feat(papers): render_paper_pdf (Markdown IMRaD → PDF) + agente paper-reviewer

Subsistema papers/: pieza de entrega + control de calidad. - render_paper_pdf_py_datascience (Python, impure, dominio datascience, grupo `papers`): convierte papers/<slug>/paper.md (frontmatter YAML + cuerpo IMRaD) en papers/<slug>/out/paper.pdf. Reutiliza el motor de paginación de flujo del paquete automatic_eda (matplotlib PdfPages, el mismo PDF móvil A5 de los informes EDA) — no reimplementa paginación ni toca matplotlib, y no añade dependencias. Cada sección IMRaD (# H1) → un Chapter en página nueva; portada desde el frontmatter (title/authors/date europea/abstract); detecta las imágenes Markdown ![alt](src) que el motor no entiende y las parte en bloques Image resueltos contra base_dir y base_dir/figures/. dict-no-throw estricto. 5 tests verdes (golden + edges: sin frontmatter, path inexistente, figura inexistente, ruta directa al .md). - .claude/agents/paper-reviewer: revisor académico adversarial read-only (gate anti paper-mill). Puntúa novedad/rigor/reproducibilidad/validez (0-5), intenta refutar cada claim contra la evidencia citada, detecta HARKing contra el preregistration.md, exige limitaciones declaradas y claims ≤ evidencia, y emite veredicto estructurado JSON (accept|major_revision|reject) con default conservador. Tools: Read, Grep, Glob, Bash (sin Edit/Write: solo juzga). Diseño completo: reports/0001-2026-06-30-papers-system-design.md (agente C). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
merge: 4c cat_distr una hoja por columna (PDF+PPTX 1:1) + sin descripcion entropia redundante + page_break motor (verificado met)
2026-06-30 20:39:59 +02:00 · 2026-06-30 19:53:57 +02:00 · 2026-06-30 19:45:09 +02:00 · 2026-06-30 19:26:33 +02:00 · 2026-06-30 19:24:22 +02:00 · 2026-06-30 19:15:24 +02:00
16 changed files with 1209 additions and 181 deletions
@@ -0,0 +1,141 @@
+---
+name: paper-reviewer
+description: "Revisor académico adversarial (read-only) para los papers del subsistema `papers/`. Recibe el directorio de un paper (`papers/<slug>/`) y su `preregistration.md`, y lo juzga sin piedad: puntúa novedad, rigor, reproducibilidad y validez (0-5 cada uno), intenta REFUTAR cada claim contra la evidencia citada, detecta HARKing contra el pre-registro, y emite un veredicto estructurado (accept|major_revision|reject) con default conservador. Es el gate anti paper-mill: NO modifica el paper, solo lo evalúa."
+model: opus
+tools: Read, Grep, Glob, Bash
+---
+
+# Agente Paper-Reviewer — peer review adversarial
+
+Eres un revisor académico **hostil pero justo**. Tu trabajo NO es ayudar al autor a sentirse bien: es proteger la integridad del registro científico. Asumes la posición de un revisor de conferencia top que ha visto cientos de papers inflados y sabe oler el humo. Por defecto **desconfías** de cada afirmación hasta que la evidencia citada la sostenga. Eres específico, citas líneas y archivos, y no rellenas con elogios.
+
+Este agente es el **gate anti paper-mill** del subsistema `papers/`. El riesgo que combates: papers que *parecen* rigurosos (estructura IMRaD impecable, lenguaje académico, tablas bonitas) pero sin sustancia — hipótesis que no podían fallar, estadística de teatro, claims que exceden la evidencia, análisis inventados después de ver los datos. Si no hubo riesgo real de refutación, no es un paper.
+
+---
+
+## REGLA FUNDAMENTAL: read-only, solo juzgas
+
+- **Lectura:** `paper.md`, `preregistration.md`, `references.md`/`.bib`, y todo lo que haya en `experiments/`, `data/`, `figures/`, `reviews/` del paper.
+- **Escritura:** NINGUNA. No tienes Edit ni Write. No modificas el paper, no arreglas su prosa, no corriges sus tablas. Solo emites un veredicto.
+- **Bash es read-only:** úsalo para inspeccionar evidencia (`ls`, `cat`, `head`, `wc`, `grep`, re-correr un script de análisis que YA exista en `experiments/` para verificar un número reportado, contar filas de un dataset, comprobar que una figura referenciada existe). NUNCA escribas archivos, NUNCA borres, NUNCA mutes estado externo (sin red con efectos, sin deploys).
+
+---
+
+## Input
+
+Recibes el path de un directorio de paper:
+
+- `paper_dir` (ej. `papers/0001-bucle-reactivo-calls`). Dentro esperas al menos `paper.md`; idealmente también `preregistration.md`, `experiments/`, `data/`, `figures/`.
+
+Si falta `paper.md`, reporta que no hay paper que revisar y sal. Si falta `preregistration.md`, NO es excusa para aprobar: la ausencia de pre-registro es en sí misma una **amenaza grave a la validez** (no puedes distinguir análisis confirmatorios de exploratorios) y debe bajar el eje de rigor y reproducibilidad.
+
+---
+
+## Algoritmo de revisión
+
+### 1. Lee todo el material primero
+
+- `paper.md` completo (frontmatter + cuerpo IMRaD).
+- `preregistration.md` (H0/H1, plan de análisis congelado, timestamp/hash si lo tiene).
+- Inventaria la evidencia: `ls -R experiments/ data/ figures/`. Anota qué tablas, figuras, scripts y datasets existen REALMENTE en disco.
+- Si hay `reviews/` previos, léelos para no repetir y para ver si el autor respondió a críticas anteriores.
+
+No puntúes nada hasta haber leído el material. Una revisión sin abrir la evidencia es la enfermedad que combates.
+
+### 2. Extrae y enumera los CLAIMS
+
+Recorre Results y Discussion. Lista cada **afirmación de resultado** verificable (no las de contexto). Ejemplos de claim: "el método A reduce el error un 23%", "la diferencia es significativa (p<0.01)", "el efecto es grande (d=0.8)", "el patrón se mantiene en los 3 datasets". Para cada claim anota la evidencia que el paper cita (tabla X, figura Y, sección de `experiments/`).
+
+### 3. Intenta REFUTAR cada claim
+
+Para cada claim, posición de partida: **"no soportada"**. Solo lo marcas "soportada" si:
+
+- La evidencia citada EXISTE en disco (la tabla/figura/dato está realmente ahí, no solo mencionada).
+- El número del texto COINCIDE con el de la evidencia (si puedes re-derivarlo de un script o un CSV en `experiments/`/`data/`, hazlo con Bash y compáralo).
+- La inferencia es válida: el claim no extrapola más allá de lo que el dato muestra (no confunde correlación con causalidad sin diseño que lo permita; no generaliza fuera de la población muestreada).
+
+Si la evidencia no aparece, si el número no cuadra, o si no puedes reproducir el cálculo con lo descrito → claim **no soportada**. Apúntala en `claims_unsupported` con el motivo concreto (qué falta, qué no cuadra).
+
+### 4. Puntúa los 4 ejes (0-5 cada uno)
+
+Sé tacaño. 5 es excepcional y raro; 3 es "aceptable con reservas"; 0-2 es rechazo en ese eje. Justifica cada número con una frase concreta.
+
+- **novelty (novedad):** ¿el paper aporta algo que no se sabía? ¿El gap está articulado y la contribución es explícita y real, o es un resultado obvio/ya conocido revestido de novedad? Related work honesto (reconoce lo que ya existe) sube; reinventar la rueda baja.
+- **rigor:** método reproducible y estadística correcta. Exige: **effect size + intervalos de confianza**, no solo `p<0.05`; **corrección por comparaciones múltiples** (Holm-Bonferroni o similar) si se testean varias hipótesis; N justificado (no insuficiente); ausencia de p-hacking/cherry-picking. Estadística de teatro (p-valor suelto sin tamaño de efecto, "tendencia hacia la significancia", N=3 presentado como concluyente) hunde este eje.
+- **reproducibility (reproducibilidad):** ¿otra persona puede re-correr el experimento con lo descrito? Exige protocolo, datos accesibles (o su descripción), código en `experiments/`, semillas/versiones. Si tú mismo no podrías reproducirlo con lo que hay, el eje es bajo. Pre-registro presente y seguido sube; ausente baja.
+- **validity (validez):** las cuatro validez de Shadish/Cook/Campbell — **interna** (¿la causa es realmente la causa, o hay confusores?), **externa** (¿generaliza fuera de esta muestra?), **de constructo** (¿se mide lo que se dice medir?), **estadística** (¿las inferencias estadísticas son legítimas?). El paper debe DECLARAR sus amenazas a la validez. Amenazas no declaradas que tú detectas → bajan el eje y van a `gaps`.
+
+### 5. Chequea coherencia con el pre-registro (HARKing)
+
+Compara los análisis REPORTADOS en Results contra los PRE-REGISTRADOS en `preregistration.md`:
+
+- ¿Los análisis confirmatorios presentados son exactamente los pre-registrados? Si aparecen análisis NO declarados presentados como si fueran confirmatorios → **HARKing** (Hypothesizing After Results are Known). Marca `harking_detected: true`.
+- ¿Hay análisis pre-registrados que desaparecieron del paper (resultados incómodos enterrados)? Eso es cherry-picking — anótalo en `gaps`.
+- Análisis exploratorios son legítimos SOLO si el paper los etiqueta honestamente como exploratorios (generan hipótesis, no las confirman). Presentar exploratorio como confirmatorio = HARKing.
+- Si no hay `preregistration.md`, no puedes verificar esto: anótalo como amenaza grave y trata todos los resultados como potencialmente exploratorios.
+
+### 6. Verifica honestidad: limitaciones y overclaiming
+
+- ¿Hay una sección de **limitaciones / amenazas a la validez** declarada honestamente? Su ausencia es una bandera roja: ningún estudio real está libre de limitaciones.
+- ¿Las **claims ≤ evidencia**? Compara el lenguaje de las conclusiones con lo que los datos permiten. "demostramos que X causa Y" sobre un diseño correlacional = **overclaiming**. "el método es superior" sobre un solo dataset = overclaiming. Lista cada overclaim en `gaps`.
+
+### 7. Emite el veredicto
+
+Default conservador. Reglas de decisión:
+
+- **reject** si: hay claims no soportadas centrales al paper, O HARKing detectado, O rigor ≤ 2, O validez ≤ 2, O no hay riesgo real de refutación (la hipótesis no podía fallar).
+- **major_revision** si: el núcleo es salvable pero hay gaps serios (evidencia incompleta, estadística mejorable, amenazas no declaradas, pre-registro ausente) — el caso por defecto cuando algo falta pero no es fraude.
+- **accept** SOLO si: los 4 ejes ≥ 3, cero claims no soportadas centrales, sin HARKing, limitaciones declaradas, claims ≤ evidencia, reproducible. Es raro y hay que ganárselo.
+
+Ante la duda, baja, no subas. Es preferible un major_revision injusto que dejar pasar un paper-mill.
+
+---
+
+## Output (formato obligatorio)
+
+Devuelve un bloque JSON con EXACTAMENTE esta forma, seguido de un párrafo corto de justificación en prosa (crítico y específico, sin elogios de relleno):
+
+```json
+{
+  "scores": {
+    "novelty": 0,
+    "rigor": 0,
+    "reproducibility": 0,
+    "validity": 0
+  },
+  "claims_unsupported": [
+    "Claim '<texto>': <por qué no está soportada — evidencia ausente / número no cuadra / inferencia inválida>"
+  ],
+  "harking_detected": false,
+  "gaps": [
+    "<amenaza a la validez no declarada / overclaim / estadística faltante / dato no reproducible>"
+  ],
+  "verdict": "reject"
+}
+```
+
+Reglas del output:
+
+- `scores`: enteros 0-5. Tacaño por defecto.
+- `claims_unsupported`: una entrada por claim que no superó la refutación, con el motivo concreto. Lista vacía solo si TODAS las claims se sostuvieron contra la evidencia.
+- `harking_detected`: `true` en cuanto detectes un análisis confirmatorio no pre-registrado, o si la ausencia de pre-registro impide descartarlo (en ese caso explícalo en `gaps`).
+- `gaps`: amenazas a la validez no declaradas, overclaims, estadística de teatro, datos no reproducibles. Concreto y accionable.
+- `verdict`: `accept` | `major_revision` | `reject`. Default conservador según las reglas de la sección 7.
+
+El párrafo de prosa que sigue al JSON resume el veredicto en lenguaje directo: qué hunde el paper o qué falta para subir de nivel. Sin "buen trabajo", sin "interesante contribución" de relleno — solo señal.
+
+---
+
+## Tono y anti-patrones
+
+- **Crítico y específico.** "La tabla 2 reporta p=0.03 pero no da tamaño de efecto ni CI; con N=4 esto no sostiene el claim de la sección 4.2" — no "la estadística podría mejorarse".
+- **Cita evidencia.** Siempre `archivo:línea` o `tabla/figura X`. Una crítica sin cita es ruido.
+- **No inventes mérito.** Si el paper no aporta novedad, dilo. El sesgo de complacencia es el que alimenta los paper-mills.
+- **No arregles el paper.** No es tu trabajo (no tienes Write). Tu trabajo es el veredicto. Sugiere QUÉ falta, no escribas el fix.
+- **Default a fallar.** Evidencia ausente = claim no soportada. Pre-registro ausente = no se puede descartar HARKing. Duda = baja la nota.
+
+## Relación con el ecosistema
+
+- Es la materialización del **paso 9 (peer review)** del proceso de 10 pasos del subsistema `papers/` (ver `reports/0001-2026-06-30-papers-system-design.md`), heredando el patrón de **verificador adversarial** del modo orquestador (`.claude/rules/orchestration.md`): un juez independiente que por defecto refuta y solo aprueba con evidencia.
+- Sus outputs se guardan en `papers/<slug>/reviews/` para trazar la evolución del paper entre revisiones.
+- Complementa el `preregister_hypothesis` (rigor experimental, congela la hipótesis antes de los datos) y `render_paper_pdf` (entrega): este agente es el control de calidad que decide si el paper merece convertirse en PDF entregable o volver a revisión.
@@ -72,8 +72,10 @@ from .profile_datetime import profile_datetime
 from .resample_timeseries import resample_timeseries
 from .add_pdf_internal_links import add_pdf_internal_links
 from .suggest_intratable_fk_candidates import suggest_intratable_fk_candidates
+from .render_paper_pdf import render_paper_pdf

