El capítulo PORTADA ahora muestra SIEMPRE el tamaño del dataset (N filas ×
M columnas) en grande, como heading junto al nombre y agrupado con él
(Group keep-together), en lugar de enterrarlo en la tabla de metadatos.
La Descripción y la Granularidad ya no salen vacías ni con placeholders:
se resuelven por cascada — ctx explícito > bloque LLM (profile['llm'].summary
/ row_meaning de eda_llm_insights) > derivación del propio perfil (forma,
mezcla de tipos y score de calidad para la descripción; columnas
key_candidates o la forma de la tabla para una frase 'Cada fila es…').
Las derivaciones son honestas (declaran que vienen del perfil) y nunca
inventan significado de negocio.
Añade chapters/portada_test.py: golden (tamaño grande + textos del LLM,
sin fila 'Tamaño' duplicada), fallbacks sin LLM (keys / forma), prioridad
de ctx, edge de perfil vacío sin lanzar, y render a PDF + PPTX.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
egutierrez
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