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Bucle de auto-refinamiento continuo: memoria persistente, revisión y refinamiento periódico, conocimiento compartido entre sesiones y reversión automática mediante la herramienta harness_refine invocable por el modelo.

Controlador de autoevolución con prioridad en la evidencia: generación acotada de candidatos Cordis, admisión de Loader real de un solo intento, evaluación Harbor y un linaje con registro reanudable tras fallos.