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 18:59:33 +02:00
16 changed files with 1945 additions and 103 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.
@@ -64,6 +64,7 @@ from .exploratory_caveats import exploratory_caveats
 from .render_eda_pdf import render_eda_pdf, render_eda_pdf_relational
 from .render_automatic_eda_pdf import render_automatic_eda_pdf
 from .render_automatic_eda_pptx import render_automatic_eda_pptx
+from .render_automatic_eda_markdown import render_automatic_eda_markdown
 from .detect_time_column import detect_time_column
 from .extract_timeseries_raw import extract_timeseries_raw
 from .build_eda_render_ctx import build_eda_render_ctx
@@ -71,8 +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",
@@ -82,6 +85,7 @@ __all__ = [
    "resample_timeseries",
    "render_automatic_eda_pdf",
    "render_automatic_eda_pptx",
+    "render_automatic_eda_markdown",
    "decode_qr_image",
    "adf_kpss_stationarity",
    "acf_pacf",
@@ -36,6 +36,7 @@ from .model import (  # noqa: F401
 from .chapters_registry import CHAPTER_ORDER, build_chapter, build_document  # noqa: F401
 from .render_pdf_impl import render_pdf  # noqa: F401
 from .render_pptx_impl import render_pptx  # noqa: F401
+from .render_md_impl import render_md  # noqa: F401

 __all__ = [
    "ENGINE_NAME",
@@ -60,4 +61,5 @@ __all__ = [
    "build_document",
    "render_pdf",
    "render_pptx",
+    "render_md",
 ]
@@ -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"):
@@ -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")),
@@ -0,0 +1,458 @@
+"""AutomaticEDA Markdown serializer — one self-contained file to paste to an LLM.
+
+Same document model as the PDF/PPTX renderers (an ordered list of
+:class:`Chapter`, each a list of format-independent blocks) but emitted as plain
+**Markdown** instead of a binary. The goal is different from the other two
+renderers: a Markdown EDA is meant to be *pasted into an LLM*, so it prioritises
+TEXT and DATA over visuals. Tables become Markdown tables (every row dumped, no
+pagination — nothing is cut because there are no pages); a ``Figure`` becomes its
+caption plus, when possible, the underlying bar/histogram data as a Markdown
+table (an LLM cannot see the image); glossary term markers are stripped while
+``**bold**`` is kept (it is valid Markdown).
+
+dict-no-throw (the ``eda`` group style): :func:`render_md` never raises. On a
+fatal error it returns ``{path: None, ...}`` with a ``note`` explaining why; a
+malformed block degrades to a readable note rather than crashing the document.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+import re
+
+from . import model
+
+# Glossary span markers (kept text, dropped markers). We intentionally do NOT use
+# ``text_layout.strip_inline_md`` for Markdown blocks because that also removes
+# ``**bold**`` — valid Markdown we want to preserve when pasting to an LLM.
+_TERM_OPEN_RE = re.compile(r"\[\[term:[A-Za-z0-9_]+\]\]")
+_MAX_BAR_ROWS = 100
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Small helpers.
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _clean_terms(s) -> str:
+    """Drop glossary term markers, keeping the visible text (and any **bold**)."""
+    s = model._safe_str(s)
+    s = _TERM_OPEN_RE.sub("", s)
+    return s.replace("[[/term]]", "")
+
+
+def _cell(v) -> str:
+    """Render a value as a safe Markdown table cell.
+
+    Escapes pipes (``|`` -> ``\\|``) so they do not break the column layout and
+    folds newlines to ``<br>`` so a multi-line value stays inside one cell. None
+    becomes an empty string.
+    """
+    s = model._safe_str(v)
+    s = s.replace("|", "\\|")
+    s = s.replace("\r\n", "\n").replace("\r", "\n").replace("\n", "<br>")
+    return s
+
+
+def _slug(text: str) -> str:
+    """GitHub-style heading anchor: lowercase, spaces->'-', drop other symbols."""
+    s = model._safe_str(text).strip().lower()
+    out = []
+    for ch in s:
+        if ch.isalnum():
+            out.append(ch)
+        elif ch in " -":
+            out.append("-")
+        # any other symbol is dropped.
+    slug = "".join(out)
+    while "--" in slug:
+        slug = slug.replace("--", "-")
+    return slug.strip("-")
+
+
+def _fmt_num(v) -> str:
+    """Compact number for the figure data tables (ints as ints, else 4 sig figs)."""
+    try:
+        f = float(v)
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return model._safe_str(v)
+    if f != f:  # NaN
+        return "NaN"
+    if f == int(f) and abs(f) < 1e15:
+        return str(int(f))
+    return f"{f:.4g}"
+
+
+def _fmt_int(v) -> str:
+    try:
+        return str(int(v))
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return model._safe_str(v)
+
+
+def _now_iso() -> str:
+    from datetime import datetime, timezone
+    return datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S UTC")
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Document header (title + metadata blockquote + numbered index).
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _meta_block(meta: dict) -> list:
+    """Build the metadata lines for the header blockquote (omitting absentees)."""
