Añade el capítulo de calidad de datos al motor AutomaticEDA, siguiendo el
contrato de capítulos (build_calidad(profile, ctx) -> Chapter | None,
CHAPTER_VERSION). El capítulo responde lo que pidió el usuario, en español y
en formato de tabla:
- Intro "Cómo se calcula la calidad": explica los tres criterios y sus pesos
(completitud 50%, validez 30%, consistencia 20%) antes de cualquier número,
más una KVTable de resumen a nivel tabla (calidad global y agregados).
- Tabla "Scores por columna": score total más su desglose en completitud /
validez / consistencia, ordenada de peor a mejor.
- Tabla "Problemas detectados": los issues en español por columna, separados de
los flags de tipo. Cuando no hay problemas, una nota honesta.
Registry-first: el desglose y los issues NO se recalculan aquí; se consumen de
la función pura del registry column_quality_score (grupo eda), que ya deriva
{score, completeness, validity, consistency, issues} del ColumnProfile. El
capítulo es render-only y compone bloques del modelo; los renderers paginan las
tablas (parten por filas repitiendo cabecera) y envuelven celdas largas, de modo
que nada se corta en PDF ni en PPTX. La lista de issues por celda se acota a
160 caracteres con "(+N más)" para que una fila nunca crezca más que una página.
Test self-contained (sin DuckDB): golden con desglose + issues ES, edges
(None/{}/sin columnas -> None; perfil limpio -> nota), y anti-cortes (perfil de
22 columnas con nombres largos renderizado a PDF y PPTX: el nombre completo
sobrevive al envolverse, sin marcador de truncado).
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Introduce la capa intermedia entre el contenido de un EDA y su formato de
salida. Un documento es una lista de capítulos versionados; cada capítulo es
un conjunto ordenado de bloques (heading, markdown, kv_table, data_table,
figure, image, caption, note) independientes del formato.
Núcleo (paquete de soporte python/functions/datascience/automatic_eda/):
- model.py: dataclasses de bloques + Chapter, normalizadores defensivos
(aceptan dataclass o dict, nunca lanzan), ENGINE_VERSION y el manifiesto
por capítulo (automatic_eda_manifest.json).
- text_layout.py: medición/wrapping por rejilla de caracteres compartida.
- chapters_registry.py: CHAPTER_ORDER pre-declarado + build_document con
auto-discovery de capítulos por convención (permite añadir capítulos en
paralelo sin editar el registro).
- render_pdf_impl.py: paginador A5 retrato móvil que MIDE cada bloque y nunca
corta: texto a líneas completas, tablas largas partidas por filas repitiendo
cabecera, figuras/imágenes escaladas para caber enteras. Pie versionado por
capítulo.
- render_pptx_impl.py: mismo principio sobre slides 16:9 (continúa en slide
"(cont.)"; tablas repiten cabecera; figuras exportadas a PNG escaladas).
- chapters/portada.py y chapters/overview.py: capítulos de referencia. Portada
con nombre, rótulo Automatic-EDA, fuente, almacenamiento (inferido de
source), fecha europea, filas×cols, descripción, granularidad y calidad con
criterios. Overview con df.head (placeholder honesto si falta head_rows),
diccionario de columnas (tipo/nulos/ejemplos) y describe numérico.
Funciones públicas del registry (grupo eda, dict-no-throw):
- render_automatic_eda_pdf / render_automatic_eda_pptx: aceptan capítulos o un
TableProfile (construyen los capítulos con build_document) y escriben el
manifiesto. Aditivas — no reemplazan render_eda_pdf.
Tests self-contained (sin DuckDB) para ambos renderers: golden (portada +
overview), partición de tablas largas repitiendo cabecera, no-corte de celdas
y markdown largos, profile None/{} válido de 1 página/slide, y error path en
directorio no escribible. 23 tests verdes (incluye los previos de
render_eda_pdf, intactos).
Dependencia nueva python-pptx>=1.0.2 declarada en python/pyproject.toml.
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egutierrez