 __all__ = [
+    "render_paper_pdf",
    "suggest_intratable_fk_candidates",
    "detect_time_column",
    "extract_timeseries_raw",
@@ -561,13 +561,11 @@ def _intro_blocks(gloss=None, mark_term: bool = False) -> list:
    t_groupby = _term(mark_term, "groupby", "**por grupos** (split-apply-combine)")
    t_pivot = _term(mark_term, "pivot_table", "**tablas dinámicas** (pivot)")
    text = (
-        f"Este capítulo analiza la tabla {t_groupby}: "
-        "elige las columnas categóricas más informativas — por su cardinalidad "
-        "y relevancia, no todas contra todas, para no inflar comparaciones "
-        "espurias — y resume las variables numéricas dentro de cada grupo "
-        f"(conteo, media, mediana, desviación). Las {t_pivot} "
-        "cruzan dos categóricas sobre una medida, y los **gráficos de barras** "
-        "(siempre desde cero) comparan los grupos de un vistazo."
+        f"Este capítulo analiza la tabla {t_groupby}: elige las columnas "
+        "categóricas más informativas (por cardinalidad y relevancia, no todas "
+        "contra todas) y resume las variables numéricas dentro de cada grupo "
+        f"(conteo, media, mediana, desviación). Se añaden {t_pivot} y "
+        "**gráficos de barras** (siempre desde cero) para comparar los grupos."
    )
    return [model.Heading(text=CHAPTER_TITLE, level=1),
            model.Markdown(text=text)]
@@ -3,12 +3,13 @@
 Builds the quality chapter from a ``TableProfile`` of the ``eda`` group. The
 chapter implements the quality model of report 2046:

-1. **En qué se basa la calidad** — an intro paragraph explaining the two scored
+1. **En qué se basa la calidad** — a concise intro naming the two scored
   dimensions and their weights (completitud 60%, validez 40%) plus the
-   table-level row uniqueness, BEFORE any number, and stating explicitly that
-   outliers are reported as observations and do **not** lower the score. The
-   criteria terms (calidad de datos, completitud, validez, unicidad de registro)
-   are hooked into the shared glossary as clickable jumps.
+   table-level row uniqueness, BEFORE any number, and stating that outliers are
+   reported as observations and do **not** lower the score. The criteria terms
+   (calidad de datos, completitud, validez, unicidad de registro) are hooked
+   into the shared glossary as clickable jumps; their full definitions live in
+   the GLOSARIO chapter, not inline here.
 2. **Scores por columna** — a table with, per column, the total quality score and
   its breakdown into completeness / validity (no consistency dimension).
 3. **Problemas de calidad** — a table listing ONLY real quality defects
@@ -309,30 +310,22 @@ def _term(key: str, label: str, mark: bool) -> str:


 def _criteria_intro(mark: bool) -> str:
-    """Intro paragraph explaining the two scored dimensions and the principle."""
+    """Intro: how the score is composed, with every term marked clickable.
+
+    Concise on purpose: the definitions of each term (calidad de datos,
+    completitud, validez, unicidad de registro) now live in the GLOSARIO
+    chapter, so the body no longer repeats them — it only states how the score
+    is composed and keeps each term marked so it stays a clickable jump.
+    """
    calidad = _term("calidad_datos", "calidad de datos", mark)
-    completitud = _term("completitud", "Completitud (peso 60%)", mark)
-    validez = _term("validez", "Validez (peso 40%, cuando es medible)", mark)
+    completitud = _term("completitud", "completitud", mark)
+    validez = _term("validez", "validez", mark)
    unicidad = _term("unicidad_registro", "unicidad de registro", mark)
    return (
-        f"La {calidad} de cada columna es un score de 0 a 100 que combina solo "
-        "dimensiones medibles desde el perfil de la tabla, sin fuente externa "
-        "de verdad:\n\n"
-        f"- {completitud}: proporción de valores presentes (1 − % de nulos; en "
-        "texto, las celdas vacías cuentan como faltantes). Los nulos y vacíos "
-        "bajan el score.\n"
-        f"- {validez}: proporción de valores que encajan con su tipo o formato "
-        "(un número que parsea, una fecha legible, un email con forma de email). "
-        "Si una columna es texto libre sin formato esperado, la validez no se "
-        "mide y el score se basa solo en la completitud.\n\n"
-        f"Score de columna = 100 × (0,6·completitud + 0,4·validez), "
-        "renormalizado cuando la validez no aplica. A nivel de tabla se añade "
-        f"la {unicidad} (1 − % de filas duplicadas).\n\n"
-        "**Los valores atípicos (outliers) NO bajan la calidad.** Un valor "
-        "extremo puede ser real y correcto; detectar atípicos es parte del "
-        "análisis de la distribución, no un juicio de corrección. Por eso, junto "
-        "con las columnas constantes y los identificadores, se listan aparte "
-        "como **observaciones analíticas** que no afectan al score."
+        f"La {calidad} de cada columna es un score de 0 a 100 que combina "
+        f"{completitud} (peso 60%) y {validez} (peso 40%, cuando es medible); "
+        f"a nivel de tabla se añade la {unicidad}. Los valores atípicos no "
+        "bajan el score: se listan aparte como **observaciones analíticas**."
    )


@@ -72,14 +72,16 @@ def test_golden_chapter_estructura_y_version():
    assert "markdown" in kinds and "kv_table" in kinds and "data_table" in kinds


-def test_golden_intro_explica_dos_dimensiones_y_pesos():
+def test_golden_intro_nombra_dos_dimensiones_y_pesos():
+    # La intro nombra las dos dimensiones, sus pesos y la unicidad, pero ya NO
+    # repite sus definiciones largas: estas viven ahora en el capítulo GLOSARIO.
    ch = build_calidad(_profile(), {})
    intro = [b for b in ch.blocks if b.kind == "markdown"][0].text
-    for needle in ("Completitud", "Validez", "60%", "40%",
+    for needle in ("completitud", "validez", "60%", "40%",
                   "unicidad de registro"):
        assert needle in intro, f"falta {needle!r} en la intro de criterios"
    # El principio: los outliers NO bajan la calidad.
-    assert "atípicos" in intro and "NO bajan" in intro
+    assert "atípicos" in intro and "no bajan" in intro
    # Ya no se menciona la dimensión consistencia eliminada.
    assert "20%" not in intro

@@ -1,19 +1,25 @@
 """Categorical distributions chapter (CAT DISTR).

-Third reference chapter for AutomaticEDA. For every categorical column it shows,
-fulfilling the user's request:
+Third reference chapter for AutomaticEDA. Each categorical column gets **its own
+page (PDF) / slide (PPTX)**: every column is wrapped in a keep-together
+``model.Group`` with ``page_break_before=True`` (except the first, which may share
+the intro's page), so its chart sits next to its tables and no column is split.

-1. A short opening explanation of **Shannon entropy** (what it measures, its 0
-   and log2(k) bounds, the normalized 0–1 version) and the dataset row total used
-   as a comparison baseline.
-2. Per column, a cardinality key/value table: distinct values, ``% distinct``
-   (distinct / total rows), total dataset rows, singleton values (frequency 1),
-   entropy with its theoretical maximum and the normalized ratio, mode, imbalance
-   and string-length stats.
-3. A short note flagging problematic cardinality (id-like ≈100% distinct, or a
+A short intro names the clickable **[[term:entropia]]entropía[[/term]]** term —
+the full definition lives in the GLOSARIO chapter, so it is NOT repeated inline
+here (one click jumps to the glossary entry). The intro also carries the dataset
+row total used as a comparison baseline.
+
+Per column the Group contains, in order:
+
+1. A cardinality key/value table: distinct values, ``% distinct`` (distinct /
+   total rows), total dataset rows, singleton values (frequency 1), entropy with
+   its theoretical maximum and the normalized ratio, mode, imbalance and
+   string-length stats.
+2. A short note flagging problematic cardinality (id-like ≈100% distinct, or a
   single dominating category).
-4. A ``top-k`` table (value / count / %).
-5. A **donut pie chart** of the most common categories (top-k + an "Otros"
+3. A ``top-k`` table (value / count / %).
+4. A **donut pie chart** of the most common categories (top-k + an "Otros"
   bucket), drawn lazily so the renderers scale it to fit entirely.

 Data comes from the ``eda`` group: each ``columns[i]['categorical']`` is the
@@ -33,7 +39,7 @@ import math

 from .. import model

-CHAPTER_VERSION = "1.1.0"
+CHAPTER_VERSION = "1.2.0"
 CHAPTER_ID = "cat_distr"
 CHAPTER_TITLE = "Distribuciones categóricas"

@@ -53,11 +59,17 @@ _TERM_ENTROPIA_DEF = (
 # Cap the number of categorical columns rendered to keep the document bounded;
 # the rest are summarized in a closing note (no silent truncation).
 MAX_COLS = 40
-# Rows shown in each top-k table and explicit slices in the pie.
-TOP_TABLE_ROWS = 15
+# Rows shown in each top-k table and explicit slices in the pie. Kept moderate so
+# the whole column — cardinality table + top-k table + donut — fits on ONE
+# page/slide with the chart next to its tables; the table note still reports
+# "top N of M" so nothing is silently hidden. For id-like columns (≈100%
+# distinct) the top-k table is dropped entirely (it would be a list of unique
+# values — pure noise), which also frees the room the donut needs (see build).
+TOP_TABLE_ROWS = 8
 PIE_TOP_K = 6
-# Truncate very long category labels in tables (the renderer also wraps).
-LABEL_MAX = 48
+# Truncate very long category labels in tables (the renderer also wraps). Kept
+# tight so a column with long id-like values (names, tickets) still fits its page.
+LABEL_MAX = 28


 def _fmt_int(value) -> str:
@@ -267,45 +279,55 @@ def _normalize_card(card: dict) -> dict:


 def _cardinality_block(card: dict):
-    """KVTable with the cardinality / entropy metrics for one column."""
+    """KVTable with the cardinality / entropy metrics for one column.
+
+    Related metrics are grouped onto a single row each (distinct/%/unique;
+    entropy bits/max/normalized; length min/mean/max) so the whole column —
+    table + chart — fits one page/slide without dropping any datum; the short
+    16:9 PPTX slide does not fit one metric per row plus a chart otherwise."""
    n_singletons = card.get("n_singletons")
    if n_singletons is not None and card.get("n_singletons_partial"):
-        singletons = f"≥{_fmt_int(n_singletons)} (en top mostrado)"
+        singletons = f"≥{_fmt_int(n_singletons)}"
    elif n_singletons is not None:
        singletons = _fmt_int(n_singletons)
    else:
        singletons = "—"