+    ctx = meta.get("ctx") if isinstance(meta.get("ctx"), dict) else {}
+    lines: list = []
+
+    def add(label, value) -> None:
+        if value is None:
+            return
+        s = model._safe_str(value).strip()
+        if s and s.lower() != "none":
+            lines.append(f"**{label}:** {s}")
+
+    add("Dataset", ctx.get("dataset_name") or meta.get("dataset_name"))
+    add("Fuente", ctx.get("source_origin") or meta.get("source_origin"))
+    add("Almacenamiento", ctx.get("storage") or meta.get("storage"))
+    n_rows = ctx.get("n_rows", meta.get("n_rows"))
+    n_cols = ctx.get("n_cols", meta.get("n_cols"))
+    if n_rows is not None and n_cols is not None:
+        lines.append(
+            f"**Dimensiones:** {_fmt_int(n_rows)} filas × {_fmt_int(n_cols)} columnas")
+    add("Generado", meta.get("generated_at") or _now_iso())
+    lines.append(f"**Motor:** {model.ENGINE_NAME} v{model.ENGINE_VERSION}")
+    return lines
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Per-block serializers. Each returns a Markdown string (no surrounding blanks;
+# the caller separates blocks with a blank line).
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def _md_heading(block) -> str:
+    level = int(getattr(block, "level", 1) or 1)
+    hashes = "#" * min(level + 2, 6)  # level1 -> ###; '#'/'##' reserved for doc/chapter.
+    text = _clean_terms(getattr(block, "text", "")).strip()
+    return f"{hashes} {text}"
+
+
+def _md_markdown(block) -> str:
+    # Keep the text verbatim, dropping only glossary markers (keep **bold**).
+    return _clean_terms(getattr(block, "text", "")).rstrip("\n")
+
+
+def _md_kv_table(block) -> str:
+    lines: list = []
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        lines.append(f"**{_clean_terms(title).strip()}**")
+        lines.append("")
+    lines.append("| Campo | Valor |")
+    lines.append("| --- | --- |")
+    for row in (getattr(block, "rows", []) or []):
+        try:
+            label, value = row[0], row[1]
+        except Exception:  # noqa: BLE001
+            label, value = row, ""
+        lines.append(f"| {_cell(label)} | {_cell(value)} |")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _md_data_table(block) -> str:
+    lines: list = []
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        lines.append(f"**{_clean_terms(title).strip()}**")
+        lines.append("")
+    header = list(getattr(block, "header", []) or [])
+    rows = list(getattr(block, "rows", []) or [])
+    if not header:
+        ncol = max((len(r) for r in rows), default=1)
+        header = [f"col{i + 1}" for i in range(ncol)]
+    ncol = len(header)
+    lines.append("| " + " | ".join(_cell(h) for h in header) + " |")
+    lines.append("| " + " | ".join(["---"] * ncol) + " |")
+    for r in rows:  # dump every row — no pagination, nothing cut.
+        cells = [_cell(r[c]) if c < len(r) else "" for c in range(ncol)]
+        lines.append("| " + " | ".join(cells) + " |")
+    note = getattr(block, "note", None)
+    if note:
+        lines.append("")
+        lines.append(f"*{_clean_terms(note).strip()}*")
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _bars_table(bars: list) -> str:
+    """Render extracted bar/histogram data as a Markdown table (Desde/Hasta/Frec)."""
+    lines = ["| Desde | Hasta | Frecuencia |", "| --- | --- | --- |"]
+    shown = bars[:_MAX_BAR_ROWS]
+    for x0, x1, h in shown:
+        lines.append(f"| {_fmt_num(x0)} | {_fmt_num(x1)} | {_fmt_num(h)} |")
+    out = "\n".join(lines)
+    extra = len(bars) - len(shown)
+    if extra > 0:
+        out += f"\n\n*… ({extra} filas más)*"
+    return out
+
+
+def _extract_bars(fig) -> list:
+    """Collect (x_from, x_to, height) of the rectangular bars of a matplotlib fig.
+
+    Histogram / bar-chart bars are ``matplotlib.patches.Rectangle`` with positive
+    width and height; spines, legends and zero-area artists are skipped. Never
+    raises — returns ``[]`` on any problem.
+    """
+    bars: list = []
+    try:
+        for ax in fig.get_axes():
+            # Collect this axes' positive-area rectangles, then keep only the ones
+            # that look like actual histogram/bar bins. Reference shapes that
+            # matplotlib also stores in ``ax.patches`` — most notably the ``±1σ``
+            # band drawn by ``axvspan`` (a single rectangle far wider than a bin)
+            # and a lone Tukey boxplot box — would otherwise show up as fake
+            # "bins". A histogram axes has several near-equal-width bars, so we
+            # drop any rectangle whose width is more than twice the median width
+            # of that axes' rectangles (the σ-band spans many bins; uniform bins
+            # all sit at the median width and stay).
+            ax_bars: list = []
+            for patch in list(getattr(ax, "patches", []) or []):
+                try:
+                    w = patch.get_width()
+                    h = patch.get_height()
+                    x = patch.get_x()
+                except Exception:  # noqa: BLE001 — not a Rectangle-like patch.
+                    continue
+                if w and w > 0 and h and h > 0:
+                    ax_bars.append((x, x + w, h))
+            if len(ax_bars) >= 3:
+                widths = sorted(b[1] - b[0] for b in ax_bars)
+                median_w = widths[len(widths) // 2]
+                if median_w > 0:
+                    ax_bars = [b for b in ax_bars
+                               if (b[1] - b[0]) <= 2.0 * median_w]
+            bars.extend(ax_bars)
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return []
+    return bars
+
+
+def _md_figure(block, meta: dict, out_path: str, counter: list) -> str:
+    """Serialize a Figure prioritising TEXT + DATA (an LLM cannot see the image).
