Merge pull request 'fix(ci): quitar anchors/aliases YAML de build.yaml' (#20 ) from fix/build-yaml-anchor-not-supported into main

fix(ci): quitar anchors/aliases YAML de build.yaml, no soportados por Gitea Actions
Gitea descartaba el workflow completo en TODOS los eventos (push y pull_request), desde el primer commit de gitleaks: "unknown on type: &yaml.Node{...Value:"frontend_paths"...}". El YAML era válido (pyyaml lo parsea sin problema, resolviendo el alias como cualquier parser estándar) pero el parser propio de Gitea Actions para el bloque "on:" no resuelve &anchor/*alias antes de inspeccionar el tipo de nodo. Confirmado en vivo: tras mergear #19 a main, deploy-docs.yaml corrió normal (sin anchors) pero build.yaml no generó ningún action_run. Fix: paths duplicados literalmente entre push: y pull_request:, sin anchor. Válido con parser YAML + bash -n en los 20 steps.
2026-08-15 04:25:51 +00:00 · 2026-08-14 23:24:31 -05:00 · 2026-08-15 04:15:42 +00:00 · 2026-08-15 04:14:08 +00:00 · 2026-08-14 22:59:31 -05:00 · 2026-08-14 22:28:22 -05:00
49 changed files with 3044 additions and 14 deletions
@@ -1,6 +1,10 @@
 name: Build and Push Frontend
 on:
  # NOTA: sin anchors/aliases de YAML (&x / *x) a propósito -- el parser
  # de workflows de Gitea Actions no los resuelve en el bloque "on:" y
  # descarta el archivo completo con "unknown on type" (visto en vivo el
  # 2026-08-15). Las dos listas de paths quedan duplicadas literalmente.
  push:
    branches:
      - main
@@ -29,14 +33,90 @@ on:
      - 'workloads/ecommerce/public/**'
      - 'workloads/ecommerce/styles/**'
      - '.gitea/workflows/build.yaml'
  pull_request:
    branches:
      - main
    paths:
      - 'workloads/ecommerce/Dockerfile'
      - 'workloads/ecommerce/.dockerignore'
      - 'workloads/ecommerce/.npmrc'
      - 'workloads/ecommerce/package.json'
      - 'workloads/ecommerce/package-lock.json'
      - 'workloads/ecommerce/next.config.*'
      - 'workloads/ecommerce/tsconfig.json'
      - 'workloads/ecommerce/tailwind.config.*'
      - 'workloads/ecommerce/postcss.config.*'
      - 'workloads/ecommerce/eslint.config.*'
      - 'workloads/ecommerce/*.js'
      - 'workloads/ecommerce/*.mjs'
      - 'workloads/ecommerce/*.ts'
      - 'workloads/ecommerce/*.tsx'
      - 'workloads/ecommerce/app/**'
      - 'workloads/ecommerce/src/**'
      - 'workloads/ecommerce/components/**'
      - 'workloads/ecommerce/lib/**'
      - 'workloads/ecommerce/public/**'
      - 'workloads/ecommerce/styles/**'
      - '.gitea/workflows/build.yaml'
 permissions:
  contents: write
  packages: write
 jobs:
  # Corre en push y en pull_request, siempre antes que build. Si encuentra
  # un secreto commiteado, el step termina con exit code distinto de 0 y,
  # por el "needs" del job build, la imagen nunca se construye ni se sube.
  gitleaks:
    name: Escaneo de Secretos (Gitleaks)
    runs-on: ubuntu-latest
    timeout-minutes: 10
    steps:
      - name: Checkout del código
        uses: actions/checkout@v3
        with:
          fetch-depth: 1
      - name: Instalar Gitleaks
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          GITLEAKS_VERSION="8.21.2"
          curl -sSfL \
            "https://github.com/gitleaks/gitleaks/releases/download/v${GITLEAKS_VERSION}/gitleaks_${GITLEAKS_VERSION}_linux_x64.tar.gz" \