-    entropy_ref = _fmt_num(card.get("entropy"))
-    emax = card.get("entropy_max")
-    if emax is not None:
-        entropy_ref = f"{entropy_ref} (máx {_fmt_num(emax)})"
+    # Distinct count · % distinct · unique (frequency 1) on one row.
+    distinct_combo = (f"{_fmt_int(card.get('n_distinct'))} · "
+                      f"{_fmt_pct_value(card.get('pct_distinct'))} · "
+                      f"{singletons} únicos")
+
+    # Entropy bits · theoretical max · normalized 0–1 on one row.
+    entropy_combo = (f"{_fmt_num(card.get('entropy'))} bits · "
+                     f"máx {_fmt_num(card.get('entropy_max'))} · "
+                     f"norm {_fmt_num(card.get('entropy_norm'))}")

    mode = card.get("mode")
    mode_pct = card.get("mode_pct")
-    mode_str = "—" if mode is None else model._safe_str(mode)
+    mode_str = "—" if mode is None else _truncate(mode, 32)
    if mode is not None and mode_pct is not None:
        mode_str = f"{mode_str} ({_fmt_pct_value(mode_pct)})"

    rows = [
-        ("Valores distintos", _fmt_int(card.get("n_distinct"))),
-        ("% distintos", _fmt_pct_value(card.get("pct_distinct"))),
+        ("Distintos · % · únicos", distinct_combo),
        ("Total filas (dataset)", _fmt_int(card.get("n_rows"))),
-        ("Valores únicos (frecuencia 1)", singletons),
-        ("Entropía (bits)", entropy_ref),
-        ("Entropía normalizada (0–1)", _fmt_num(card.get("entropy_norm"))),
+        ("Entropía (bits · máx · norm)", entropy_combo),
        ("Moda", mode_str),
    ]
    imbalance = card.get("imbalance")
-    if imbalance is not None:
-        rows.append(("Desbalance", _fmt_num(imbalance)))
    lm = card.get("len_min")
    lmean = card.get("len_mean")
    lmax = card.get("len_max")
+    # Imbalance and string length (both secondary) share one closing row.
+    extras = []
+    if imbalance is not None:
+        extras.append(f"desbalance {_fmt_num(imbalance)}")
    if any(v is not None for v in (lm, lmean, lmax)):
-        rows.append((
-            "Longitud (mín/media/máx)",
-            f"{_fmt_num(lm)} / {_fmt_num(lmean)} / {_fmt_num(lmax)}"))
+        extras.append(
+            f"long. {_fmt_num(lm)}/{_fmt_num(lmean)}/{_fmt_num(lmax)}")
+    if extras:
+        rows.append(("Desbalance · longitud", " · ".join(extras)))
    return model.KVTable(rows=rows, title="Cardinalidad")


@@ -315,7 +337,8 @@ def _flag_note(card: dict):
        return model.Note(
            "Casi todos los valores son distintos (≈100% distintos): la columna "
            "se comporta como un identificador y aporta poco para agrupar o "
-            "comparar categorías.")
+            "comparar categorías. No se lista el top de categorías (serían "
+            "valores casi todos únicos).")
    if card.get("dominated"):
        mp = card.get("mode_pct")
        mp_str = _fmt_pct_value(mp) if mp is not None else "muy alta"
@@ -335,7 +358,7 @@ def _topk_table(cat: dict):
        if not isinstance(t, dict):
            continue
        rows.append([
-            model._safe_str(t.get("value")),
+            _truncate(t.get("value")),
            _fmt_int(t.get("count")),
            _pct_from_maybe_fraction(t.get("pct")),
        ])
@@ -353,20 +376,16 @@ def _topk_table(cat: dict):
 def _intro_blocks(n_rows, mark_term: bool = False):
    total = _fmt_int(n_rows)
    # Mark the first appearance of the term as a clickable glossary jump when the
-    # term was registered (mark_term). The visible text is identical either way.
-    entropia = ("[[term:entropia]]**entropía de Shannon**[[/term]]" if mark_term
-                else "**entropía de Shannon**")
+    # term was registered (mark_term). The full definition of entropy lives in the
+    # GLOSARIO chapter, so the intro only names the clickable term here instead of
+    # repeating the long explanation (avoids the redundancy with the glossary).
+    entropia = ("[[term:entropia]]entropía[[/term]]" if mark_term
+                else "entropía")
    text = (
-        f"La {entropia} mide cómo de repartidos están los valores de "
-        "una columna categórica, en bits. Vale 0 cuando una sola categoría "
-        "concentra todas las filas (máxima previsibilidad) y alcanza su máximo, "
-        "log2(k) para k categorías distintas, cuando todas aparecen por igual "
-        "(máxima diversidad). La **entropía normalizada** (entropía dividida por "
-        "su máximo) la lleva al rango 0–1 para comparar columnas con distinto "
-        "número de categorías. Para cada columna se muestran los valores "
-        "distintos, el porcentaje que representan sobre el total de filas, los "
-        "valores únicos (que aparecen una sola vez), la tabla de las categorías "
-        "más frecuentes y un gráfico de tarta (donut) de las más comunes."
+        f"Cada columna categórica ocupa su propia página: sus métricas de "
+        f"cardinalidad —incluida la {entropia}—, una nota que señala cardinalidad "
+        "problemática, la tabla de las categorías más frecuentes y un gráfico de "
+        "tarta (donut) de las más comunes, todo junto."
    )
    if n_rows is not None:
        text += f" El dataset tiene {total} filas en total como referencia."
@@ -398,24 +417,37 @@ def build_cat_distr(profile: dict, ctx: dict):
    blocks = list(_intro_blocks(n_rows, mark_term=mark_term))

    rendered = cat_cols[:MAX_COLS]
-    for col in rendered:
+    for idx, col in enumerate(rendered):
        name = col.get("name") or "(columna)"
        cat = col.get("categorical") or {}
        card = _normalize_card(_cardinality(cat, n_rows))

-        blocks.append(model.Heading(text=str(name), level=2))
-        blocks.append(_cardinality_block(card))
+        # One Group per categorical column: heading + cardinality table + flag
+        # note + top-k table + donut figure are kept together and the renderer
+        # starts each on a fresh page/slide (page_break_before) so every column
+        # gets its own page with its chart next to its tables. The first column
+        # may share the intro's page (no forced break) to avoid a near-empty page.
+        col_blocks = [
+            model.Heading(text=str(name), level=2),
+            _cardinality_block(card),
+        ]
        note = _flag_note(card)
        if note is not None:
-            blocks.append(note)
-        topk = _topk_table(cat)
-        if topk is not None:
-            blocks.append(topk)
-        blocks.append(model.Figure(
+            col_blocks.append(note)
+        # For id-like columns (≈100% distinct) the top-k is a list of unique
+        # values — pure noise; skip it (the flag note already explains why) and
+        # let the donut take that room so the whole column fits one page/slide.
+        if not card.get("id_like"):
+            topk = _topk_table(cat)
+            if topk is not None:
+                col_blocks.append(topk)
+        col_blocks.append(model.Figure(
            make=_pie_make(cat.get("top") or [], card.get("n_distinct"),
                           str(name), n_rows),
            caption=(f"Categorías más comunes de «{_truncate(name, 32)}» "
                     "(donut: top-k + «Otros»)")))
+        blocks.append(model.Group(blocks=col_blocks,
+                                  page_break_before=(idx > 0)))

    if len(cat_cols) > len(rendered):
        omitted = len(cat_cols) - len(rendered)
@@ -2,11 +2,14 @@

 Self-contained: builds synthetic TableProfiles (no DuckDB) so the suite is fast
 and deterministic. Verifies that ``build_cat_distr`` emits the blocks the user
-asked for (entropy intro, distinct/total/%-distinct/unique metrics, top-k table
-and a donut figure), that the chapter renders inside the full document to both
-PDF and PPTX showing that content, that a profile with no categorical columns
-yields ``None`` without raising, and that long labels / many columns are never
-cut in either output.
+asked for (distinct/total/%-distinct/unique metrics, top-k table and a donut
+figure), that EACH categorical column is wrapped in its own keep-together
+``Group`` that starts on a fresh page/slide (one column per page, chart next to
+its tables), that the long entropy explanation is NOT repeated inline (it lives
+in the glossary — only the clickable term is kept), that the chapter renders
+inside the full document to both PDF and PPTX showing that content, that a
+profile with no categorical columns yields ``None`` without raising, and that
+long labels / many columns are never cut in either output.
 """

 import os
@@ -17,7 +20,8 @@ from pypdf import PdfReader
 from pptx import Presentation

 from datascience.automatic_eda.model import (
-    DataTable, Figure, Heading, KVTable, Note,
+    DataTable, Figure, GlossaryCollector, Group, Heading, KVTable, Markdown,
+    Note,
 )
 from datascience.automatic_eda.chapters.cat_distr import (
    CHAPTER_ID, CHAPTER_VERSION, build_cat_distr,
@@ -81,8 +85,20 @@ def _pptx_text(path: str) -> str:
    return re.sub(r"\s+", " ", " ".join(parts))


-def _kinds(chapter):
-    return [b.kind for b in chapter.blocks]
+def _flatten(blocks):
+    """Expand keep-together Groups so the per-column heading/table/figure are
+    inspectable as a flat block list (the chapter wraps each column in a Group)."""
+    out = []
+    for b in blocks:
+        if getattr(b, "kind", "") == "group":
+            out.extend(_flatten(getattr(b, "blocks", []) or []))
+        else:
+            out.append(b)
+    return out
+
+
+def _column_groups(chapter):
+    return [b for b in chapter.blocks if isinstance(b, Group)]


 def test_golden_build_cat_distr_emite_bloques_pedidos():
@@ -90,36 +106,101 @@ def test_golden_build_cat_distr_emite_bloques_pedidos():
    assert ch is not None
    assert ch.id == CHAPTER_ID
    assert ch.version == CHAPTER_VERSION
-    kinds = _kinds(ch)
-    # Entropy intro present.
+
+    # Entropy intro present, but the long explanation is gone (it lives in the
+    # glossary now): only the term is named, no log2/normalizada walkthrough.
    headings = [b.text for b in ch.blocks if isinstance(b, Heading)]
    assert any("Entrop" in h for h in headings)
-    md = next(b for b in ch.blocks if b.kind == "markdown")
-    assert "entropía" in md.text.lower() and "log2" in md.text
-    # Cardinality metrics: distinct, total rows, %-distinct, unique values.
-    kv = next(b for b in ch.blocks if isinstance(b, KVTable))
+    md = next(b for b in ch.blocks if isinstance(b, Markdown))
+    assert "entropía" in md.text.lower()
+    assert "log2" not in md.text          # redundant explanation removed.
+    assert "máxima diversidad" not in md.text
+
+    # Per-column blocks are wrapped in keep-together Groups: flatten to inspect.
+    flat = _flatten(ch.blocks)
+    kv = next(b for b in flat if isinstance(b, KVTable))
    labels = [r[0] for r in kv.rows]
-    assert "Valores distintos" in labels
-    assert "% distintos" in labels
+    values = " ".join(str(r[1]) for r in kv.rows)
+    # Cardinality metrics: distinct count, %-distinct, unique values and total
+    # rows are present (grouped onto compact rows so the chart fits the page).
+    assert "Distintos · % · únicos" in labels
    assert "Total filas (dataset)" in labels
-    assert "Valores únicos (frecuencia 1)" in labels
    assert any("Entropía" in lbl for lbl in labels)
+    assert "únicos" in values and "%" in values
+    assert "bits" in values and "norm" in values   # entropy + max + normalized.
    # Top-k table + pie figure.
-    dt = next(b for b in ch.blocks if isinstance(b, DataTable))
+    dt = next(b for b in flat if isinstance(b, DataTable))
    assert dt.header == ["Valor", "Conteo", "%"]
    assert any("neumaticos" in str(cell) for row in dt.rows for cell in row)
-    assert any(isinstance(b, Figure) for b in ch.blocks)
-    # id-like column flagged with a Note.
-    assert any(isinstance(b, Note) and "identificador" in b.text
-               for b in ch.blocks)
+    assert any(isinstance(b, Figure) for b in flat)
+    # id-like column flagged with a Note that also explains the top-k is dropped.
+    idnote = next((b for b in flat
+                   if isinstance(b, Note) and "identificador" in b.text), None)
+    assert idnote is not None
+    assert "No se lista el top" in idnote.text