+
+    Emits the caption, then — if the matplotlib figure has bars — a Markdown table
+    of the underlying (Desde, Hasta, Frecuencia) values. Optionally (when
+    ``meta['embed_figures']`` is True) also exports a PNG beside the .md and adds
+    an image link; off by default so the Markdown stays self-contained.
+    """
+    caption = model._safe_str(getattr(block, "caption", "")).strip()
+    parts = [f"*Figura: {caption}*" if caption else "*Figura*"]
+    fig = None
+    try:
+        import matplotlib
+        matplotlib.use("Agg")  # defensive: headless rasterization backend.
+        fig = getattr(block, "fig", None)
+        make = getattr(block, "make", None)
+        if fig is None and callable(make):
+            fig = make()
+        if fig is not None:
+            bars = _extract_bars(fig)
+            if bars:
+                parts.append(_bars_table(bars))
+            if meta.get("embed_figures"):
+                png = _embed_png(fig, out_path, counter)
+                if png:
+                    parts.append(f"![{caption}]({png})")
+    except Exception:  # noqa: BLE001 — a bad figure degrades to just its caption.
+        pass
+    finally:
+        if fig is not None:
+            try:
+                import matplotlib.pyplot as plt
+                plt.close(fig)
+            except Exception:  # noqa: BLE001
+                pass
+    return "\n\n".join(parts)
+
+
+def _embed_png(fig, out_path: str, counter: list) -> str:
+    """Export the figure to ``<basename>_figN.png`` beside the .md; return its name."""
+    try:
+        counter[0] += 1
+        base = os.path.splitext(os.path.basename(out_path))[0] or "figura"
+        name = f"{base}_fig{counter[0]}.png"
+        path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(out_path)), name)
+        fig.savefig(path, format="png", dpi=120, bbox_inches="tight")
+        return name
+    except Exception:  # noqa: BLE001
+        return ""
+
+
+def _md_image(block) -> str:
+    path = model._safe_str(getattr(block, "path", ""))
+    caption = model._safe_str(getattr(block, "caption", "")).strip()
+    out = f"![{caption}]({path})"
+    if caption:
+        out += f"\n\n*{caption}*"
+    return out
+
+
+def _md_caption(block) -> str:
+    return f"*{_clean_terms(getattr(block, 'text', '')).strip()}*"
+
+
+def _md_note(block) -> str:
+    text = _clean_terms(getattr(block, "text", "")).strip()
+    lines = text.split("\n")
+    return "\n".join((f"> {ln}" if ln.strip() else ">") for ln in lines)
+
+
+def _md_group(block, meta: dict, out_path: str, counter: list) -> str:
+    parts: list = []
+    title = getattr(block, "title", None)
+    if title:
+        parts.append(f"### {_clean_terms(title).strip()}")
+    for b in (getattr(block, "blocks", []) or []):
+        try:
+            seg = _serialize_block(b, meta, out_path, counter)
+        except Exception:  # noqa: BLE001
+            seg = ""
+        if seg:
+            parts.append(seg)
+    return "\n\n".join(parts)
+
+
+def _md_glossary_entry(block) -> str:
+    label = (model._safe_str(getattr(block, "label", "")).strip()
+             or model._safe_str(getattr(block, "key", "")).strip())
+    definition = _clean_terms(getattr(block, "definition", "")).strip()
+    out = f"### {label}"
+    if definition:
+        out += f"\n\n{definition}"
+    return out
+
+
+def _serialize_block(block, meta: dict, out_path: str, counter: list) -> str:
+    """Dispatch a single block to its Markdown serializer. Unknown -> note."""
+    kind = getattr(block, "kind", "")
+    if kind == "heading":
+        return _md_heading(block)
+    if kind == "markdown":
+        return _md_markdown(block)
+    if kind == "kv_table":
+        return _md_kv_table(block)
+    if kind == "data_table":
+        return _md_data_table(block)
+    if kind == "figure":
+        return _md_figure(block, meta, out_path, counter)
+    if kind == "image":
+        return _md_image(block)
+    if kind == "caption":
+        return _md_caption(block)
+    if kind == "note":
+        return _md_note(block)
+    if kind == "group":
+        return _md_group(block, meta, out_path, counter)
+    if kind == "glossary_entry":
+        return _md_glossary_entry(block)
+    # Unknown content -> readable note (mirrors the model's defensive coercion).
+    return _md_note(model.Note(text=model._safe_str(block)))
+
+
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+# Entry point.
+# --------------------------------------------------------------------------- #
+def render_md(chapters: list, out_path: str, meta: dict = None) -> dict:
+    """Serialize a list of Chapters into a single self-contained Markdown file.
+
+    The output leads with ``# <title>``, a metadata blockquote and a numbered
+    ``## Índice`` linking each chapter, then one ``## N. <title>`` section per
+    chapter with its blocks. Tables become Markdown tables (every row dumped),
+    figures become caption + underlying data table, glossary markers are stripped
+    while ``**bold**`` is kept. Designed to be pasted into an LLM.
+
+    Args:
+        chapters: a list of ``Chapter`` (dataclasses or dicts); normalized
+            defensively with ``model.as_chapters``.
+        out_path: filesystem path for the ``.md`` (parent dirs are created).
+        meta: optional dict. Recognised keys: ``title``, ``ctx`` (dict with
+            ``dataset_name``/``source_origin``/``storage``/``n_rows``/``n_cols``),
+            ``generated_at``, ``embed_figures`` (export PNGs beside the .md,
+            default False).
