dataforge/fn_registry
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egutierrez 3be188a921 feat(eda): profile_level (lite/standard/full) en render_automatic_eda 
Añade el parámetro profile_level a render_automatic_eda como preset de
consumo CPU/LLM que mapea a los flags existentes (run_models, run_series,
run_llm, sample). Tres niveles:

- lite (bajo consumo): run_llm=False, run_series=False, sample=2000 y modelos
  limitados a PCA + normalidad, SIN KMeans ni IsolationForest (lo caro en CPU).
  Para un vistazo rápido y barato.
- standard (default): comportamiento histórico — modelos completos, serie,
  sin LLM.
- full: standard + narrativa LLM por capítulo.

Precedencia: un flag explícito del caller (run_llm=..., run_models=..., etc.)
siempre prima sobre el default que fija el preset; el preset solo aplica al
parámetro que se deja en None.

Cableado del modo lite sin tocar profile_table (lo tocan otros agentes en
paralelo): profile_table NO corre los modelos (evita pagar KMeans +
IsolationForest); este pipeline los corre con run_eda_models(run_kmeans=False,
run_isolation=False) reusando ctx['raw_numeric'], y quita raw_numeric del ctx
para que el capítulo modelos no reproyecte clusters KMeans en vivo
(project_clusters_2d). geo_points ya queda derivado, así que geospatial no se
afecta.

Cambio aditivo y retro-compatible: sin profile_level el comportamiento es
idéntico al de v1.0.0 (standard). Tests nuevos cubren lite/standard, la
precedencia flag-sobre-preset, y la equivalencia del default con el histórico.
Bump 1.0.0 -> 1.1.0 + growth log en el .md. Skill /eda documenta --lite/--full.

Verificación: golden lite/standard/full sobre titanic — lite 4.8s (PCA+norm,
sin KMeans/iso/LLM/serie), standard 7.8s (modelos completos), full 38.3s
(+LLM). Suite render_automatic_eda + automatic_eda: 96 passed. fn index sin
error.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-30 18:20:17 +02:00
egutierrez 437409641c docs(eda): el skill /eda emite SIEMPRE PDF + PPTX con AutomaticEDA 
Actualiza el flujo del comando para que un EDA completo emita el informe
AutomaticEDA en sus dos formatos (PDF A5 móvil + PPTX 16:9) con los 11 capítulos
poblados, vía render_automatic_eda (o profile_table(emit_automatic=True)). El PDF
legacy (emit_pdf/render_eda_pdf) queda como salida independiente opcional.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-30 16:08:50 +02:00
Egutierrez 7ac69ab4fb feat(eda): series temporales + rigor anti-data-mining + PDF movil + /eda + benchmark issues 
Bloque del grupo eda (sesion ausente EDA-benchmark):
- 8 funciones nuevas: adf_kpss_stationarity, acf_pacf, stl_decompose, to_returns,
  fdr_correction, suggest_reexpression, exploratory_caveats, render_eda_pdf
- integracion: profile_table (run_series, emit_pdf), association_matrix (FDR Benjamini-Hochberg),
  render_eda_markdown (secciones series/reexpresion/caveats)
- slash commands /eda y /capitulos
- issues 0173-0177: mejoras del /eda derivadas del benchmark sobre 12 datasets reales
  (outlier_pct x100, periodo estacional, FK inference, render models, tipos id-like)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
 2026-06-29 03:34:01 +02:00