-def test_golden_render_pdf_muestra_categoricas():
+def test_golden_idlike_omite_topk_y_conserva_donut():
+    # The id-like column (uuid, 100% distinct) must NOT carry a top-k DataTable
+    # (it would be a list of unique values), but must still keep its donut Figure
+    # and its cardinality table so it stays a full per-column page.
+    ch = build_cat_distr(_profile(), {})
+    groups = _column_groups(ch)
+    uuid_group = next(g for g in groups
+                      if any(getattr(b, "text", "") == "uuid" for b in g.blocks))
+    kinds = [b.kind for b in uuid_group.blocks]
+    assert "data_table" not in kinds      # top-k of unique values dropped.
+    assert "kv_table" in kinds            # cardinality kept.
+    assert "figure" in kinds              # donut kept (chart per column).
+    # A non-id-like column keeps its top-k table.
+    cat_group = next(g for g in groups
+                     if any(getattr(b, "text", "") == "categoria"
+                            for b in g.blocks))
+    assert "data_table" in [b.kind for b in cat_group.blocks]
+
+
+def test_golden_una_pagina_por_columna_groups():
+    ch = build_cat_distr(_profile(), {})
+    groups = _column_groups(ch)
+    # Two categorical columns -> two column Groups (numeric column excluded).
+    assert len(groups) == 2
+    # Each Group carries one column: a heading + its cardinality table + figure.
+    for g in groups:
+        kinds = [b.kind for b in g.blocks]
+        assert kinds[0] == "heading"
+        assert "kv_table" in kinds
+        assert "figure" in kinds
+    # The first column may share the intro page (no forced break); every later
+    # column starts on a fresh page/slide so each column gets its own page.
+    assert groups[0].page_break_before is False
+    assert all(g.page_break_before is True for g in groups[1:])
+
+
+def test_golden_entropia_clicable_y_definicion_en_glosario():
+    # With a glossary collector the intro marks the clickable term and the FULL
+    # definition (the long explanation removed from the intro) lands in the
+    # glossary, not inline — no data lost, just relocated.
+    gc = GlossaryCollector()
+    ch = build_cat_distr(_profile(), {"glossary": gc})
+    md = next(b for b in ch.blocks if isinstance(b, Markdown))
+    assert "[[term:entropia]]entropía[[/term]]" in md.text
+    assert gc.has("entropia")
+    entry = gc.get("entropia")
+    assert entry is not None
+    # The definition kept in the glossary still carries the detail removed inline.
+    assert "log2" in entry["definition"]
+    assert "normalizada" in entry["definition"].lower()
+
+
+def test_golden_render_pdf_una_pagina_por_columna():
    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
        out = os.path.join(d, "eda.pdf")
        res = render_automatic_eda_pdf(_profile(), out, {"title": "EDA"})
        assert res["path"] == out and os.path.exists(out)
-        assert CHAPTER_ID in [c["id"] for c in res["chapters"]]
+        cat_meta = next(c for c in res["chapters"] if c["id"] == CHAPTER_ID)
+        # Two categorical columns, each on its own page -> >= 2 pages for the
+        # chapter (intro shares the first column's page).
+        assert cat_meta["n_pages"] >= 2
        txt = _pdf_text(out)
        assert "Entrop" in txt
        assert "distintos" in txt
@@ -133,13 +214,91 @@ def test_golden_render_pptx_muestra_categoricas():
        out = os.path.join(d, "eda.pptx")
        res = render_automatic_eda_pptx(_profile(), out, {"title": "EDA"})
        assert res["path"] == out and os.path.exists(out)
-        assert CHAPTER_ID in [c["id"] for c in res["chapters"]]
+        cat_meta = next(c for c in res["chapters"] if c["id"] == CHAPTER_ID)
+        assert cat_meta["n_slides"] >= 2  # one slide per categorical column.
        txt = _pptx_text(out)
        assert "Entrop" in txt
        assert "categoria" in txt and "neumaticos" in txt
        assert "distintos" in txt


+def _profile_high_card() -> dict:
+    """Profile with a high-cardinality NON-id-like categorical column whose top-k
+    of long values would split from its donut on a short 16:9 slide unless the
+    renderer trims the table — the exact case the adversarial check flagged
+    (Ticket / Cabin)."""
+    long_vals = [f"Valor largo de categoria numero {i:02d} con texto extra"
+                 for i in range(40)]
+    top = [{"value": v, "count": 60 - i, "pct": (60 - i) / 5000.0}
+           for i, v in enumerate(long_vals)]
+    return {
+        "table": "t", "source": "t.csv", "n_rows": 5000, "n_cols": 3,
+        "quality_score": 80.0,
+        "columns": [
+            {"name": "precio", "inferred_type": "numeric", "null_pct": 0.0,
+             "numeric": {"mean": 1.0, "median": 1.0, "min": 0.0, "max": 2.0,
+                         "std": 0.5}},
+            # 40 distinct over 5000 rows = 0.8% distinct -> NOT id-like, keeps
+            # its (long) top-k table; the tall table must not push the donut off.
+            {"name": "alta_card_col", "inferred_type": "categorical",
+             "null_pct": 0.0, "distinct_count": 40,
+             "categorical": {"top": top, "mode": long_vals[0], "n_distinct": 40,
+                             "entropy": 5.2, "imbalance": 1.2, "len_min": 40,
+                             "len_mean": 45, "len_max": 50}},
+            {"name": "baja_card_col", "inferred_type": "categorical",
+             "null_pct": 0.0, "distinct_count": 4,
+             "categorical": {
+                 "top": [{"value": "norte", "count": 2000, "pct": 0.4},
+                         {"value": "sur", "count": 1500, "pct": 0.3},
+                         {"value": "este", "count": 1000, "pct": 0.2},
+                         {"value": "oeste", "count": 500, "pct": 0.1}],
+                 "mode": "norte", "n_distinct": 4, "entropy": 1.8}},
+        ],
+    }
+
+
+def test_golden_pptx_una_slide_por_columna_con_su_grafico():
+    """Each categorical column occupies EXACTLY ONE cat_distr slide that carries
+    BOTH its cardinality table and its donut figure (picture) — i.e. the chart is
+    never separated from its table, even for a high-cardinality column."""
+    from pptx.enum.shapes import MSO_SHAPE_TYPE
+
+    prof = _profile_high_card()
+    cat_names = ["alta_card_col", "baja_card_col"]
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
+        out = os.path.join(d, "eda.pptx")
+        res = render_automatic_eda_pptx(prof, out, {"title": "EDA"})
+        assert res["path"] == out and os.path.exists(out)
+        prs = Presentation(out)
+
+        # Per column: the cat_distr slides whose text mentions it, and whether the
+        # owning slide also has the donut caption + an actual picture shape.
+        slides_with_col = {n: [] for n in cat_names}
+        owner_has_chart = {n: False for n in cat_names}
+        for i, sl in enumerate(prs.slides):
+            texts, has_pic = [], False
+            for sh in sl.shapes:
+                if sh.has_text_frame:
+                    texts.append(sh.text_frame.text)
+                if sh.shape_type == MSO_SHAPE_TYPE.PICTURE:
+                    has_pic = True
+            txt = re.sub(r"\s+", " ", " ".join(texts))
+            if "Distribuciones categ" not in txt:   # footer stamp of the chapter.
+                continue
+            for n in cat_names:
+                if n in txt:
+                    slides_with_col[n].append(i)
+                    has_table = "Cardinalidad" in txt or "distintos" in txt
+                    if has_pic and "donut" in txt and has_table:
+                        owner_has_chart[n] = True
+
+        for n in cat_names:
+            # Exactly one slide carries the column (not split across slides).
+            assert len(slides_with_col[n]) == 1, (n, slides_with_col[n])
+            # That single slide also holds its table AND its donut picture.
+            assert owner_has_chart[n], (n, "tabla y donut no están en el mismo slide")
+
+
 def test_edge_sin_categoricas_devuelve_none():
    only_numeric = {
        "n_rows": 10, "columns": [
@@ -170,11 +329,15 @@ def test_anti_corte_label_largo_y_muchas_columnas():

    ch = build_cat_distr(profile, {})
    assert ch is not None
+    # One Group per column, each forcing its own page (except the first).
+    groups = _column_groups(ch)
+    assert len(groups) == 30
+    assert sum(1 for g in groups if g.page_break_before) == 29
    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
        pdf = os.path.join(d, "anti.pdf")
        res = render_automatic_eda_pdf(profile, pdf, {"write_manifest": False})
        assert res["path"] == pdf
-        assert res["n_pages"] > 1       # many columns spilled across pages, OK.
+        assert res["n_pages"] > 1       # one page per column, OK.
        txt = _pdf_text(pdf)
        # Long label wrapped (not truncated): every word survives.
        for word in ("Lorem", "incididunt", "reprehenderit", "voluptate"):
@@ -356,12 +356,11 @@ def build_correlacion(profile: dict, ctx: dict):
    t_cramers = _term(mark_term, "cramers_v", "Cramér's V")
    t_corr_ratio = _term(mark_term, "correlation_ratio", "razón de correlación")
    blocks.append(model.Markdown(text=(
-        "Asociación entre columnas. Cada par se evalúa con la métrica adecuada a "
-        f"sus tipos ({t_pearson}/{t_spearman} entre numéricas — con **signo**; "
-        f"{t_cramers} entre categóricas; {t_corr_ratio} num-categórica; "
-        "información mutua como medida común no lineal). Sólo las correlaciones "
-        "**num-num** tienen dirección: por eso los pares **negativos** son siempre "
-        "num-num.")))
+        "Asociación entre columnas. Cada par se evalúa con la métrica adecuada "
+        f"a sus tipos: {t_pearson}/{t_spearman} (numéricas), {t_cramers} "
+        f"(categóricas), {t_corr_ratio} (num-categórica) e información mutua. "
+        "Sólo las correlaciones **num-num** llevan **signo** (dirección): por "
+        "eso los pares **negativos** son siempre num-num.")))

    # 1) Association matrix (heatmap).
    labels, trimmed = _ordered_labels(pairs)
@@ -6,15 +6,16 @@ normality}``). It renders, as structured markdown/tables/figures that the core
 paginator never cuts:

 1. **Normalization note** — every multivariate model below standardizes the
-   columns with z-score first; the chapter explains why (different scales would
-   otherwise dominate distance/variance).
+   columns with z-score first (the term is marked clickable; its definition
+   lives in the GLOSARIO chapter, not inline).
 2. **PCA** — a scree plot (explained + cumulative variance, single Y axis) plus
   variance and top-loadings tables.
 3. **KMeans segments** — a PCA scatter **coloured by cluster** (its own
   page/slide), the cluster-size table, and a per-cluster LLM micro-analysis
   with a title for each segment.
-4. **Isolation Forest outliers** — a short explanation of how anomalous rows are
-   isolated multivariately and how the threshold is chosen, plus the counts.
+4. **Isolation Forest outliers** — the multivariate anomaly counts and decision
+   threshold (the method is marked clickable; its definition lives in the
+   GLOSARIO chapter, not inline).
 5. **Normality** — per-column Jarque-Bera / D'Agostino / Shapiro verdicts.

 The raw numeric data needed to colour the cluster scatter is **not** in the
@@ -314,12 +315,8 @@ def _normalization_intro(gloss=None, mark_term: bool = False) -> list:
    text = (
        "Estos modelos son **no supervisados**: buscan estructura latente sin "
        "una variable objetivo. Antes de aplicarlos, todas las columnas "
-        f"numéricas se {zscore} (cada valor menos la media, dividido por la "
-        "desviación típica). Sin esta normalización, una variable con escala "
-        "grande (p.ej. ingresos en euros) dominaría las distancias y la varianza "
-        "frente a otra de escala pequeña (p.ej. un ratio entre 0 y 1), sesgando "
-        "tanto el PCA como el KMeans. Tras la estandarización todas las variables "
-        "pesan por igual."
+        f"numéricas se {zscore}, para que todas pesen por igual con "
+        "independencia de su escala."
    )
    return [model.Heading(text="Modelos no supervisados", level=1),
            model.Markdown(text=text)]
@@ -334,11 +331,11 @@ def _pca_section(pca: dict, gloss=None, mark_term: bool = False) -> list:
    n_used = pca.get("n_rows_used")
    n_feat = pca.get("n_features")
    intro = (
-        f"El {_term(mark_term, 'pca', 'PCA')} resume {_fmt_num(n_feat)} variables "
-        "numéricas en componentes ortogonales ordenados por la varianza que "
-        f"capturan ({_fmt_num(n_used)} filas usadas tras eliminar nulos). El "
-        "gráfico de sedimentación (scree) muestra cuánta varianza aporta cada "
-        "componente y su acumulado: un codo marca cuántos componentes bastan."
+        f"El {_term(mark_term, 'pca', 'PCA')} se aplica sobre "
+        f"{_fmt_num(n_feat)} variables numéricas ({_fmt_num(n_used)} filas "
+        "usadas tras eliminar nulos). El gráfico de sedimentación (scree) "
+        "muestra cuánta varianza aporta cada componente y su acumulado: un "
+        "codo marca cuántos componentes bastan."
    )
    blocks.append(model.Markdown(text=intro))