+
+    Returns:
+        dict (never raises): ``{path: str|None, n_chars: int,
+        chapters: list[{id, version}], note: str}``. On a fatal error ``path`` is
+        None and ``note`` explains why.
+    """
+    meta = meta or {}
+    chapters = model.as_chapters(chapters)
+    title = model._safe_str(meta.get("title")) or model.ENGINE_NAME
+
+    # Edge: nothing to render -> a minimal but valid Markdown document.
+    if not chapters:
+        content = (f"# {title}\n\n"
+                   "*(documento vacío — sin capítulos aplicables)*\n")
+        return _write(out_path, content, [], "documento vacío")
+
+    counter = [0]  # document-wide figure counter for unique PNG names.
+    notes: list = []
+    segments: list = [f"# {title}"]
+
+    meta_lines = _meta_block(meta)
+    if meta_lines:
+        segments.append("\n".join(f"> {ln}" for ln in meta_lines))
+
+    # Numbered index. The anchor matches the chapter heading emitted below
+    # (``## N. <title>``) in GitHub slug style.
+    chap_heads = []
+    idx_lines = ["## Índice"]
+    for i, ch in enumerate(chapters, 1):
+        head_text = f"{i}. {model._safe_str(ch.title)}"
+        anchor = _slug(head_text)
+        chap_heads.append((head_text, anchor))
+        idx_lines.append(f"{i}. [{model._safe_str(ch.title)}](#{anchor})")
+    segments.append("\n".join(idx_lines))
+
+    chapters_meta = []
+    for i, ch in enumerate(chapters, 1):
+        segments.append("---")
+        head_text, _anchor = chap_heads[i - 1]
+        segments.append(f"## {head_text}")
+
+        blocks = list(ch.blocks or [])
+        # Omit a leading level-1 Heading that just repeats the chapter title.
+        if blocks:
+            b0 = blocks[0]
+            if (getattr(b0, "kind", "") == "heading"
+                    and int(getattr(b0, "level", 1) or 1) == 1
+                    and _clean_terms(getattr(b0, "text", "")).strip()
+                    == model._safe_str(ch.title).strip()):
+                blocks = blocks[1:]
+
+        for block in blocks:
+            try:
+                seg = _serialize_block(block, meta, out_path, counter)
+            except Exception as e:  # noqa: BLE001
+                seg = _md_note(model.Note(text=model._safe_str(block)))
+                notes.append(
+                    f"bloque '{getattr(block, 'kind', '?')}' del capítulo "
+                    f"'{ch.id}' degradado: {e}")
+            if seg:
+                segments.append(seg)
+        chapters_meta.append({"id": ch.id, "version": ch.version})
+
+    content = "\n\n".join(segments) + "\n"
+    note = f"{len(content)} caracteres"
+    if notes:
+        note += " · " + "; ".join(notes)
+    return _write(out_path, content, chapters_meta, note)
+
+
+def _write(out_path: str, content: str, chapters_meta: list, note: str) -> dict:
+    """Write the Markdown to disk (creating parents). dict-no-throw."""
+    try:
+        parent = os.path.dirname(os.path.abspath(out_path))
+        os.makedirs(parent, exist_ok=True)
+        with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as fh:
+            fh.write(content)
+    except Exception as e:  # noqa: BLE001 — never raise from the writer.
+        return {"path": None, "n_chars": 0, "chapters": [],
+                "note": f"no se pudo escribir el Markdown: {e}"}
+    return {"path": out_path, "n_chars": len(content),
+            "chapters": chapters_meta, "note": note}
@@ -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 +1,89 @@
+---
+name: render_automatic_eda_markdown
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def render_automatic_eda_markdown(chapters_or_profile, out_path: str, meta: dict = None) -> dict"
+description: "Renderiza un documento AutomaticEDA por CAPÍTULOS (modelo de bloques independiente del formato) en un único MARKDOWN autocontenido pensado para PEGAR A UN LLM. Acepta una lista de capítulos del modelo o directamente un TableProfile del grupo eda (construye los capítulos canónicos con build_document). Prioriza TEXTO + DATOS sobre lo visual: las tablas se vuelcan como tablas markdown con TODAS las filas (sin paginar — no hay páginas que cortar), una figura matplotlib se reduce a su caption más la tabla de datos subyacente (Desde/Hasta/Frecuencia de las barras del histograma) porque un LLM no ve la imagen, y los marcadores de glosario se eliminan conservando el **negrita**. Lleva cabecera (# título), bloque de metadatos en blockquote e índice numerado con anclas GitHub. Espejo de render_automatic_eda_pdf/render_automatic_eda_pptx pero SIN manifest (KISS, el markdown es un único artefacto de texto). dict-no-throw: nunca lanza, devuelve {path, n_chars, chapters, note}; en error fatal path es None y note explica la causa. Flag opcional meta['embed_figures'] exporta PNGs junto al .md (off por defecto)."
+tags: [eda, markdown, render, report, llm, automatic-eda, chapters, versioned, no-cut, text, datascience, python]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [os, re, matplotlib, "datascience.automatic_eda"]
+params:
+  - name: chapters_or_profile
+    desc: "una lista de capítulos del modelo AutomaticEDA (dataclasses Chapter o dicts {id,title,version,blocks}) O un TableProfile dict del grupo eda. Si es un TableProfile, los capítulos canónicos se construyen con build_document(profile, meta['ctx']). Bloques soportados: heading, markdown, kv_table, data_table, figure, image, caption, note, group, glossary_entry. Lectura defensiva: lo no reconocido se degrada a Note, nunca lanza."
