refactor(brain): A2 — split arje-brain en 3 sub-crates

DAG de dependencias limpio (modularidad horizontal):
- arje-brain-rules     — rules + engine + dispatch (motor determinista)
- arje-brain-cognitive — observer + crystallize (estadística)
- arje-brain-audit     — audit chain → CAS (accountability)
- arje-brain           — umbrella de integración (introspect +
                         autopromote + metrics + loader)

Habilitador clave: TimedEvent movido de observer.rs a rules.rs
(engine lo necesitaba, era el único acoplo que rompía el DAG).

arje-brain re-exporta la API de los 3 sub-crates: arje-zero y chasqui
(consumidores) no requieren cambios. cargo check --workspace verde.
24 tests del brain pasan (4 rules + 6 cognitive + 5 audit + 9 umbrella).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

crates/runtime/arje-brain-cognitive/src/crystallize.rs

@@ -0,0 +1,244 @@
+//! Cristalización: del flujo observado a reglas explícitas.
+//!
+//! Detecta pares (a, b) donde:
+//!   - support(a, b) ≥ min_support  (suficientes muestras para no ser ruido)
+//!   - P(b|a) ≥ min_conditional_prob (a predice b con confianza)
+//!   - PMI(a; b) ≥ min_pmi          (más correlacionados que random)
+//!
+//! Cada cristal se materializa como `Rule` ejecutable (`crystal_to_rule`).
+//! Para persistencia/transporte, `crystal_to_json_pretty` serializa la Rule
+//! resultante con serde — sin formatos intermedios.
+
+use crate::observer::{GapStats, Observer};
+use arje_brain_rules::{Action, EventKind, EventPattern, LogLevel, Rule, Scope};
+use serde::{Deserialize, Serialize};
+use std::time::Instant;
+use ulid::Ulid;
+
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub struct Crystal {
+    pub antecedent: EventKind,
+    pub consequent: EventKind,
+    pub conditional_prob: f64,
+    pub pmi: f64,
+    pub support: u64,
+    /// Estadísticas del gap temporal entre antecedent → consequent.
+    /// None si no hay histograma. Habilita generación de reglas Sequence
+    /// con `within_ms = (mean + 2σ) * 1000`.
+    #[serde(default, skip_serializing_if = "Option::is_none")]
+    pub gap_stats: Option<GapStats>,
+}
+
+#[derive(Debug, Clone, Copy)]
+pub struct CrystallizationParams {
+    pub min_support: u64,
+    pub min_conditional_prob: f64,
+    pub min_pmi: f64,
+}
+
+impl Default for CrystallizationParams {
+    fn default() -> Self {
+        Self {
+            min_support: 5,
+            min_conditional_prob: 0.7,
+            min_pmi: 0.5,
+        }
+    }
+}
+
+pub fn detect_crystals(obs: &Observer, params: &CrystallizationParams) -> Vec<Crystal> {
+    let mut out = Vec::new();
+    for ((a, b), &count) in obs.cooccurrences() {
+        if count < params.min_support { continue; }
+        let cp = obs.conditional_prob(a, b);
+        if cp < params.min_conditional_prob { continue; }
+        let mi = obs.pmi(a, b);
+        if mi < params.min_pmi { continue; }
+        // Stats del histograma si existen para este par.
+        let gap_stats = obs.gap_histograms()
+            .get(&(a.clone(), b.clone()))
+            .map(|h| h.stats());
+        out.push(Crystal {
+            antecedent: a.clone(),
+            consequent: b.clone(),
+            conditional_prob: cp,
+            pmi: mi,
+            support: count,
+            gap_stats,
+        });
+    }
+    out.sort_by(|x, y| y.conditional_prob.partial_cmp(&x.conditional_prob).unwrap_or(std::cmp::Ordering::Equal));
+    out
+}
+
+/// Serializa la `Rule` derivada del cristal como JSON pretty-printed. Ese
+/// JSON es el formato canónico de persistencia: el loader lo lee como una
+/// línea de JSONL o como elemento de un array. Los stats del cristal (P, PMI,
+/// support) viven en el audit log vía `AuditAction::PromoteCrystal`, no se
+/// duplican aquí.
+pub fn crystal_to_json_pretty(c: &Crystal) -> String {
+    serde_json::to_string_pretty(&crystal_to_rule(c))
+        .expect("Rule serialize should never fail")
+}
+
+/// Convierte un cristal a una `Rule` ejecutable. Si hay gap_stats con
+/// muestras suficientes (≥ 4), genera una regla `Sequence` con
+/// `within_ms = (mean + 2σ) * 1000`. 2σ cubre ~95% de la distribución
+/// asumiendo normalidad — captura el "tiempo típico de respuesta" del
+/// patrón observado. Si no hay stats, fallback a `Single { antecedent }`.
+pub fn crystal_to_rule(c: &Crystal) -> Rule {
+    let when = match &c.gap_stats {
+        Some(s) if s.count >= 4 => {
+            // Mínimo 1ms para evitar within_ms=0 cuando varianza colapsa.
+            let bound_secs = (s.mean_secs + 2.0 * s.stddev_secs).max(0.001);
+            EventPattern::Sequence {
+                kinds: vec![c.antecedent.clone(), c.consequent.clone()],
+                within_ms: (bound_secs * 1000.0).ceil() as u64,
+            }
+        }
+        _ => EventPattern::Single { kind: c.antecedent.clone() },
+    };
+    let message = match &c.gap_stats {
+        Some(s) if s.count >= 4 => format!(
+            "crystal seq: {:?} → {:?} (P={:.2}, PMI={:.2}, gap={:.3}±{:.3}s)",
+            c.antecedent, c.consequent, c.conditional_prob, c.pmi,