@@ -403,9 +400,8 @@ def _kmeans_section(kmeans: dict, projection: dict, titles,
    t_sil = _term(mark_term, "silhouette", "*silhouette*")
    intro = (
        f"{t_kmeans} agrupa las filas en **{_fmt_num(best_k)} segmentos** "
-        f"elegidos automáticamente maximizando el coeficiente de {t_sil} "
-        f"(**{_fmt_num(sil)}**, rango −1 a 1: cuanto más alto, segmentos más "
-        "compactos y separados). Los segmentos se proyectan sobre el plano de "
+        f"elegidos automáticamente por el coeficiente de {t_sil} "
+        f"(**{_fmt_num(sil)}**). Los segmentos se proyectan sobre el plano de "
        "los dos primeros componentes principales para visualizarlos."
    )
    blocks.append(model.Markdown(text=intro))
@@ -469,14 +465,10 @@ def _outliers_section(outliers: dict, gloss=None, mark_term: bool = False) -> li
                            level=2)]
    isof = _term(mark_term, "isolation_forest", "**Isolation Forest**")
    explain = (
-        f"{isof} detecta filas anómalas de forma *multivariante*: "
-        "construye árboles que parten el espacio con cortes aleatorios y mide "
-        "cuántos cortes hacen falta para aislar cada fila. Las filas raras "
-        "(combinaciones de valores poco frecuentes considerando **todas las "
-        "columnas a la vez**, no una sola) se aíslan con muy pocos cortes y "
-        "obtienen un score bajo. El **umbral** de decisión separa las filas "
-        "normales de las anómalas según la contaminación esperada del modelo: "
-        "una fila es outlier cuando su score queda por debajo de ese umbral."
+        f"{isof} marca filas anómalas de forma *multivariante*: combinaciones "
+        "de valores poco frecuentes considerando **todas las columnas a la "
+        "vez**, no una sola. La tabla resume cuántas se detectaron y el umbral "
+        "de decisión empleado."
    )
    blocks.append(model.Markdown(text=explain))
    blocks.append(model.KVTable(rows=[
@@ -256,14 +256,14 @@ def _pk_candidates_section(profile: dict, mark: bool) -> list:
    pk = ("[[term:pk]]**clave primaria**[[/term]]" if mark
          else "**clave primaria**")
    intro = (
-        f"Estas columnas son **candidatas a {pk}**: su "
-        "[[term:cardinalidad]]cardinalidad[[/term]] iguala al número de filas y no "
-        "tienen nulos, así que cada valor identifica una fila distinta. Son "
-        "candidatas, no una clave declarada: la base no las marca como tal."
+        f"Columnas **candidatas a {pk}**: su "
+        "[[term:cardinalidad]]cardinalidad[[/term]] iguala al número de filas y "
+        "no tienen nulos. Son candidatas, no una clave declarada: la base no "
+        "las marca como tal."
        if mark else
-        "Estas columnas son **candidatas a clave primaria**: su cardinalidad "
-        "iguala al número de filas y no tienen nulos, así que cada valor "
-        "identifica una fila distinta.")
+        "Columnas **candidatas a clave primaria**: su cardinalidad iguala al "
+        "número de filas y no tienen nulos. Son candidatas, no una clave "
+        "declarada.")

    rows = []
    for name in keys:
@@ -320,10 +320,10 @@ def _inter_table_section(db_path: str, tables: list, mark: bool) -> list:
    blocks = [
        model.Heading(text="Claves foráneas candidatas (inter-tabla)", level=2),
        model.Markdown(text=(
-            f"La fuente tiene varias tablas. Estas {fk_term} candidatas se infieren "
-            f"por señal de nombre y por {containment}: una columna de una tabla cuyos "
-            "valores están contenidos en la clave de otra. No están declaradas por "
-            "la base; son la relación más probable según los datos.")),
+            f"La fuente tiene varias tablas. Estas {fk_term} candidatas se "
+            f"infieren por señal de nombre y por {containment}. No están "
+            "declaradas por la base; son la relación más probable según los "
+            "datos.")),
    ]

    shown = candidates[:MAX_FK_ROWS]
@@ -441,13 +441,12 @@ def _intro_blocks(mark: bool) -> list:
    pk = "[[term:pk]]clave primaria[[/term]]" if mark else "clave primaria"
    fk = "[[term:fk]]clave foránea[[/term]]" if mark else "clave foránea"
    text = (
-        f"Este capítulo analiza las **relaciones de clave** de la tabla: qué columna "
-        f"identifica cada fila (la {pk}) y qué columnas referencian a otra tabla (las "
-        f"{fk}). Cuando la base las **declara** como restricciones del esquema, se "
-        "muestran tal cual; cuando no, se proponen las más probables a partir de los "
-        "datos —por inclusión de valores entre tablas (containment) o, en una sola "
-        "tabla, por una heurística de nombre y cardinalidad— siempre marcadas como "
-        "candidatas, nunca como hechos.")
+        f"Este capítulo analiza las **relaciones de clave** de la tabla: cuál es "
+        f"la {pk} y cuáles son las {fk}. Cuando la base las **declara** como "
+        "restricciones del esquema, se muestran tal cual; cuando no, se proponen "
+        "las más probables a partir de los datos —por containment entre tablas o, "
+        "en una sola tabla, por una heurística de nombre y cardinalidad— siempre "
+        "marcadas como candidatas, nunca como hechos.")
    return [model.Heading(text=CHAPTER_TITLE, level=1), model.Markdown(text=text)]


@@ -139,10 +139,17 @@ class Group:
    it starts on a fresh page and flows (honest degradation, never cut). Use it to
    bind ``Heading`` + ``Markdown`` + ``Figure`` of one idea together (see the
    DISTR NUM / AGREGACION chapters).
+
+    When ``page_break_before`` is True the renderer additionally forces the group
+    to *start* on a fresh page/slide (unless the current one is already empty), so
+    a chapter can give each unit its own page — e.g. one categorical column per
+    page (see CAT DISTR). It is purely additive: the default False keeps the plain
+    keep-together behaviour for every existing chapter.
    """

    blocks: list = field(default_factory=list)
    title: Optional[str] = None
+    page_break_before: bool = False
    kind: str = field(default="group", init=False)


@@ -228,7 +235,9 @@ def as_block(obj: Any):
                return Note(text=_safe_str(obj.get("text")))
            if cls is Group:
                return Group(blocks=as_blocks(obj.get("blocks")),
-                             title=obj.get("title"))
+                             title=obj.get("title"),
+                             page_break_before=bool(
+                                 obj.get("page_break_before", False)))
            if cls is GlossaryEntry:
                return GlossaryEntry(key=_safe_str(obj.get("key")),
                                     label=_safe_str(obj.get("label")),
@@ -675,6 +675,61 @@ def _measure_figure_like(block) -> float:
    return target_h + 0.04 + cap_h + _GAP


+def _measure_kv_table(block) -> float:
+    """Faithful height of a KVTable — matches ``_place_kv_table``.
+
+    Counts the optional title heading and, per row, the wrapped VALUE column
+    (the label column never wraps in the placer). The previous estimate assumed
+    one line per row and ignored the title, so a column's keep-together Group
+    under-budgeted the figure and the chart spilled to the next page. Keep this in
+    sync with ``_place_kv_table``."""
+    h = 0.0
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        h += _measure_heading_text(title, 2)
+    rows = getattr(block, "rows", []) or []
+    key_w = 1.9
+    val_chars = tl.chars_per_line(_USABLE_W - key_w - 0.1, _FS_BODY)
+    lh = tl.line_height_in(_FS_BODY)
+    for row in rows:
+        try:
+            value = row[1]
+        except Exception:  # noqa: BLE001
+            value = ""
+        v_lines = tl.wrap(model._safe_str(value), val_chars)
+        h += lh * len(v_lines) + _ROW_VPAD
+    return h + _GAP
+
+
+def _measure_data_table(block) -> float:
+    """Faithful height of a DataTable — matches ``_place_data_table``.
+
+    Counts the optional title heading, the wrapped header row, every wrapped data
+    row (per-column wrap via the same ``_col_widths``/``_wrap_row`` the placer
+    uses) and the optional note. Keep this in sync with ``_place_data_table``."""
+    h = 0.0
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        h += _measure_heading_text(title, 2)
+    header = list(getattr(block, "header", []) or [])
+    rows = list(getattr(block, "rows", []) or [])
+    fs = _FS_CELL
+    widths = _col_widths(header, rows, fs)
+    lh = tl.line_height_in(fs)
+    if header:
+        header_lines = _wrap_row(header, widths, fs)
+        h += lh * max((len(c) for c in header_lines), default=1) + _ROW_VPAD * 2
+    for r in rows:
+        cells_lines = _wrap_row(r, widths, fs)
+        h += lh * max((len(c) for c in cells_lines), default=1) + _ROW_VPAD * 2
+    note = getattr(block, "note", None)
+    if note:
+        nlines = tl.wrap(model._safe_str(note),
+                         tl.chars_per_line(_USABLE_W, _FS_NOTE))
+        h += tl.line_height_in(_FS_NOTE) * len(nlines)
+    return h + _GAP
+
+
 def _measure_block(st: _PdfState, block) -> float:
    kind = getattr(block, "kind", "")
    try:
@@ -690,13 +745,9 @@ def _measure_block(st: _PdfState, block) -> float:
                            tl.chars_per_line(_USABLE_W, _FS_NOTE))
            return tl.line_height_in(_FS_NOTE) * len(lines) + _GAP
        if kind == "kv_table":
-            rows = getattr(block, "rows", []) or []
-            return (tl.line_height_in(_FS_BODY) + _ROW_VPAD) * (len(rows) + 1) \
-                + _GAP
+            return _measure_kv_table(block)
        if kind == "data_table":
-            rows = getattr(block, "rows", []) or []
-            return (tl.line_height_in(_FS_CELL) + _ROW_VPAD * 2) \
-                * (len(rows) + 1) + _GAP
+            return _measure_data_table(block)
        if kind == "group":
            return sum(_measure_block(st, b)
                       for b in (getattr(block, "blocks", []) or []))
@@ -735,6 +786,10 @@ def _place_group(st: _PdfState, block) -> None:
    blocks = getattr(block, "blocks", []) or []
    if not blocks:
        return
+    # Opt-in page break: start this group on a fresh page unless the current one
+    # is still empty (so a chapter can give each unit its own page).
+    if getattr(block, "page_break_before", False) and st.y > _CONTENT_TOP + 1e-6:
+        _new_page(st)
    avail_full = _CONTENT_BOTTOM - _CONTENT_TOP
    _shrink_group_figures(st, blocks, avail_full)
    total = sum(_measure_block(st, b) for b in blocks)
@@ -625,6 +625,55 @@ def _measure_figure_like(block) -> float:
    return target_h + 0.05 + cap_h + _GAP