+  - name: out_path
+    desc: "ruta del archivo .md de salida. Los directorios padre se crean si faltan. Directorio no escribible → {path:None, note:<causa>} sin lanzar."
+  - name: meta
+    desc: "dict opcional. Claves: title (título del documento), ctx (dict con dataset_name→Dataset, source_origin→Fuente, storage→Almacenamiento, n_rows/n_cols→Dimensiones; también lo consumen los builders de capítulo cuando se da un profile), generated_at (timestamp; si falta se genera ISO UTC), embed_figures (True para exportar PNGs <basename>_figN.png junto al .md; por defecto False y el markdown queda autocontenido)."
+output: "dict (nunca lanza): {path: str|None, n_chars: int, chapters: list[{id,version}], note: str}. En error fatal (p.ej. directorio no escribible) path es None y note explica la causa. Un documento sin capítulos aplicables produce un markdown mínimo válido con 'documento vacío' y chapters=[]."
+tested: true
+tests: ["test_golden_bloques_sinteticos_serializa_todo_a_markdown", "test_edge_documento_vacio_no_revienta", "test_profile_path_construye_capitulos_y_escribe"]
+test_file_path: "python/functions/datascience/render_automatic_eda_markdown_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/render_automatic_eda_markdown.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+from datascience import render_automatic_eda_markdown
+
+# Desde un TableProfile del grupo eda (mismo modelo que los renderers PDF/PPTX).
+profile = {
+    "table": "ventas", "source": "/data/ventas.csv",
+    "n_rows": 1000, "n_cols": 2, "quality_score": 92.5,
+    "columns": [
+        {"name": "precio", "inferred_type": "numeric", "null_pct": 0.01,
+         "numeric": {"mean": 42.5, "median": 40.0, "min": 1.0, "max": 100.0,
+                     "std": 12.3}},
+        {"name": "categoria", "inferred_type": "categorical", "null_pct": 0.0,
+         "categorical": {"top": [{"value": "neumaticos", "count": 500}]}},
+    ],
+}
+res = render_automatic_eda_markdown(
+    profile, "reports/ventas_aeda.md",
+    {"title": "EDA — ventas",
+     "ctx": {"dataset_name": "Ventas", "source_origin": "ERP export",
+             "n_rows": 1000, "n_cols": 2}})
+print(res["path"], res["n_chars"], res["chapters"])
+# -> reports/ventas_aeda.md 4123 [{'id':'portada','version':'1.0.0'}, ...]
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Cuando quieras **pegar el EDA a un LLM** (ChatGPT, Claude, ...) o tenerlo en texto
+plano versionable: mismo documento por capítulos que el PDF/PPTX, pero serializado a
+Markdown sin binarios. Úsala como tercera salida junto a `render_automatic_eda_pdf`
+(móvil) y `render_automatic_eda_pptx` (compartir) desde el MISMO modelo de capítulos.
+A diferencia de esas dos, no hay páginas ni slides: todas las filas de cada tabla se
+vuelcan (nada se corta) y cada figura se reduce a su caption + la tabla de datos
+subyacente, que es lo que un LLM puede leer. Para añadir capítulos al documento, ver
+`docs/capabilities/automatic_eda.md`.
+
+## Gotchas
+
+- **Impura**: escribe el `.md` en `out_path` (crea los directorios padre). Con
+  `meta['embed_figures']=True` además exporta un PNG `<basename>_figN.png` por figura
+  junto al `.md`; por defecto NO exporta nada y el markdown queda autocontenido.
+- **Nunca lanza** (dict-no-throw): un bloque que falle se degrada a una nota y se anota
+  en `note`; el documento se escribe igual. Un profile/lista vacíos producen un markdown
+  mínimo válido con `*(documento vacío …)*` y `chapters=[]`.
+- **Figuras = datos, no imagen**: un bloque `figure` se serializa como `*Figura: caption*`
+  más, si la figura matplotlib trae barras (histograma / barras), una tabla
+  `| Desde | Hasta | Frecuencia |` extraída de los `Rectangle` patches (máx 100 filas;
+  el resto se trunca con `*… (N filas más)*`). Si no hay barras o algo falla, solo sale
+  el caption. La figura se cierra (`plt.close`) tras leerla.
+- **Glosario vs negrita**: se eliminan SOLO los marcadores de glosario
+  `[[term:key]]visible[[/term]]` (queda `visible`); el `**negrita**` markdown SE
+  CONSERVA (es válido). No se usa `strip_inline_md` aquí porque ese también quita el bold.
+- **Anclas del índice**: el `## Índice` enlaza cada capítulo con un ancla estilo GitHub
+  del encabezado `## N. Título` (minúsculas, espacios→`-`, sin signos). Si dos capítulos
+  comparten título exacto sus anclas colisionan (caso raro; los capítulos canónicos tienen
+  títulos únicos).
+- **Tablas**: las celdas escapan `|` (→ `\|`) y pliegan saltos de línea a `<br>` para no
+  romper la columna. No hay reparto por ancho — un LLM no lo necesita.
@@ -0,0 +1,55 @@
+"""render_automatic_eda_markdown — chapter-based EDA report as one Markdown file.
