  (preserva ancho del sidebar), tmux_map_claude_panes.
- launch_kittyclaude: comando entrypoint; instala atajos alt+flechas/enter/n/0/k/r,
  mouse on, remain-on-exit off; fija el ancho del sidebar con hooks.
- docs/capabilities/claude-fleet.md + entrada en el INDEX.

Incluye ademas funciones datascience en progreso (excel/duckdb/postgres) y ajustes
varios de docs e infra de otra sesion, agrupados aqui para no perderlos.

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

docs/capabilities/duckdb.md

@@ -15,6 +15,39 @@ Pieza central del patron **BD como fuente de verdad + Obsidian como vista** (pro
 | `csv_to_parquet_duckdb_py_core` | `csv_to_parquet_duckdb(csv_path, parquet_path, column_casts=None, overwrite=False) -> bool` | Convierte CSV -> Parquet con `read_csv_auto`. `column_casts` fuerza tipos por columna. No reescribe si el parquet existe y `overwrite=False`. |
 | `dedup_duckdb_table_by_hash_py_pipelines` | `dedup_duckdb_table_by_hash(duckdb_path, table, exclude_cols=None) -> dict` | Pipeline: anade columna `row_hash` (md5 de columnas de datos) idempotentemente y borra filas duplicadas conservando la primera insercion. |
 | `load_ohlcv_from_duckdb_go_finance` | `LoadOHLCVFromDuckDB(dbPath, query string) ([][]float64, error)` | Carga datos OHLCV ejecutando una query SQL sobre una base DuckDB (consumo desde apps Go de finanzas). |
+| `duckdb_list_tables_py_infra` | `duckdb_list_tables(db_path) -> dict` | Introspección read-only: lista las tablas (`information_schema.tables`, schema main) ordenadas. Devuelve `{status, tables}`. |
+| `duckdb_table_schema_py_infra` | `duckdb_table_schema(db_path, table) -> dict` | Introspección read-only: schema de una tabla (`DESCRIBE`). Devuelve `{status, table, columns:[{name,type}]}`. Útil para mapear tipos a otro motor (p.ej. PostgreSQL). |
+| `excel_to_duckdb_py_infra` | `excel_to_duckdb(xlsx_path, duckdb_path, table, sheet=None, mode='replace') -> dict` | **Puente de entrada Excel→DuckDB**: ingiere una hoja `.xlsx` a una tabla con la extensión nativa `excel` de DuckDB. `replace`/`append`. Devuelve `{status, table, row_count}`. |
+| `duckdb_to_postgres_py_pipelines` | `duckdb_to_postgres(duckdb_path, table, pg_dsn, pg_table=None, mode='replace', key_cols=None, batch_size=5000) -> dict` | **Puente de salida DuckDB→Postgres**: mapea tipos, crea la tabla y sincroniza filas. Desbloquea que Metabase/Grafana/Superset (que no hablan DuckDB) lean los datos. Devuelve `{status, pg_table, rows_synced, created}`. |
+
+## Puentes: Excel → DuckDB → Postgres → visualización
+
+DuckDB es el centro del stack de datos: el motor analítico embebido. Los datos entran desde Excel y salen hacia BI:
+
+```bash
+cd /home/enmanuel/fn_registry
+python/.venv/bin/python3 - <<'PYEOF'
+import sys
+sys.path.insert(0, "python/functions")
+from infra import excel_to_duckdb, duckdb_list_tables, duckdb_query_readonly
+from pipelines.duckdb_to_postgres import duckdb_to_postgres
+
+# 1. Excel -> DuckDB (extensión nativa, sin pandas)
+excel_to_duckdb("/tmp/ventas.xlsx", "/tmp/datos.duckdb", "ventas", sheet="ventas")
+print(duckdb_list_tables("/tmp/datos.duckdb"))
+
+# 2. Analítica en DuckDB
+print(duckdb_query_readonly("/tmp/datos.duckdb",
+    "SELECT categoria, SUM(importe) AS total FROM ventas GROUP BY 1")["rows"])
+
+# 3. DuckDB -> Postgres (para que Metabase/Grafana lo lean)
+# dsn = "postgresql://captacion:<pass>@localhost:5433/trends"
+# duckdb_to_postgres("/tmp/datos.duckdb", "ventas", dsn, pg_table="ventas", mode="replace")
+PYEOF
+```
+
+- **Evidence.dev** lee el `.duckdb` directamente (nativo) — no necesita el puente a Postgres.
+- **Metabase / Grafana / Superset** no hablan DuckDB → usa `duckdb_to_postgres` y apunta la herramienta al Postgres espejo.
 
 ## Ejemplo canonico