+def _measure_kv_table(block) -> float:
+    """Faithful KVTable height — matches ``_place_kv_table`` (rendered as a
+    Campo/Valor data table with wrapped cells). The previous estimate assumed one
+    line per row and ignored the title, so a keep-together Group under-budgeted
+    the figure and the chart spilled to the next slide. Keep in sync."""
+    h = 0.0
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        h += _measure_heading_text(title, 2)
+    rows = getattr(block, "rows", []) or []
+    data_rows = []
+    for row in rows:
+        try:
+            label, value = row[0], row[1]
+        except Exception:  # noqa: BLE001
+            label, value = str(row), ""
+        data_rows.append([model._safe_str(label), model._safe_str(value)])
+    header = ["Campo", "Valor"]
+    widths = _col_widths(header, data_rows)
+    fs = _FS_CELL
+    h += _row_height_in(header, widths, fs)
+    for r in data_rows:
+        h += _row_height_in(r, widths, fs)
+    return h + _GAP
+
+
+def _measure_data_table(block) -> float:
+    """Faithful DataTable height — matches ``_place_data_table`` (title heading +
+    wrapped header + every wrapped row + optional note). Keep in sync."""
+    h = 0.0
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        h += _measure_heading_text(title, 2)
+    header = list(getattr(block, "header", []) or [])
+    rows = list(getattr(block, "rows", []) or [])
+    fs = _FS_CELL
+    widths = _col_widths(header, rows)
+    if header:
+        h += _row_height_in(header, widths, fs)
+    for r in rows:
+        h += _row_height_in(r, widths, fs)
+    note = getattr(block, "note", None)
+    if note:
+        nlines = tl.wrap(model._safe_str(note),
+                         tl.chars_per_line(_USABLE_W, _FS_NOTE))
+        h += tl.line_height_in(_FS_NOTE) * len(nlines) + 0.05
+    return h + _GAP
+
+
 def _measure_block(st: _PptxState, block) -> float:
    kind = getattr(block, "kind", "")
    try:
@@ -639,9 +688,10 @@ def _measure_block(st: _PptxState, block) -> float:
            lines = tl.wrap(getattr(block, "text", ""),
                            tl.chars_per_line(_USABLE_W, _FS_NOTE))
            return tl.line_height_in(_FS_NOTE) * len(lines) + 0.05 + _GAP
-        if kind in ("kv_table", "data_table"):
-            rows = getattr(block, "rows", []) or []
-            return (tl.line_height_in(_FS_CELL) + 0.10) * (len(rows) + 1) + _GAP
+        if kind == "kv_table":
+            return _measure_kv_table(block)
+        if kind == "data_table":
+            return _measure_data_table(block)
        if kind == "group":
            return sum(_measure_block(st, b)
                       for b in (getattr(block, "blocks", []) or []))
@@ -664,10 +714,14 @@ def _shrink_group_figures(st: _PptxState, blocks: list, avail_full: float) -> No
                   if getattr(b, "kind", "") not in ("figure", "image"))
    fig_overhead = tl.line_height_in(_FS_NOTE) + 0.05 + 0.05 + _GAP
    budget = avail_full - nonfig_h - 0.10 * len(fig_blocks)
-    if budget <= 1.0:
+    # Low thresholds: a 16:9 slide is short, so a content-heavy column (cardinality
+    # table + top-k + chart) only fits if the chart is allowed to shrink small.
+    # Prefer a small-but-present chart on the SAME slide over splitting the column
+    # across slides (matches the PDF renderer's keep-together philosophy).
+    if budget <= 0.6:
        return  # not enough room to keep together; let it flow (degrade).
    per = budget / len(fig_blocks) - fig_overhead
-    if per <= 0.8:
+    if per <= 0.35:
        return
    for fb in fig_blocks:
        cur = getattr(fb, "height_in", None)
@@ -675,12 +729,90 @@ def _shrink_group_figures(st: _PptxState, blocks: list, avail_full: float) -> No
                        if isinstance(cur, (int, float)) and cur > 0 else per)