+
+Public ``eda``-group entry point that serializes an AutomaticEDA document (a list
+of chapters, or an ``eda`` TableProfile from which the canonical chapters are
+built) into a single self-contained Markdown file optimised to be **pasted into
+an LLM**: plain text, Markdown tables (every row dumped — there are no pages to
+cut), figures reduced to caption + underlying data, no binaries. It mirrors
+``render_automatic_eda_pdf`` / ``render_automatic_eda_pptx`` but for text output;
+unlike those it writes no manifest (KISS — Markdown is a single text artefact).
+
+dict-no-throw: never raises. Returns ``{path, n_chars, chapters, note}``; on a
+fatal error ``path`` is None and ``note`` explains why.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from datascience.automatic_eda import build_document, render_md
+from datascience.automatic_eda.model import as_chapter, as_chapters
+
+
+def _coerce_chapters(chapters_or_profile, meta: dict) -> list:
+    """Accept chapters OR an eda profile and return a list of Chapter."""
+    arg = chapters_or_profile
+    if isinstance(arg, (list, tuple)):
+        return as_chapters(list(arg))
+    if isinstance(arg, dict):
+        if "blocks" in arg and "columns" not in arg:
+            ch = as_chapter(arg)
+            return [ch] if ch is not None else []
+        return build_document(arg, (meta or {}).get("ctx"))
+    return []
+
+
+def render_automatic_eda_markdown(chapters_or_profile, out_path: str,
+                                  meta: dict = None) -> dict:
+    """Render an AutomaticEDA document into a single self-contained Markdown file.
+
+    Args:
+        chapters_or_profile: a list of chapters (``Chapter`` dataclasses or
+            dicts) or an ``eda`` TableProfile dict (chapters built via
+            ``build_document(profile, meta['ctx'])``).
+        out_path: filesystem path for the ``.md`` (parent dirs are created).
+        meta: optional dict. Recognised keys: ``title``, ``ctx`` (dict with
+            ``dataset_name``/``source_origin``/``storage``/``n_rows``/``n_cols``),
+            ``generated_at``, ``embed_figures`` (export PNGs beside the .md,
+            default False — off keeps the Markdown self-contained).
+
+    Returns:
+        dict (never raises): ``{path: str|None, n_chars: int,
+        chapters: list[{id, version}], note: str}``. On a fatal error ``path`` is
+        None and ``note`` explains the cause.
+    """
+    meta = dict(meta or {})
+    chapters = _coerce_chapters(chapters_or_profile, meta)
+    return render_md(chapters, out_path, meta)
@@ -0,0 +1,168 @@
+"""Tests for render_automatic_eda_markdown — DoD: golden + edge + profile path.
+
+Self-contained synthetic blocks (no DuckDB). Verifies every block kind serializes
+to Markdown (heading, markdown with glossary+bold, kv/data tables, a figure whose
+histogram bars become a data table, caption, note, group, glossary entry), that a
+leading level-1 heading equal to the chapter title is omitted, that an empty
+document degrades to a valid minimal Markdown without raising, and that passing a
+minimal TableProfile builds chapters and writes the file.
+"""
+
+import os
+import tempfile
+
+from datascience.render_automatic_eda_markdown import render_automatic_eda_markdown
+from datascience.automatic_eda.model import (
+    Caption, Chapter, DataTable, Figure, GlossaryEntry, Group, Heading, KVTable,
+    Markdown, Note,
+)
+
+
+def _hist_fig():
+    import matplotlib
+    matplotlib.use("Agg")
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    fig, ax = plt.subplots()
+    ax.hist([1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5], bins=5)
+    return fig
+
+
+def _chapters() -> list:
+    blocks = [
+        Heading("Demo", 1),                       # == chapter title -> omitted.
+        Heading("Seccion dos", 2),                # -> ####
+        Markdown("Texto con [[term:ent]]entropia[[/term]] y **bold** aqui."),
+        KVTable(rows=[("Filas", 1000), ("Columnas", 5)], title="Resumen"),
+        DataTable(header=["col", "valor"],
+                  rows=[["alpha", "111"], ["beta", "222"], ["gamma", "333"]],
+                  title="Datos", note="nota inferior"),
+        Figure(make=_hist_fig, caption="Histograma demo"),
+        Caption("pie de figura"),
+        Note("una nota aparte"),
+        Group(title="Grupo X", blocks=[Markdown("dentro del grupo")]),
+        GlossaryEntry(key="ent", label="Entropia",
+                      definition="Medida de incertidumbre."),
+    ]
+    return [Chapter(id="demo", title="Demo", version="1.0.0", blocks=blocks)]
+
+
+def _read(path: str) -> str:
+    with open(path, "r", encoding="utf-8") as fh:
+        return fh.read()
+
+
+def test_golden_bloques_sinteticos_serializa_todo_a_markdown():
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
+        out = os.path.join(d, "demo.md")
+        res = render_automatic_eda_markdown(
+            _chapters(), out,
+            {"title": "EDA Demo",
+             "ctx": {"dataset_name": "Demo", "n_rows": 12, "n_cols": 2}})
+        assert res["path"] == out
+        assert os.path.exists(out)
+        assert res["n_chars"] > 0
+        assert res["chapters"] == [{"id": "demo", "version": "1.0.0"}]
+
+        content = _read(out)
+        # Document structure.
+        assert content.startswith("# ")
+        assert "## Índice" in content
+        # A Markdown table is present (header + separator row).
+        assert "| " in content and "| --- " in content
+        # DataTable values are all dumped.
+        for v in ("alpha", "111", "beta", "222", "gamma", "333"):
+            assert v in content
+        # Glossary markers stripped, bold kept.