            -o /tmp/gitleaks.tar.gz
          tar -xzf /tmp/gitleaks.tar.gz -C /tmp gitleaks
          chmod +x /tmp/gitleaks
          /tmp/gitleaks version
      # --no-git: escanea el árbol de archivos del checkout (fetch-depth: 1,
      # sin historial), no el log de commits. El scan histórico completo del
      # repo se corre aparte, manualmente, no en cada push/PR.
      - name: Escanear secretos en el árbol de archivos
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/gitleaks detect \
            --source=workloads/ecommerce \
            --no-git \
            --redact \
            --report-format=json \
            --report-path=gitleaks-report.json \
            --exit-code=1
      - name: Publicar reporte de Gitleaks
        if: always()
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: gitleaks-report
          path: gitleaks-report.json
          if-no-files-found: ignore
  build:
    name: Construir y Subir Imagen
    needs: gitleaks
    if: github.event_name == 'push'
    runs-on: ubuntu-latest
    timeout-minutes: 20
@@ -180,6 +260,76 @@ jobs:
          echo "OK: navegación real del catálogo validada."
      - name: Instalar Trivy
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          TRIVY_VERSION="0.74.0"
          curl -sSfL \
            "https://github.com/aquasecurity/trivy/releases/download/v${TRIVY_VERSION}/trivy_${TRIVY_VERSION}_Linux-64bit.tar.gz" \
            -o /tmp/trivy.tar.gz
          tar -xzf /tmp/trivy.tar.gz -C /tmp trivy
          chmod +x /tmp/trivy
          /tmp/trivy version
      # Escanea el manifiesto Kubernetes real del frontend (no la imagen):
      # contenedores como root, falta de resource limits, falta de
      # readiness/liveness probes, etc. Informativo por ahora — no bloquea
      # el pipeline mientras revisamos juntos qué hallazgos son reales.
      - name: Escanear manifiestos Kubernetes (Trivy IaC)
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/trivy config \
            --severity CRITICAL,HIGH,MEDIUM \
            --exit-code 0 \
            "${MANIFEST_FILE}"
      # Modo auditoría: sin --error a propósito, Semgrep siempre termina
      # con exit 0 aunque reporte hallazgos. Es la primera vuelta — se
      # revisan los resultados en conjunto antes de decidir qué reglas
      # deberían pasar a bloquear el pipeline más adelante.
      - name: Escaneo SAST (Semgrep) — modo auditoría, no bloquea
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          SEMGREP_IMAGE="semgrep/semgrep:1.173.0"
          docker run --rm \
            -v "${{ github.workspace }}:/src" \
            -w /src \
            "${SEMGREP_IMAGE}" \
            semgrep scan \
              --config=p/typescript \
              --config=p/react \
              --config=p/nextjs \
              --config=p/security-audit \
              --json \
              --output=semgrep-report.json \
              "${APP_DIR}"
          echo "=== Resumen Semgrep ==="
          docker run --rm \
            -v "${{ github.workspace }}:/src" \
            -w /src \
            "${SEMGREP_IMAGE}" \
            python3 -c "
          import json
          data = json.load(open('semgrep-report.json'))
          results = data.get('results', [])
          print(f'Hallazgos: {len(results)}')
          for r in results:
              print(f\"  [{r['extra']['severity']}] {r['check_id']} - {r['path']}:{r['start']['line']}\")
          "
      - name: Publicar reporte de Semgrep
        if: always()
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: semgrep-report
          path: semgrep-report.json
          if-no-files-found: ignore
      - name: Login en Gitea Registry
        uses: docker/login-action@v2
        with:
@@ -188,14 +338,129 @@ jobs:
          password: ${{ secrets.REGISTRY_PASSWORD }}
          logout: true
-      - name: Construir y Subir Imagen
+      # push: false — la imagen se queda cargada en el daemon local (load:
