feat(ml): panel multi-juez comfyui-judge (estetico + CLIP + LLM-vision)

Cuatro funciones impuras + pagina madre del grupo comfyui-judge, el gate
objetivo de calidad de imagen para tests/DoD y el bucle de mejora de skills:

- comfyui_score_aesthetic: estetico LAION-V2 (head MLP sobre CLIP ViT-L/14),
  subproceso al venv ComfyUI (torch+open_clip).
- comfyui_score_clip_alignment: fidelidad prompt-imagen via similitud coseno CLIP.
- comfyui_critique_image_llm: critica LLM-vision (compone ask_llm_vision), JSON
  verdict+score+reasons.
- comfyui_judge_image: agregadora, vota mayoria good/bad; degrada si un juez cae.

QuickGELU (ViT-L-14-quickgelu/openai) obligatorio: sin el, los embeddings se
degradan y el ranking de fidelidad se invierte en silencio.

Validado e2e sobre imagenes reales: golden 3 votos coherentes, asserts relativos
(nitida>ruido, alineado>desalineado), split 2-1 respeta mayoria en ambos sentidos,
degradacion ante 429/model invalido/path invalido sin crash.

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

docs/capabilities/INDEX.md

@@ -69,6 +69,7 @@ Indice de grupos de capacidades del registry. Cada grupo agrupa >=3 funciones qu
 | [eda](eda.md) | 27 | Exploratory Data Analysis por tabla y base con motor DuckDB + PostgreSQL push-down: perfil base SQL (SUMMARIZE + distinct exacto), estadística numérica/categórica, tipo semántico regex, calidad, correlación/asociación (Pearson/Spearman/Cramér's V/Theil's U/η/MI), relaciones inter-tabla (FK containment + join graph mermaid), modelos baratos (PCA/KMeans/IsolationForest/normalidad/tendencia), capa LLM (dictionary/PII/limpieza/análisis) y generación de notebook. Orquestadores `profile_table` (backend duckdb/postgres, flags run_models/run_llm) y `profile_database` |
 | [seo](seo.md) | 3 | SEO orientado a datos sobre Google Search Console: autenticar con service account (`gsc_auth`), extraer Search Analytics paginado (`pull_gsc_search_analytics`) y el pipeline de ingesta a DuckDB + espejo Postgres para Metabase (`ingest_gsc_search_analytics`). Cadena de ingesta del proyecto `seo_analytics`; alimenta dashboards de striking distance, CTR opportunities y content decay |
 | [local-hub](local-hub.md) | 4 | Exponer los procesos locales como subdominios `*.localhost` (via Caddy, sin DNS) y reunirlos en una pantalla principal Glance con estado en vivo, refrescada a diario por dag_engine. Descubre servicios (manifiesto + registry), renderiza Caddyfile + config Glance (puras), y el pipeline `refresh_local_hub` regenera+recarga. Fuente de verdad: `apps/local_hub/local_services.yaml` |
+| [comfyui-judge](comfyui-judge.md) | 4 | Panel multi-juez de calidad de imagen: estético LAION-V2 (`comfyui_score_aesthetic`, 0-10) + fidelidad CLIP prompt↔imagen (`comfyui_score_clip_alignment`, 0-1) + crítica LLM-vision (`comfyui_critique_image_llm`, good/bad). Agregados por voto mayoría en `comfyui_judge_image`. Gate objetivo para tests/DoD y el bucle de mejora de skills ComfyUI; degrada con gracia si un juez cae. Jueces estético/fidelidad por subproceso al venv ComfyUI (torch+open_clip), crítico via claude-direct |
 | [comfyui](comfyui.md) | 29 | Controlar ComfyUI (Stable Diffusion por grafos) de dos formas: por API HTTP (build_txt2img_workflow puro → submit → wait → object_info; download_model con validación Civitai/HF) y por la UI web vía CDP sobre la pestaña abierta (load_workflow_ui, set_node_widget_ui para tunear prompt/steps/seed en vivo, queue_prompt_ui = botón Queue Prompt, export_workflow_ui, refresh_nodes_ui). El API format es el puente entre ambos caminos. Las funciones de UI componen `cdp_eval`. Incluye imagen→3D nativo (Hunyuan3D-2, tag `img-to-3d`): build_image_to_3d_workflow + fetch_output_mesh + install_3d_model + pipeline image_to_3d_oneshot |
 
 ## Como anadir grupo