+        assert "[[term" not in content
+        assert "[[/term]]" not in content
+        assert "**bold**" in content
+        assert "entropia" in content  # visible glossary text preserved.
+        # Figure histogram bars became a data table.
+        assert "| Desde | Hasta | Frecuencia |" in content
+        # Glossary entry rendered as a level-3 heading.
+        assert "### Entropia" in content
+        # Level-2 heading -> ####.
+        assert "#### Seccion dos" in content
+        # Leading level-1 heading equal to the title was omitted.
+        assert "### Demo" not in content
+        # Group title rendered.
+        assert "### Grupo X" in content
+
+
+def _hist_fig_with_span():
+    """Histogram with a wide ``axvspan`` (±1σ band) over it.
+
+    Reproduces the num_distr figure shape: matplotlib keeps the span as a lone
+    Rectangle in ``ax.patches`` alongside the bin bars; it must NOT leak into the
+    extracted bins table as a fake bin (it is ~5x wider than a bin)."""
+    import matplotlib
+    matplotlib.use("Agg")
+    import matplotlib.pyplot as plt
+    fig, ax = plt.subplots()
+    data = [1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5]
+    ax.hist(data, bins=5)
+    ax.axvspan(2.0, 4.0, alpha=0.2)   # mean±σ band — a wide stray rectangle.
+    return fig
+
+
+def test_figura_descarta_axvspan_de_la_tabla_de_bins():
+    """The ±1σ band rectangle must not appear as a row in the bins table."""
+    blocks = [Figure(make=_hist_fig_with_span, caption="Hist con banda")]
+    chapters = [Chapter(id="f", title="Fig", version="1.0.0", blocks=blocks)]
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
+        out = os.path.join(d, "fig.md")
+        render_automatic_eda_markdown(chapters, out, {"title": "T"})
+        content = _read(out)
+        assert "| Desde | Hasta | Frecuencia |" in content
+        # Extract the rows of the bins table: lines between the header/separator
+        # and the next blank line.
+        lines = content.splitlines()
+        hi = next(i for i, ln in enumerate(lines)
+                  if ln.startswith("| Desde | Hasta | Frecuencia |"))
+        rows = []
+        for ln in lines[hi + 2:]:           # skip header + separator
+            if not ln.startswith("|"):
+                break
+            rows.append(ln)
+        # 5 histogram bins, no extra wide span row.
+        assert len(rows) == 5, rows
+        # No row spans a width of ~2.0 (the axvspan from x=2 to x=4).
+        for ln in rows:
+            cells = [c.strip() for c in ln.strip("|").split("|")]
+            lo, hi_v = float(cells[0]), float(cells[1])
+            assert (hi_v - lo) < 1.5, f"wide span leaked: {ln}"
+
+
+def test_edge_documento_vacio_no_revienta():
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
+        out = os.path.join(d, "empty.md")
+        res = render_automatic_eda_markdown([], out, {})
+        assert res["path"] == out
+        assert os.path.exists(out)
+        assert res["chapters"] == []
+        content = _read(out)
+        assert "documento vacío" in content
+        assert content.startswith("# ")
+
+
+def test_profile_path_construye_capitulos_y_escribe():
+    profile = {
+        "table": "mini",
+        "source": "/data/mini.csv",
+        "n_rows": 10,
+        "n_cols": 1,
+        "quality_score": 88.0,
+        "columns": [
+            {"name": "x", "inferred_type": "numeric", "null_pct": 0.0,
+             "null_count": 0,
+             "numeric": {"mean": 1.0, "median": 1.0, "min": 0.0, "max": 2.0,
+                         "std": 0.5}},
+        ],
+    }
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as d:
+        out = os.path.join(d, "mini.md")
+        res = render_automatic_eda_markdown(
+            profile, out, {"title": "Mini", "ctx": {"dataset_name": "Mini"}})
+        assert res["path"] == out  # not None — no exception, file written.
+        assert os.path.exists(out)
+        assert res["n_chars"] > 0
@@ -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"])
@@ -1,9 +1,10 @@
-"""render_automatic_eda — EDA completo one-shot: perfil → ctx → PDF + PPTX.
+"""render_automatic_eda — EDA completo one-shot: perfil → ctx → PDF + PPTX + MD.

 Pipeline impuro del grupo de capacidad `eda`. Dada UNA tabla DuckDB (o
-PostgreSQL), produce el informe AutomaticEDA COMPLETO en sus dos formatos a la
-vez (PDF móvil A5 + PPTX 16:9) con los 11 capítulos POBLADOS, en una sola
-llamada. Compone, sin reimplementar su lógica, cuatro funciones del registry:
+PostgreSQL), produce el informe AutomaticEDA COMPLETO en sus tres formatos a la
+vez (PDF móvil A5 + PPTX 16:9 + Markdown autocontenido para pegar a un LLM) con
+los capítulos POBLADOS, en una sola llamada. Compone, sin reimplementar su
+lógica, varias funciones del registry:

  - profile_table          : perfila la tabla end-to-end (TableProfile agregado),
                             opcionalmente con modelos baratos y análisis de serie.
@@ -12,8 +13,11 @@ llamada. Compone, sin reimplementar su lógica, cuatro funciones del registry:
                             modelos/geo, timeseries_raw para series, geo_points
                             para el mapa, db_path/table para la agregación
                             push-down). Sin él, esos capítulos degradan.
-  - render_automatic_eda_pdf  : renderiza el documento por capítulos a PDF.