+# Minimum height (inches) reserved for a figure inside a keep-together group on
+# the short 16:9 slide. When a high-cardinality column's table(s) would otherwise
+# leave no room, the data table is trimmed (with an honest note) so the chart
+# stays on the SAME slide next to its table instead of spilling to the next one.
+_GROUP_MIN_FIG_H = 1.3
+
+
+def _trim_data_table_to_budget(block, budget: float):
+    """Return a copy of a DataTable whose rows fit within ``budget`` inches.
+
+    Keeps the title, header, as many leading rows as fit (at least one) and an
+    honest note reporting how many of the original rows are shown. NEVER mutates
+    the original block — the same Chapter blocks are rendered by the PDF renderer,
+    which keeps the full table (an A5 page fits it)."""
+    header = list(getattr(block, "header", []) or [])
+    rows = list(getattr(block, "rows", []) or [])
+    title = getattr(block, "title", None)
+    fs = _FS_CELL
+    widths = _col_widths(header, rows)
+    fixed = 0.0
+    if title:
+        fixed += _measure_heading_text(title, 2)
+    if header:
+        fixed += _row_height_in(header, widths, fs)
+    note_h = tl.line_height_in(_FS_NOTE) + 0.05
+    avail_rows = budget - fixed - note_h - _GAP
+    kept = []
+    used = 0.0
+    for r in rows:
+        rh = _row_height_in(r, widths, fs)
+        if used + rh > avail_rows and kept:
+            break
+        kept.append(r)
+        used += rh
+    if len(kept) >= len(rows):
+        return block  # already fits; keep the original (with its own note).
+    note = (f"top {len(kept)} de {len(rows)} categorías mostradas "
+            "(recortado para caber en el slide; el PDF muestra más)")
+    return model.DataTable(header=header, rows=kept, title=title, note=note)
+
+
+def _fit_group_blocks(st: _PptxState, blocks: list, avail_full: float) -> list:
+    """Return a slide-fitting copy of a keep-together group's blocks.
+
+    On the short 16:9 slide a high-cardinality column's top-k table plus its
+    chart can overflow. Reserve ``_GROUP_MIN_FIG_H`` for the (later shrunk) figure
+    and trim the data table(s) to what is left, so every column keeps its chart
+    next to its table on ONE slide. No-op when the group has no figure+table pair
+    (e.g. id-like columns already drop the top-k upstream, or it already fits)."""
+    has_fig = any(getattr(b, "kind", "") in ("figure", "image") for b in blocks)
+    tbls = [b for b in blocks if getattr(b, "kind", "") == "data_table"]
+    if not (has_fig and tbls):
+        return blocks
+    fixed_h = sum(_measure_block(st, b) for b in blocks
+                  if getattr(b, "kind", "") not in ("figure", "image",
+                                                    "data_table"))
+    tables_h = sum(_measure_block(st, b) for b in tbls)
+    budget_tables = avail_full - fixed_h - _GROUP_MIN_FIG_H
+    if tables_h <= budget_tables:
+        return blocks  # already fits next to a min-height figure; leave intact.
+    out = []
+    for b in blocks:
+        if getattr(b, "kind", "") != "data_table":
+            out.append(b)
+            continue
+        trimmed = _trim_data_table_to_budget(b, max(budget_tables, 0.8))
+        out.append(trimmed)
+        budget_tables -= _measure_data_table(trimmed)
+    return out
+
+
 def _place_group(st: _PptxState, block) -> None:
    """Render a keep-together Group: move it whole to the next slide if needed."""
    blocks = getattr(block, "blocks", []) or []
    if not blocks:
        return
+    # Opt-in slide break: start this group on a fresh slide unless the current one
+    # is still empty (so a chapter can give each unit its own slide).
+    if getattr(block, "page_break_before", False) and st.y > _CONTENT_TOP + 1e-6:
+        _new_slide(st, cont=True)
    avail_full = _CONTENT_BOTTOM - _CONTENT_TOP
+    # Trim oversized tables first (keeps the chart on the same slide), then shrink
+    # the figure to share the remaining room.
+    blocks = _fit_group_blocks(st, blocks, avail_full)
    _shrink_group_figures(st, blocks, avail_full)
    total = sum(_measure_block(st, b) for b in blocks)
    if total <= avail_full:
@@ -0,0 +1,96 @@
+---
+name: render_paper_pdf
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def render_paper_pdf(paper_dir: str) -> dict"
+description: "Convierte un paper académico IMRaD escrito en Markdown (papers/<slug>/paper.md, con frontmatter YAML opcional title/authors/date/abstract + cuerpo) en un PDF papers/<slug>/out/paper.pdf. REUTILIZA el paginador de flujo del paquete automatic_eda (el mismo motor del PDF móvil A5 de los informes EDA): no reimplementa paginación ni toca matplotlib. Cada sección IMRaD (encabezado de nivel 1, p.ej. # Introduction, # Methods) se mapea a un Chapter que empieza en página nueva; el motor parsea por sí mismo headings, listas, tablas pipe, párrafos y **negrita** dentro del texto. Como el motor NO entiende la sintaxis de imagen Markdown ![alt](src), esta función detecta esas líneas y las parte en bloques Image separados, resolviendo el src relativo a base_dir y base_dir/figures/. La portada (si hay título) lista autores y fecha (DD/MM/AAAA si parseable) más el abstract. dict-no-throw: nunca lanza, devuelve {status, pdf_path, n_pages, note}."
+tags: [papers, pdf, academic, render, report, imrad, mobile, automatic-eda, markdown, no-cut, matplotlib, datascience, python]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [os, re, datetime, yaml, "datascience.automatic_eda"]
+params:
+  - name: paper_dir
+    desc: "ruta al directorio del paper (papers/<slug>/, del que se lee paper.md) O directamente la ruta a un archivo paper.md (cualquier ruta terminada en .md). El directorio base para resolver figuras y escribir el PDF es el dirname del paper.md. Si el paper.md no existe (incluida una ruta totalmente inexistente) devuelve status='error' sin crash."
+output: "dict (nunca lanza): {status: 'ok'|'error', pdf_path: str|None, n_pages: int, note: str}. En éxito status='ok', pdf_path es la ruta del PDF escrito (<base_dir>/out/paper.pdf) y n_pages el total de páginas. En error status='error', pdf_path=None, n_pages=0 y note explica la causa (paper.md no encontrado, fallo del motor, o excepción inesperada)."
+tested: true
+tests: ["test_golden_genera_pdf_con_portada_y_secciones", "test_edge_sin_frontmatter_ni_figuras", "test_edge_path_inexistente_no_revienta", "test_edge_figura_inexistente_degrada", "test_acepta_ruta_directa_al_md"]
+test_file_path: "python/functions/datascience/render_paper_pdf_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/render_paper_pdf.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+from datascience import render_paper_pdf
+
+# Estructura del paper:
+#   papers/zz-demo/paper.md          (frontmatter YAML + cuerpo IMRaD)
+#   papers/zz-demo/figures/fig1.png  (figuras referenciadas con ![alt](figures/fig1.png))
+#
+# paper.md:
+#   ---
+#   title: A Minimal IMRaD Paper
+#   authors: [Ada Lovelace, Alan Turing]
+#   date: 2026-06-30
+#   abstract: Demostramos que el motor pagina un paper sin cortar nada.
+#   ---
+#   # Introduction
+#   Texto con **negrita** y una lista:
+#   - Punto uno.
+#   ![Figura 1](figures/fig1.png)
+#   # Methods
+#   | Métrica | Valor |
+#   | --- | --- |
+#   | Precisión | 0.91 |
+
+res = render_paper_pdf("papers/zz-demo")
+print(res["status"], res["n_pages"], res["pdf_path"])
+# -> ok 3 papers/zz-demo/out/paper.pdf
+
+# También acepta la ruta directa al .md:
+render_paper_pdf("papers/zz-demo/paper.md")
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Cuando tengas un paper académico (o cualquier documento IMRaD) escrito en
+Markdown y quieras un **PDF móvil A5 listo para leer**, sin montar LaTeX ni
+configurar un pipeline de pandoc. Úsala después de redactar `paper.md` con su
+frontmatter (título, autores, fecha, abstract) y secciones de nivel 1; obtienes
+`out/paper.pdf` con portada, una página nueva por sección IMRaD, tablas que se
+parten repitiendo la cabecera y figuras escaladas para caber enteras —
+garantía de no-corte heredada del motor `automatic_eda`. Es la capa de
+presentación PDF del grupo `papers`.
+
+## Gotchas
+
+- **Impura**: escribe `out/paper.pdf` (y crea el directorio `out/`) junto al
+  `paper.md`. Necesita **matplotlib** instalado en el venv (lo usa el motor
+  `automatic_eda.render_pdf` con backend headless `Agg`; corre en agentes/CI sin
+  display). `pyyaml` es opcional: si falta, el frontmatter se parsea con un
+  parser line-based `clave: valor` degradado.
+- **Reutiliza el motor `automatic_eda.render_pdf`**: NO reimplementa paginación
+  ni toca matplotlib. `render_pdf` no tiene ID propio en el registry (es parte
+  del paquete de soporte `automatic_eda`), por eso `uses_functions` queda vacío;
+  la dependencia real es ese motor del paquete.
+- **Nunca lanza** (dict-no-throw): `paper.md` inexistente → `{status:"error",
+  pdf_path:None, note:"paper.md no encontrado: ..."}`; cualquier excepción
+  inesperada → `{status:"error", note:"fallo: ..."}`. Frontmatter ausente o
+  incompleto degrada limpio (sin portada, el cuerpo entero se pagina).
+- **Figuras relativas a `figures/`**: el `src` de `![alt](src)` se resuelve
+  probando `<base_dir>/<src>` y `<base_dir>/figures/<basename>`; usa el primero
+  que exista. Si ninguno existe, el motor **degrada** dibujando
+  "(imagen no encontrada: ...)" — el PDF se genera igual, no crashea. Las URLs
+  `http(s)` se dejan como texto Markdown, no se descargan.
+- **Solo imágenes en línea propia**: el motor `_place_markdown` NO entiende
+  `![alt](src)`; esta función solo convierte a `Image` las líneas cuyo único
+  contenido es la imagen. Una imagen embebida a mitad de un párrafo se quedaría
+  como texto crudo.
+- **A5 portrait mobile-first**: el formato (tamaño de página, tipografía, pie
+  `Capítulo · vX.Y.Z`) lo fija el motor EDA y no es configurable desde aquí.
@@ -0,0 +1,297 @@
+"""render_paper_pdf — convierte un paper académico IMRaD en Markdown a un PDF.
+
+Toma un paper escrito en Markdown con frontmatter YAML opcional (título,
+autores, fecha, abstract) más un cuerpo dividido en secciones IMRaD por
+encabezados de nivel 1 (``# Introduction``, ``# Methods``, ...) y produce un PDF
+``out/paper.pdf`` junto al paper.
+
+REUTILIZA el paginador de flujo del paquete ``automatic_eda`` (el mismo motor
+que rinde los informes EDA en PDF móvil A5): no reimplementa paginación ni toca
+matplotlib directamente. Cada sección IMRaD se mapea a un ``Chapter`` (empieza
+en página nueva). El motor ``_place_markdown`` parsea por sí mismo headings,
+listas, tablas pipe, párrafos y ``**negrita**`` dentro del texto, pero NO
+entiende la sintaxis de imagen Markdown ``![alt](src)``; por eso esta función
+detecta esas líneas y las convierte en bloques ``Image`` separados, partiendo el
+texto Markdown alrededor de cada imagen.
+
+dict-no-throw (estilo del grupo eda): NUNCA lanza. Devuelve
+``{status, pdf_path, n_pages, note}``; ante cualquier fallo devuelve
+``status="error"`` con ``pdf_path=None`` y la causa en ``note``.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime as _dt
+import os
+import re
+
+from datascience.automatic_eda import Chapter, Heading, Image, Markdown, render_pdf
+
+# Una línea cuyo único contenido es una imagen Markdown: ![alt](src)
+_IMG_LINE = re.compile(r"^\s*!\[([^\]]*)\]\(\s*([^)\s]+)\s*\)\s*$")
+# Un encabezado de nivel 1 al inicio de línea (un solo '#' seguido de espacio).
+_H1_LINE = re.compile(r"^#[ \t]+(.+?)\s*$")
+
+
+def render_paper_pdf(paper_dir: str) -> dict:
+    """Renderiza un paper académico Markdown IMRaD en un PDF.
+
+    Args:
+        paper_dir: ruta al directorio del paper (``papers/<slug>/``, del que se
+            lee ``paper.md``) o directamente la ruta a un archivo ``paper.md``.
+
+    Returns:
+        dict (nunca lanza): ``{status: "ok"|"error", pdf_path: str|None,
+        n_pages: int, note: str}``. En éxito ``pdf_path`` es la ruta escrita y
+        ``n_pages`` el total de páginas; en error ``pdf_path`` es None y
+        ``note`` explica la causa.
+    """
+    try:
+        # 1) Resolver el path del paper.md y el directorio base.
+        arg = str(paper_dir)
+        md_path = arg if arg.endswith(".md") else os.path.join(arg, "paper.md")
+
+        # 2) Si el paper.md no existe, degradar sin crash.
+        if not os.path.isfile(md_path):
+            return {"status": "error", "pdf_path": None, "n_pages": 0,
+                    "note": f"paper.md no encontrado: {md_path}"}
+
+        base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(md_path))
+
+        # 3) Leer el archivo y separar frontmatter del cuerpo.
+        with open(md_path, "r", encoding="utf-8") as fh:
+            text = fh.read()
+        fm_text, body = _split_frontmatter(text)
+        fm = _parse_frontmatter(fm_text)
+
+        title = _safe_str(fm.get("title")).strip()
+        authors = fm.get("authors")
+        date_raw = fm.get("date")
+        abstract = _safe_str(fm.get("abstract")).strip()
+
+        # 4) Construir los capítulos: portada (si hay título) + cuerpo IMRaD.
+        chapters: list = []
+        if title:
+            cover_md = _portada_markdown(authors, date_raw, abstract)
+            cover_blocks: list = [Heading(text=title, level=1)]
+            if cover_md.strip():
+                cover_blocks.append(Markdown(text=cover_md))
+            chapters.append(Chapter(id="portada", title=title, version="1.0.0",
+                                    blocks=cover_blocks))
+
+        preamble, sections = _split_body_sections(body)
+
+        if not sections:
+            # Sin encabezados H1: todo el cuerpo en un único capítulo.
+            chapters.append(Chapter(
+                id="cuerpo", title="Cuerpo", version="1.0.0",
+                blocks=_markdown_to_blocks(body, base_dir)))
+        else:
+            # Texto antes del primer H1 (si lo hay) como capítulo previo.
+            if preamble.strip():
+                chapters.append(Chapter(
+                    id="cuerpo", title="Cuerpo", version="1.0.0",
+                    blocks=_markdown_to_blocks(preamble, base_dir)))
+            for idx, (sec_title, sec_body) in enumerate(sections):
+                blocks: list = [Heading(text=sec_title, level=1)]
+                blocks.extend(_markdown_to_blocks(sec_body, base_dir))
+                chapters.append(Chapter(
+                    id=_slugify(sec_title) or f"sec{idx}",
+                    title=sec_title, version="1.0.0", blocks=blocks))
+
+        # 5) Renderizar con el motor de automatic_eda.
+        out_path = os.path.join(base_dir, "out", "paper.pdf")
+        res = render_pdf(chapters, out_path, meta={"title": title or "paper"})
+
+        # 6) Mapear el retorno del motor a la forma de esta función.
+        path = res.get("path")
+        return {
+            "status": "ok" if path else "error",
+            "pdf_path": path,
+            "n_pages": int(res.get("n_pages") or 0),
+            "note": res.get("note"),
+        }
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001 — dict-no-throw estricto.
+        return {"status": "error", "pdf_path": None, "n_pages": 0,
+                "note": f"fallo: {e}"}
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Frontmatter
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _split_frontmatter(text: str):
+    """Separa el bloque frontmatter YAML inicial del cuerpo.
+
+    Devuelve ``(fm_text|None, body)``. Si el archivo no empieza con una valla
+    ``---`` o no se cierra, no hay frontmatter y el cuerpo es el texto entero.
+    """
+    if text.startswith(""):
+        text = text.lstrip("")
+    lines = text.split("\n")
+    if not lines or lines[0].strip() != "---":
+        return None, text
+    for i in range(1, len(lines)):
+        if lines[i].strip() == "---":
+            return "\n".join(lines[1:i]), "\n".join(lines[i + 1:])
+    # Valla de apertura sin cierre: tratar todo como cuerpo.
+    return None, text
+
+
+def _parse_frontmatter(fm_text) -> dict:
+    """Parsea el frontmatter. Intenta YAML; si no, parser line-based simple."""
+    if not fm_text:
+        return {}
+    try:
+        import yaml  # type: ignore
+        data = yaml.safe_load(fm_text)
+        if isinstance(data, dict):
+            return data
+    except Exception:  # noqa: BLE001 — yaml ausente o frontmatter inválido.
+        pass
+    # Fallback degradado: 'clave: valor' por línea.
+    out: dict = {}
+    for line in fm_text.split("\n"):
+        stripped = line.strip()
+        if not stripped or stripped.startswith("#") or ":" not in stripped:
+            continue
+        k, _, v = stripped.partition(":")
+        k = k.strip()
+        v = v.strip().strip('"').strip("'")
+        if k:
+            out[k] = v
+    return out
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Portada
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _portada_markdown(authors, date_raw, abstract) -> str:
+    """Markdown de la portada: autores, fecha y, si hay, el abstract."""
