chore: auto-commit (286 archivos)

- .claude/agents/fn-orquestador/SKILL.md
- .claude/commands/fn_claude.md
- .claude/rules/INDEX.md
- .claude/rules/cpp_apps.md
- .claude/rules/ids_naming.md
- CHANGELOG.md
- apps/dag_engine/README.md
- apps/dag_engine/api.go
- apps/dag_engine/dags_migrated/example.yaml
- apps/dag_engine/dags_migrated/example_lineage_tracking.yaml
- ...

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

dev/flows/0003-bbva-movimientos.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+---
+name: bbva-movimientos
+id: 0003
+status: pending
+created: 2026-05-16
+updated: 2026-05-16
+priority: high
+risk: high
+related_issues: [0097, 0098]
+apps:
+  - navegator_dashboard
+  - dag_engine
+  - data_factory
+  - auto_metabase
+trigger: manual
+schedule: ""
+expected_runtime_s: 120
+tags: [scraping, banking, auth-required, sensitive-data]
+---
+
+## Goal
+
+Caso de uso REAL con auth + datos sensibles. Probar persistencia local (duckdb en vault privado) + visualizacion en Metabase. Demuestra que el stack funciona para finanzas personales sin exfiltrar datos a la nube.
+
+## Pre-requisitos
+
+- Vault `~/vaults/finanzas/` existe + symlink en `projects/finanzas_personales/vaults/` (crear projecto si no).
+- Chrome con sesion BBVA logueada manualmente (no automatizar login).
+- Metabase local en docker (`auto_metabase` provee).
+- `claude` CLI para AutoExtract.
+
+## Flow
+
+1. User abre Chrome + login BBVA + navega a "Movimientos cuenta principal".
+2. navegator_dashboard panel Pick: click sobre primera fila de la tabla movimientos. Verifica selector capturado.
+3. Panel AutoExtract: URL actual del tab. Click "Open & Analyze" (puede tardar, pagina compleja).
+4. Esperar schema propuesto. Refinar:
+   - `date` (string DD/MM/YYYY o YYYY-MM-DD)
+   - `concept` (string)
+   - `amount` (float, parsea `,` -> `.`)
+   - `balance` (float)
+5. Save recipe `bbva_movimientos.yaml`.
+6. **Trigger manual SOLO** (no schedule — requiere login activo).
+7. Sink: duckdb local en `~/vaults/finanzas/bbva.duckdb` (tabla `movimientos`).
+8. data_factory: node `bbva_movimientos` kind=extractor + node `vault_finanzas_duckdb` kind=database.
+9. Transformer: `aggregate_by_group_py_datascience` por mes -> tabla `mensual_summary`.
+10. Sink Metabase: `metabase_create_card_py_infra` con SQL contra duckdb (via attachment Metabase si soporta, o via parquet export).
+
+## Acceptance
+
+- [ ] Recipe creada y testeada.
+- [ ] Run manual extrae >=30 movimientos (1 mes).
+- [ ] DuckDB `~/vaults/finanzas/bbva.duckdb` tabla `movimientos` poblada.
+- [ ] data_factory muestra ambos nodos con runs.
+- [ ] Card Metabase creado con grafico "gasto mensual" via auto_metabase.
+- [ ] Datos NO viajan a registry.organic-machine (verificar: solo `pc_locations` registra que existe; el vault esta gitignored).
+
+## Telemetria esperada
+
+- `function_stats.cdp_extract_recipe_py_pipelines`: calls += 1 (manual).
+- `data_factory.runs`: 1 entry status=success.
+- `auto_metabase`: 1 card creado.
+
+## Notas
+
+- **NO commitear** `~/vaults/finanzas/` (gitignored por defecto).
+- Si la sesion expira: re-login manual + re-run.
+- Si BBVA cambia DOM: AutoExtract identifica nuevos selectors. Edit recipe + redeploy.
+- Privacidad: revisar `call_monitor.calls` que solo guarda `args_hash`, NUNCA valores concretos de movimientos.