feat(nouser): Phase C — pseudo-embeddings + atracción por centroide

El "imán semántico" matemático del diseño Kairos, sin LLM. Cada
archivo se proyecta a un vector 32-d determinista derivado de sus
metadatos; cada Mónada calcula su centroide; archivos nuevos se
asignan por cosine similarity contra los centroides existentes.

Cambios:

- nouser-core dep nueva: blake3 (hash determinista de strings).
- crates/modules/nouser/core/src/embed.rs nuevo:
  - EMBED_DIM = 32. Vector:
    * dims 0..8:  blake3(extension)
    * dims 8..16: blake3(parent_dir)
    * dims 16..24: blake3(file_stem)
    * dims 24..28: tamaño (log + flags)
    * dims 28..32: mtime (escala día + features cíclicas)
  - Tip clave: hash bytes se centran a [-1, 1] (no [0, 1]). Sin
    centrar, dos hashes random tendrían cosine ~0.75 espurio.
    Centrados, expectativa ≈ 0 entre no-relacionados.
  - APIs: embed, cosine_similarity, centroid, cohesion,
    attraction_score, best_attraction. DEFAULT_ATTRACTION_THRESHOLD = 0.7.
- cluster::by_directory ahora computa el centroide de cada Mónada
  y lo guarda en MonadManifest.centroid. El centroide viaja al
  brahman-status vía DataFacet.centroid.
- bin nouser nuevo subcomando: attract <dir> <file>.
  - Scan del dir, embedding del archivo objetivo, ranking de afinidad
    contra Mónadas con centroide.
  - 🧲 si la mejor supera umbral, · si es mejor pero debajo.

Validación end-to-end:

  $ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/src/embed.rs
    🧲  0.9058  [01K..] src  (ente-brain/src)
        0.8984  [01K..] src  (brahman-handshake/src)
        ...

  $ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/Cargo.toml
        0.3427  [01K..] graph  (ente-zero/src/graph)
    (mejor score 0.3427 < umbral 0.7000 — no se 'pega')

7 tests nuevos en embed (determinismo, normalización, similitud
mismo-dir/mismo-ext, baja entre no-relacionados, centroide
unidad+coherente, attraction picks correctly, vacío skipeado).

Tests acumulados: 73. cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.

Próximo: Phase D — nouser-nous, módulo aparte para LLM real.
Mock-nous determinista (basado en estos pseudo-embeddings) en
BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=test; real-nous en prod. El switch lo hace
el broker via priority_contexts.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

CHANGELOG.md

@@ -6,6 +6,62 @@ ratio/diff ver `git show <sha>`.
 
 ## 2026-05-08
 
+### feat(nouser): Phase C — pseudo-embeddings + atracción por centroide
+El "imán semántico" matemático del diseño Kairos, sin LLM. Cada
+archivo se proyecta a un vector 32-d derivado de sus metadatos; cada
+Mónada calcula su centroide; archivos nuevos se asignan por cosine
+similarity contra los centroides existentes.
+
+Cambios:
+
+- nouser-core dep nueva: `blake3` (hash determinista de strings).
+- `crates/modules/nouser/core/src/embed.rs`:
+  - `EMBED_DIM = 32`. Estructura del vector:
+    - dims  0..8:  blake3(extension)     → identidad de tipo
+    - dims  8..16: blake3(parent_dir)    → identidad de contenedor
+    - dims 16..24: blake3(file_stem)     → identidad léxica
+    - dims 24..28: tamaño (log + flags)
+    - dims 28..32: mtime (escala día + cíclicas)
+  - **Tip clave**: bytes del hash se centran a `[-1, 1]` (no `[0, 1]`).
+    Sin centrar, dos vectores hash random tendrían cosine ~0.75
+    espuria; centrados, expectativa ≈ 0 entre no-relacionados.
+  - APIs: `embed`, `cosine_similarity`, `centroid`, `cohesion`,
+    `attraction_score`, `best_attraction`. `DEFAULT_ATTRACTION_THRESHOLD = 0.7`.
+- `cluster::by_directory` ahora computa el centroide de cada Mónada
+  (promedio de embeddings de los miembros, L2-normalizado) y lo guarda
+  en `MonadManifest.centroid`. El centroide viaja al brahman-status vía
+  `DataFacet.centroid` → ahora se ven los Vec<f32> reales por cada Mónada.
+- bin nouser nuevo subcomando: `attract <dir> <file>`.
+  - Escanea el dir, embeda el archivo objetivo, ranking de afinidad
+    contra todas las Mónadas con centroide.
+  - Marca 🧲 si la mejor supera el umbral, `·` si es la mejor pero
+    debajo, espacio en blanco para el resto.
+
+Validación end-to-end:
+
+  $ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/src/embed.rs
+  ranking de atracción (cosine similarity):
+    🧲  0.9058  [01K..] src  (11 archivos en crates/core/ente-brain/src)
+        0.8984  [01K..] src  (6 archivos en crates/core/brahman-handshake/src)
+        0.8918  [01K..] src  (5 archivos en crates/core/ente-zero/src)
+        ...
+
+  $ nouser attract crates/core crates/modules/nouser/core/Cargo.toml
+  ranking:
+        0.3427  [01K..] graph  (7 archivos en crates/core/ente-zero/src/graph)
+        ...
+    (mejor score 0.3427 < umbral 0.7000 — el archivo no se 'pega')
+
+Tests: 20 en nouser-core (era 13, +7 de embed). Total acumulado: 73
+(card 11, broker 15, handshake codec+tr 2 + integ 7, card-wit 4,
+admin 0, nouser-card 7, nouser-core 20, ente-card 0).
+cargo check --workspace: 0 errores, 0 warnings.
+
+Próximo: **Phase D** — `nouser-nous`, módulo aparte para LLM real.
+Mock-nous determinista (basado en estos pseudo-embeddings) en
+`BRAHMAN_BROKER_CONTEXT=test`; real-nous en `prod`. El switch lo hace
+el broker via priority_contexts sin tocar nada más.
+
 ### feat(nouser): Phase B-2 — daemon que publica Mónadas al Init
 Cierra la unificación: el `nouser daemon` se sidecarea como Ente y
 publica cada Mónada como su propia sesión Data. Un solo