+            s.mean_secs, s.stddev_secs,
+        ),
+        _ => format!(
+            "crystal: {:?} → {:?} (P={:.2}, PMI={:.2}, n={})",
+            c.antecedent, c.consequent, c.conditional_prob, c.pmi, c.support
+        ),
+    };
+    Rule {
+        id: Ulid::new(),
+        priority: 5,
+        when,
+        scope: Scope::default(),
+        then: vec![Action::Log { level: LogLevel::Info, message }],
+    }
+}
+
+
+// ============================================================================
+// Patrones extendidos: Burst (alta frecuencia) y Silence (ausencia prolongada).
+// Estos cristales son sobre un único kind, no pares — capturan dinámicas
+// temporales de eventos individuales.
+// ============================================================================
+
+#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
+pub enum PatternCrystal {
+    /// Mismo evento aparece con frecuencia alta. `frequency_per_sec` se
+    /// estima sobre el window de observación.
+    Burst {
+        kind: EventKind,
+        count: u64,
+        frequency_per_sec: f64,
+    },
+    /// Evento que dejó de aparecer. `since_secs` es el tiempo desde la
+    /// última observación.
+    Silence {
+        kind: EventKind,
+        last_count: u64,
+        since_secs: f64,
+    },
+}
+
+#[derive(Debug, Clone, Copy)]
+pub struct PatternParams {
+    /// Mínimo de ocurrencias para considerar Burst.
+    pub burst_min_count: u64,
+    /// Frecuencia mínima (eventos por segundo) para considerar Burst.
+    pub burst_min_freq_hz: f64,
+    /// Tiempo desde última ocurrencia para considerar Silence.
+    pub silence_min_secs: f64,
+    /// Mínimo total previo para considerar Silence (eventos < N son ruido).
+    pub silence_min_prior_count: u64,
+}
+
+impl Default for PatternParams {
+    fn default() -> Self {
+        Self {
+            burst_min_count: 10,
+            burst_min_freq_hz: 5.0,
+            silence_min_secs: 30.0,
+            silence_min_prior_count: 3,
+        }
+    }
+}
+
+/// Detecta Bursts y Silences sobre la distribución marginal del observer.
+/// La frecuencia de un Burst se aproxima asumiendo que la observación cubre
+/// el rango entre `last_seen` y `Instant::now()` para ese kind.
+pub fn detect_pattern_crystals(obs: &Observer, params: &PatternParams) -> Vec<PatternCrystal> {
+    let mut out = Vec::new();
+    let now = Instant::now();
+    for (kind, &count) in obs.marginals() {
+        let last_seen = obs.last_seen_marginal(kind);
+        // ---- Burst ----
+        if count >= params.burst_min_count {
+            // Aproximación: si vimos `count` eventos hasta `last_seen`, y el
+            // primer evento sucedió en algún momento del window, la freq es
+            // count / window_age. Sin tiempo del primer evento, usamos
+            // last_seen → now como denominador (subestima freq) o asumimos
+            // ventana fija de 60s. Usamos la última como aproximación.
+            let elapsed = last_seen
+                .map(|t| now.saturating_duration_since(t).as_secs_f64().max(0.001))
+                .unwrap_or(60.0);
+            // Estimación conservadora: count / max(window_age, 1s).
+            // Si tenemos histograma, podríamos refinar — TODO.
+            let freq = count as f64 / elapsed.max(1.0);
+            if freq >= params.burst_min_freq_hz {
+                out.push(PatternCrystal::Burst {
+                    kind: kind.clone(),
+                    count,
+                    frequency_per_sec: freq,
+                });
+            }
+        }
+        // ---- Silence ----
+        if count >= params.silence_min_prior_count {
+            if let Some(t) = last_seen {
+                let since = now.saturating_duration_since(t).as_secs_f64();
+                if since >= params.silence_min_secs {
+                    out.push(PatternCrystal::Silence {
+                        kind: kind.clone(),
+                        last_count: count,
+                        since_secs: since,
+                    });
+                }
+            }
+        }
+    }
+    out
+}
+
+#[cfg(test)]
+mod tests {
+    use super::*;
+    use arje_brain_rules::EventKind::*;
+
+    #[test]
+    fn detects_perfect_correlation() {
+        let mut obs = Observer::new(100);
+        for _ in 0..10 {
+            obs.record(EnteSpawned);
+            obs.record(EnteDied);
+        }
+        let crystals = detect_crystals(&obs, &CrystallizationParams {
+            min_support: 3,
+            min_conditional_prob: 0.5,
+            min_pmi: 0.0,
+        });
+        assert!(crystals.iter().any(|c| matches!(c.antecedent, EnteSpawned)
+                                       && matches!(c.consequent, EnteDied)));
+    }
+
+    #[test]
+    fn rejects_below_threshold() {
+        let mut obs = Observer::new(100);
+        // Sin co-ocurrencia significativa.
+        for _ in 0..3 { obs.record(EnteSpawned); }
+        let crystals = detect_crystals(&obs, &CrystallizationParams::default());
+        assert!(crystals.is_empty(), "no debería haber cristales: {:?}", crystals);
+    }
+}