Prospectiva Básica

Base de skill generada en L30-F1. Análisis estructural 100% local (stdlib Python, sin red, determinista — CRIT-001).

Authoritative Paths

Recurso	Path
Micro-MICMAC	scripts/micmac.py
Micro-MACTOR	scripts/mactor.py
Fixtures de referencia	tests/fixtures/l30-prospectiva/
Tests	tests/bats/test-l30-prospectiva.bats
Preregistro	labs/roadmaps/l30-prospectiva-sistemica.md

MICMAC — qué variables mover

1. Define 4-20 variables del sistema y su matriz de influencias directas (0 = nada, 1 = débil, 2 = media, 3 = fuerte). Filas influyen a columnas.
2. Ejecuta: python3 scripts/micmac.py --matrix sistema.json
3. Lee cuadrantes:
   • Motriz (influye mucho, depende poco): palanca de acción prioritaria.
   • Dependiente (recibe, no influye): indicador de resultado, no palanca.
   • Enlace (ambos altos): inestable — amplifica tanto riesgos como mejoras.
   • Autónomo (ambos bajos): irrelevante para el sistema actual.

MACTOR — quién se mueve y con quién

1. Define 2-6 actores con positions (0..1 por eje), stake (cuánto les importa cada eje) y power (0..1).
2. Ejecuta: python3 scripts/mactor.py --actors actores.json
3. Lee: divergences (conflicto latente donde ambos stakes son altos), alliances (convergencia ≥ 0.7), agreement_zone (centroide ponderado por poder + spread — el rango negociable real).

Límites declarados (honestidad de método)

• El encuadre de variables y actores es input humano: el método no sustituye el juicio de quien define la matriz (R4 del preregistro).
• Análisis estático: no adapta el sistema; complementar con vigilancia (V4).
• Una sola corrida no valida nada: las predicciones se backtestean (L30-F3).

Related

• Roadmap: labs/roadmaps/l30-prospectiva-sistemica.md (F2: caso real, F3: backtesting)
• Mapa de verificación: docs/harness-map.md (L28)