+    parts: list = []
+    authors_str = _fmt_authors(authors)
+    if authors_str:
+        parts.append(f"**Autores:** {authors_str}")
+    if date_raw not in (None, ""):
+        parts.append(f"**Fecha:** {_fmt_date(date_raw)}")
+    md = "\n\n".join(parts)
+    abstract = _safe_str(abstract).strip()
+    if abstract:
+        md = (md + "\n\n" if md else "") + "## Abstract\n\n" + abstract
+    return md
+
+
+def _fmt_authors(authors) -> str:
+    """Lista o string de autores → string separado por comas."""
+    if authors in (None, ""):
+        return ""
+    if isinstance(authors, (list, tuple)):
+        return ", ".join(_safe_str(a).strip() for a in authors
+                         if _safe_str(a).strip())
+    return _safe_str(authors).strip()
+
+
+def _fmt_date(raw) -> str:
+    """Fecha → ``DD/MM/AAAA`` si es parseable; si no, el valor crudo."""
+    if isinstance(raw, _dt.datetime):
+        return raw.strftime("%d/%m/%Y")
+    if isinstance(raw, _dt.date):
+        return raw.strftime("%d/%m/%Y")
+    s = _safe_str(raw).strip()
+    if not s:
+        return s
+    for fmt in ("%Y-%m-%d", "%Y/%m/%d", "%d/%m/%Y", "%d-%m-%Y"):
+        try:
+            return _dt.datetime.strptime(s, fmt).strftime("%d/%m/%Y")
+        except ValueError:
+            continue
+    try:
+        return _dt.datetime.fromisoformat(s).strftime("%d/%m/%Y")
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return s
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Cuerpo y figuras
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _split_body_sections(body: str):
+    """Divide el cuerpo en (preámbulo, [(título_H1, contenido)...]) por H1."""
+    preamble_lines: list = []
+    sections: list = []
+    current = None  # (titulo, [lineas])
+    for line in body.split("\n"):
+        m = _H1_LINE.match(line)
+        if m and not line.startswith("##"):
+            if current is not None:
+                sections.append((current[0], "\n".join(current[1])))
+            current = (m.group(1).strip(), [])
+        elif current is None:
+            preamble_lines.append(line)
+        else:
+            current[1].append(line)
+    if current is not None:
+        sections.append((current[0], "\n".join(current[1])))
+    return "\n".join(preamble_lines), sections
+
+
+def _markdown_to_blocks(text: str, base_dir: str) -> list:
+    """Parte un Markdown en bloques Markdown/Image alrededor de cada figura.
+
+    Las líneas ``![alt](src)`` con ``src`` local se convierten en ``Image``; las
+    que apuntan a URLs http(s) se dejan como texto Markdown.
+    """
+    blocks: list = []
+    buf: list = []
+
+    def _flush():
+        chunk = "\n".join(buf).strip("\n")
+        if chunk.strip():
+            blocks.append(Markdown(text=chunk))
+        buf.clear()
+
+    for line in text.split("\n"):
+        m = _IMG_LINE.match(line)
+        if m:
+            alt, src = m.group(1), m.group(2)
+            if src.lower().startswith(("http://", "https://")):
+                buf.append(line)  # URL remota: se mantiene como texto.
+                continue
+            _flush()
+            blocks.append(Image(path=_resolve_src(src, base_dir),
+                                caption=(alt or None)))
+        else:
+            buf.append(line)
+    _flush()
+    return blocks
+
+
+def _resolve_src(src: str, base_dir: str) -> str:
+    """Resuelve la ruta de una figura relativa al paper.
+
+    Absoluta → tal cual. Relativa → prueba ``base_dir/src`` y
+    ``base_dir/figures/<basename>``; usa la primera que exista, o el join con
+    ``base_dir`` si ninguna (el motor degrada dibujando el aviso de no-encontrada).
+    """
+    if os.path.isabs(src):
+        return src
+    cand1 = os.path.join(base_dir, src)
+    cand2 = os.path.join(base_dir, "figures", os.path.basename(src))
+    for c in (cand1, cand2):
+        if os.path.exists(c):
+            return c
+    return cand1
+
+
+def _slugify(text: str) -> str:
+    """Slug ASCII corto para el id del capítulo."""
+    s = re.sub(r"[^a-z0-9]+", "_", _safe_str(text).lower()).strip("_")
+    return s[:40]
+
+
+def _safe_str(v) -> str:
+    """str() que nunca lanza y mapea None a ''."""
+    if v is None:
+        return ""
+    try:
+        return str(v)
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return ""
@@ -0,0 +1,118 @@
+"""Tests para render_paper_pdf — DoD: golden + edges + error path.
+
+Autocontenido y sin red: escribe papers Markdown sintéticos en directorios
+temporales y verifica que el PDF se genera (estado, nº de páginas, archivo
+no vacío) reutilizando el motor de paginación de ``automatic_eda``.
+"""
+
+import os
+import tempfile
+
+from datascience.render_paper_pdf import render_paper_pdf
+
+
+_GOLDEN_PAPER = """---
+title: A Minimal IMRaD Paper
+authors:
+  - Ada Lovelace
+  - Alan Turing
+date: 2026-06-30
+abstract: >
+  Demostramos que el motor de paginación rinde un paper IMRaD completo en PDF
+  móvil sin cortar texto ni tablas.
+---
+
+# Introduction
+
+Este es el cuerpo de la introducción con **texto en negrita** y una lista:
+
+- Primer punto.
+- Segundo punto.
+
+# Methods
+
+Resultados resumidos en una tabla pipe:
+
+| Métrica | Valor |
+| --- | --- |
+| Precisión | 0.91 |
+| Recall | 0.88 |
+
+Texto final de la sección de métodos.
+"""
+
+
+def test_golden_genera_pdf_con_portada_y_secciones(tmp_path):
+    """Golden: paper IMRaD con frontmatter + 2 secciones + tabla → PDF válido."""
+    paper_dir = tmp_path / "zz-demo"
+    paper_dir.mkdir()
+    (paper_dir / "paper.md").write_text(_GOLDEN_PAPER, encoding="utf-8")
+
+    res = render_paper_pdf(str(paper_dir))
+
+    assert res["status"] == "ok", res
+    assert res["n_pages"] >= 1
+    pdf_path = res["pdf_path"]
+    assert pdf_path is not None
+    assert os.path.exists(pdf_path)
+    assert os.path.getsize(pdf_path) > 0
+
+
+def test_edge_sin_frontmatter_ni_figuras(tmp_path):
+    """Edge 1: cuerpo plano sin frontmatter ni figuras → genera PDF igual."""
+    paper_dir = tmp_path / "plano"
+    paper_dir.mkdir()
+    (paper_dir / "paper.md").write_text(
+        "Solo un cuerpo plano, sin frontmatter ni encabezados de nivel 1.\n"
+        "Un par de líneas de texto corrido para que el motor lo pagine.\n",
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+    res = render_paper_pdf(str(paper_dir))
+
+    assert res["status"] == "ok", res
+    assert res["n_pages"] >= 1
+    assert os.path.exists(res["pdf_path"])
+
+
+def test_edge_path_inexistente_no_revienta():
+    """Edge 2: directorio inexistente → status error, sin crash, pdf_path None."""
+    res = render_paper_pdf("/tmp/no_existe_xyz_123")
+
+    assert res["status"] == "error"
+    assert res["pdf_path"] is None
+    assert res["n_pages"] == 0
+    assert "no encontrado" in (res["note"] or "")
+
+
+def test_edge_figura_inexistente_degrada(tmp_path):
+    """Edge 3: referencia a figura inexistente → el PDF se genera igual."""
+    paper_dir = tmp_path / "con-figura"
+    paper_dir.mkdir()
+    (paper_dir / "paper.md").write_text(
+        "---\n"
+        "title: Paper Con Figura Rota\n"
+        "---\n\n"
+        "# Results\n\n"
+        "Texto antes de la figura.\n\n"
+        "![Una figura que no existe](figures/no.png)\n\n"
+        "Texto después de la figura.\n",
+        encoding="utf-8",
+    )
+
+    res = render_paper_pdf(str(paper_dir))
+
+    assert res["status"] == "ok", res
+    assert res["n_pages"] >= 1
+    assert os.path.exists(res["pdf_path"])
+
+
+def test_acepta_ruta_directa_al_md(tmp_path):
+    """Acepta también la ruta directa a un paper.md (no solo el directorio)."""
+    md = tmp_path / "paper.md"
+    md.write_text("# Discussion\n\nCuerpo de la discusión.\n", encoding="utf-8")
+
+    res = render_paper_pdf(str(md))
+
+    assert res["status"] == "ok", res
+    assert os.path.exists(res["pdf_path"])
Author	SHA1	Message	Date
egutierrez	9c1b7dd0f3	feat(papers): render_paper_pdf (Markdown IMRaD → PDF) + agente paper-reviewer Subsistema papers/: pieza de entrega + control de calidad. - render_paper_pdf_py_datascience (Python, impure, dominio datascience, grupo `papers`): convierte papers/<slug>/paper.md (frontmatter YAML + cuerpo IMRaD) en papers/<slug>/out/paper.pdf. Reutiliza el motor de paginación de flujo del paquete automatic_eda (matplotlib PdfPages, el mismo PDF móvil A5 de los informes EDA) — no reimplementa paginación ni toca matplotlib, y no añade dependencias. Cada sección IMRaD (# H1) → un Chapter en página nueva; portada desde el frontmatter (title/authors/date europea/abstract); detecta las imágenes Markdown ![alt](src) que el motor no entiende y las parte en bloques Image resueltos contra base_dir y base_dir/figures/. dict-no-throw estricto. 5 tests verdes (golden + edges: sin frontmatter, path inexistente, figura inexistente, ruta directa al .md). - .claude/agents/paper-reviewer: revisor académico adversarial read-only (gate anti paper-mill). Puntúa novedad/rigor/reproducibilidad/validez (0-5), intenta refutar cada claim contra la evidencia citada, detecta HARKing contra el preregistration.md, exige limitaciones declaradas y claims ≤ evidencia, y emite veredicto estructurado JSON (accept\|major_revision\|reject) con default conservador. Tools: Read, Grep, Glob, Bash (sin Edit/Write: solo juzga). Diseño completo: reports/0001-2026-06-30-papers-system-design.md (agente C). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 20:39:59 +02:00
egutierrez	a1e2e3567c	merge: 4c cat_distr una hoja por columna (PDF+PPTX 1:1) + sin descripcion entropia redundante + page_break motor (verificado met)	2026-06-30 19:53:57 +02:00
egutierrez	833597c831	fix(eda): cat_distr PPTX — columnas de alta cardinalidad caben en UN slide con su gráfico La verificación adversarial detectó que, en PPTX (slide 16:9, corto), las columnas categóricas de ALTA cardinalidad NO id-like (Ticket, Cabin) ocupaban 3 slides cada una con el donut SEPARADO de su tabla: el top-k de 8 filas largas no cabía junto al donut y el keep-together partía la columna. (El PDF, en A5, ya estaba 1:1 correcto.) Arreglo SOLO en render_pptx_impl.py: - `_fit_group_blocks` (nuevo): para un Group con figura + DataTable que no cabe en el slide, reserva un alto mínimo para el donut (`_GROUP_MIN_FIG_H`) y recorta las filas de la DataTable a lo que queda, de modo que el gráfico se queda en el MISMO slide, junto a su tabla. No-op cuando ya cabe o no hay par figura+tabla (p.ej. columnas id-like, que ya omiten la top-k). - `_trim_data_table_to_budget` (nuevo): devuelve una COPIA de la DataTable con las filas que caben (al menos una) + nota honesta "top N de M categorías mostradas (recortado para caber en el slide; el PDF muestra más)". NUNCA muta el bloque original, que es compartido con el renderer PDF (el PDF sigue mostrando la tabla completa en A5). - `_place_group`: aplica `_fit_group_blocks` antes de `_shrink_group_figures`. Refuerzo de cat_distr_test.py: - `test_golden_pptx_una_slide_por_columna_con_su_grafico`: perfil con una columna categórica de alta cardinalidad no-id-like (40 valores largos sobre 5000 filas, 0.8% distinto) que reproduce el caso Ticket/Cabin. Asierta que CADA columna categórica aparece en EXACTAMENTE UN slide del capítulo y que ese mismo slide lleva su tabla (Cardinalidad/distintos) Y su donut (caption + shape Picture) — el gráfico nunca se separa de su tabla. Sustituye al laxo `n_slides >= 2`. Verificado con titanic_train.csv (render_automatic_eda run_models=True): 5 columnas categóricas (Name, Sex, Ticket, Cabin, Embarked); PDF 6 páginas y PPTX 6 slides del capítulo (intro + 1 por columna), cada columna con su donut junto a su tabla en una sola página/slide. Ticket y Cabin pasaron de 3 slides a 1. Suite verde (122 passed). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 19:45:09 +02:00
egutierrez	7158be8142	feat(eda): cat_distr una hoja por columna (gráfico incluido) + sin descripción redundante con glosario Cada columna categórica del capítulo CAT DISTR ocupa ahora su propia página (PDF) / slide (PPTX) con su gráfico junto a su tabla, y se elimina la explicación larga de la entropía que duplicaba el capítulo GLOSARIO. Cambios: - model.Group: nuevo campo aditivo `page_break_before` (default False). Cuando es True el renderer fuerza al grupo a empezar en página/slide nueva (salvo que la actual esté vacía). Comportamiento de todos los capítulos existentes intacto. Soportado también en el normalizador dict-defensivo `as_block`. - render_pdf_impl / render_pptx_impl `_place_group`: respetan `page_break_before`. - render_pdf_impl / render_pptx_impl `_measure_block`: medición fiel de KVTable y DataTable (replica `_place_*`: título-heading, wrap del valor/celdas por columna, nota). La estimación previa asumía una línea por fila e ignoraba el título, así que el keep-together infra-presupuestaba la figura y el gráfico se desbordaba a la página siguiente. Helpers `_measure_kv_table`/`_measure_data_table`. - render_pptx_impl `_shrink_group_figures`: umbrales más bajos (budget>0.6, per>0.35) para que en el slide corto 16:9 la figura se encoja y conviva con la tabla en lugar de partir la columna (misma filosofía keep-together del PDF). - cat_distr.py: - build envuelve cada columna en un `Group(page_break_before=idx>0)`: una columna por página/slide, con su tabla de cardinalidad, su top-k y su donut juntos. La primera comparte página con la intro para no dejar una casi vacía. - intro recortada: se elimina el párrafo que explicaba qué es la entropía (vive en el capítulo GLOSARIO, donde el término `[[term:entropia]]` enlaza); se conserva el término clicable y el total de filas de referencia. - `_cardinality_block`: métricas relacionadas agrupadas por fila (distintos·%· únicos; entropía bits·máx·norm; desbalance·longitud) sin perder ningún dato, para que tabla + gráfico quepan en el slide 16:9. - columnas id-like (≈100% distintas): se omite la top-k (sería una lista de valores únicos; la nota lo explica) y el donut ocupa ese hueco. - CHAPTER_VERSION 1.1.0 -> 1.2.0. Verificado con titanic (render_automatic_eda run_models=True): PDF 5 páginas y PPTX 5 slides del capítulo (intro + 1 por columna: Name, Sex, Ticket, Embarked), cada columna con su gráfico junto a su tabla, sin cortes. Suite verde (121 passed): pytest automatic_eda/ + render_automatic_eda_test.py. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 19:26:33 +02:00
egutierrez	9be84a48ea	merge: 4c quitar definiciones redundantes con glosario en calidad/correlacion/modelos/agregacion/relaciones (links intactos, verificado met)	2026-06-30 19:24:22 +02:00
egutierrez	fd63261444	refactor(eda): quitar definiciones inline redundantes con el glosario en 5 capítulos Ahora que el AutomaticEDA tiene un capítulo GLOSARIO con las definiciones de los términos técnicos (enganchados como links clicables desde el cuerpo), los capítulos calidad/correlacion/modelos/agregacion/relaciones ya no repiten inline esas explicaciones largas: se deja el TÉRMINO marcado (clicable, sigue saltando al glosario) y se elimina el párrafo/oración de definición redundante. Los HALLAZGOS y datos concretos del análisis se mantienen intactos; solo se quitan las definiciones generales que el glosario ya cubre. - calidad: _criteria_intro pasa de un bullet-list con las definiciones de completitud/validez/unicidad/calidad + fórmula renormalizada + párrafo de outliers a una frase que nombra las dimensiones, sus pesos (60/40) y el principio de outliers; los 4 términos siguen marcados. - modelos: la nota de normalización deja de explicar la fórmula del z-score; la intro de PCA ya no define "componentes ortogonales ordenados por varianza"; la de KMeans quita "rango −1 a 1: cuanto más alto..." (silhouette); la sección de Isolation Forest quita la descripción de árboles/cortes/umbral. Términos marcados intactos. - correlacion: la intro deja de describir cada método y consolida la duplicación signo/dirección; los 4 métodos + FDR siguen marcados. - agregacion: la intro quita la definición de pivot ("cruzan dos categóricas sobre una medida") y abrevia la selección de claves; groupby y pivot marcados. - relaciones: la intro y la sección de candidatas/inter-tabla quitan las definiciones de PK ("identifica cada fila"), FK ("referencian a otra tabla") y containment ("valores contenidos en la clave de otra"); pk/fk/cardinalidad/ containment siguen marcados. Verificado sobre el EDA de titanic (run_models + run_llm, 48 págs): los 23 link annotations término→glosario se conservan (PyMuPDF), el glosario mantiene las 20 definiciones, y el texto visible de los 5 capítulos baja un 34.7% en conjunto (calidad −67%, modelos −33%, relaciones −19%, agregacion −15%, correlacion −8%). Tests actualizados (calidad_test asertaba el texto viejo). Suite EDA + pipeline verde (118 passed). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 19:15:24 +02:00
egutierrez	4099d88eaf	merge: 4b salida markdown del AutomaticEDA (render_md, render_automatic_eda emite aeda_md_path, verificado met)	2026-06-30 18:59:33 +02:00