-  - render_automatic_eda_pptx : renderiza el mismo documento a PPTX.
+  - render_automatic_eda_pdf      : renderiza el documento por capítulos a PDF.
+  - render_automatic_eda_pptx     : renderiza el mismo documento a PPTX.
+  - render_automatic_eda_markdown : serializa el mismo documento a Markdown
+                                    autocontenido (texto + tablas markdown, sin
+                                    binarios) para incorporar a un LLM.

 El TableProfile agregado basta para portada/overview/distribuciones/calidad/
 correlación, pero los capítulos `modelos`, `timeseries`, `geospatial` y
@@ -32,6 +36,7 @@ from datetime import datetime, timezone

 from datascience import (
    build_eda_render_ctx,
+    render_automatic_eda_markdown,
    render_automatic_eda_pdf,
    render_automatic_eda_pptx,
    run_eda_models,
@@ -93,6 +98,7 @@ def render_automatic_eda(
    out_dir: str = "reports",
    basename: str = None,
    ctx_extra: dict = None,
+    emit_md: bool = True,
 ) -> dict:
    """Perfila una tabla y emite el informe AutomaticEDA completo (PDF + PPTX).

@@ -140,13 +146,19 @@ def render_automatic_eda(
        ctx_extra: dict opcional con claves de presentación/contexto extra que se
            mezclan en el ctx (p.ej. dataset_name, description, source_origin).
            No pisan las claves de datos calculadas por build_eda_render_ctx.
+        emit_md: además del PDF y el PPTX, emite un Markdown autocontenido del
+            MISMO documento por capítulos (texto plano + tablas markdown, sin
+            binarios), pensado para pegar a un LLM. Default True. La ruta sale en
+            la clave de retorno ``aeda_md_path``. No altera las demás salidas.

    Returns:
        dict (nunca lanza). En éxito::

            {"status": "ok", "pdf_path": str, "pptx_path": str,
-             "manifest_path": str|None, "n_pages": int, "n_slides": int,
-             "pdf_note": str, "pptx_note": str, "profile": <TableProfile>}
+             "aeda_md_path": str|None, "manifest_path": str|None,
+             "n_pages": int, "n_slides": int, "md_chars": int|None,
+             "pdf_note": str, "pptx_note": str, "md_note": str|None,
+             "profile": <TableProfile>}

        En error: {"status": "error", "error": str}.
    """
@@ -243,15 +255,26 @@ def render_automatic_eda(
        rpdf = render_automatic_eda_pdf(prof, pdf_path, meta) or {}
        rpptx = render_automatic_eda_pptx(prof, pptx_path, meta) or {}

+        # Salida Markdown autocontenida (mismo documento por capítulos) para
+        # pegar a un LLM. Aditiva: no afecta a PDF/PPTX/manifest. dict-no-throw.
+        rmd = {}
+        md_path = None
+        if emit_md:
+            md_path = os.path.join(out_dir, base + ".md")
+            rmd = render_automatic_eda_markdown(prof, md_path, meta) or {}
+
        return {
            "status": "ok",
            "pdf_path": rpdf.get("path"),
            "pptx_path": rpptx.get("path"),
+            "aeda_md_path": rmd.get("path"),
            "manifest_path": rpdf.get("manifest_path"),
            "n_pages": rpdf.get("n_pages"),
            "n_slides": rpptx.get("n_slides"),
+            "md_chars": rmd.get("n_chars"),
            "pdf_note": rpdf.get("note"),
            "pptx_note": rpptx.get("note"),
+            "md_note": rmd.get("note"),
            "profile": prof,
        }
    except Exception as e:  # noqa: BLE001 — dict-no-throw: degradar, nunca lanzar.
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	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
egutierrez	48de3ce3da	feat(eda): salida Markdown del AutomaticEDA para pegar a un LLM Añade un tercer formato de salida al AutomaticEDA, junto al PDF y el PPTX: un Markdown autocontenido del MISMO documento por capítulos (chapters_registry.build_document), optimizado para incorporar a un LLM (texto plano + tablas markdown reales, sin binarios incrustados). - render_md_impl.render_md(chapters, out_path, meta): serializa los bloques del modelo (Heading/Markdown/KVTable/DataTable/Figure/Image/Caption/Note/ Group/GlossaryEntry) a Markdown. Cabecera con metadatos + índice navegable con anclas GitHub; tablas volcadas enteras (el MD no pagina); marcadores de glosario eliminados conservando la negrita; glosario al final. - Figuras: un LLM no ve la imagen, así que se prioriza texto + datos. Se emite el caption y, cuando la figura tiene barras (histograma), se extrae la tabla de bins (Desde/Hasta/Frecuencia) de los artistas matplotlib. La banda ±1σ (axvspan) se descarta por ancho para que no aparezca como un falso bin. PNG opcional vía meta['embed_figures'] (off por defecto → sin binarios). - render_automatic_eda_markdown: función pública del registry (tag eda), espejo de render_automatic_eda_pdf/pptx, acepta lista de capítulos o un TableProfile (build_document). dict-no-throw. - render_automatic_eda (pipeline): emite también el .md (emit_md=True por defecto, clave de retorno aeda_md_path). Cambio aditivo: PDF/PPTX/manifest siguen saliendo igual. Tests: golden de todos los kinds + regresión del filtro de la banda ±1σ + edge documento vacío + profile path. Suite del paquete y del pipeline verde (122 passed). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-30 18:52:08 +02:00