      # true) para poder escanearla con Trivy antes de subirla al registry.
      - name: Construir Imagen
        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          context: workloads/ecommerce/
-          push: true
+          push: false
          load: true
          tags: |
-            gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}
+            ${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}
-            gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:latest
+            ${{ env.IMAGE_NAME }}:latest
      # CRITICAL bloquea el pipeline: no se sube una imagen con una CVE
      # crítica conocida y con fix disponible.
      - name: Escanear imagen (Trivy) — CRITICAL bloquea
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/trivy image \
            --severity CRITICAL \
            --exit-code 1 \
            --ignore-unfixed \
            "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
      # HIGH solo informa por ahora — no bloquea mientras aprendemos a leer
      # los reportes y decidimos, con calma, qué reglas deben bloquear.
      - name: Escanear imagen (Trivy) — HIGH informativo
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/trivy image \
            --severity HIGH \
            --exit-code 0 \
            --ignore-unfixed \
            "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
      # SBOM de la imagen que ya pasó el gate de CRITICAL — describe
      # exactamente qué paquetes (y en qué versión) quedaron adentro.
      # CycloneDX: formato más usado por herramientas de consulta/alertas
      # de CVEs (ej. cruzar el SBOM contra un aviso nuevo tipo log4shell).
      - name: Instalar Syft
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          SYFT_VERSION="1.51.0"
          curl -sSfL \
            "https://github.com/anchore/syft/releases/download/v${SYFT_VERSION}/syft_${SYFT_VERSION}_linux_amd64.tar.gz" \
            -o /tmp/syft.tar.gz
          tar -xzf /tmp/syft.tar.gz -C /tmp syft
          chmod +x /tmp/syft
          /tmp/syft version
      - name: Generar SBOM (Syft)
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/syft "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}" \
            -o cyclonedx-json=sbom.cdx.json \
            -o spdx-json=sbom.spdx.json
      - name: Publicar SBOM
        if: always()
        uses: actions/upload-artifact@v3
        with:
          name: sbom-${{ steps.vars.outputs.VERSION }}
          path: |
            sbom.cdx.json
            sbom.spdx.json
          if-no-files-found: ignore
      # Login ya se hizo arriba; recién acá se sube, después de que la
      # imagen pasó el gate de CRITICAL.
      - name: Subir Imagen al Registry
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          docker push "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
          docker push "${IMAGE_NAME}:latest"
      - name: Instalar Cosign
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          COSIGN_VERSION="3.1.3"
          curl -sSfL \
            "https://github.com/sigstore/cosign/releases/download/v${COSIGN_VERSION}/cosign-linux-amd64" \
            -o /tmp/cosign
          chmod +x /tmp/cosign
          /tmp/cosign version
      # Firma solo la versión (no :latest, que es un tag mutable y firmarlo
      # pierde sentido en cuanto se vuelve a mover). --use-signing-config=false
      # --tlog-upload=false: firma solo con el par de llaves propio, sin
      # publicar metadata en el transparency log público de Sigstore — este
      # registry es privado, no tiene sentido anunciar públicamente qué se
      # firmó y cuándo.
      - name: Firmar Imagen (Cosign)
        shell: bash
        env:
          COSIGN_PRIVATE_KEY: ${{ secrets.COSIGN_PRIVATE_KEY }}
          COSIGN_PASSWORD: ${{ secrets.COSIGN_PASSWORD }}
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/cosign sign \
            --key env://COSIGN_PRIVATE_KEY \
            --use-signing-config=false \
            --tlog-upload=false \
            --yes \
            "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
      # Smoke test: confirma en el propio pipeline que la firma que se
      # acaba de crear valida contra la llave pública commiteada en el
      # repo (workloads/ecommerce/cosign.pub). Es la misma verificación
      # que, más adelante, podría correr un admission controller en el
      # cluster antes de dejar desplegar la imagen (ver docs/devsecops/cosign.md).
      - name: Verificar Firma (smoke test)
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          /tmp/cosign verify \
            --key "${APP_DIR}/cosign.pub" \
            --insecure-ignore-tlog=true \
            "${IMAGE_NAME}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
      # Evita que una ejecución antigua actualice frontend.yaml después de que
      # ya exista un commit más reciente en main.
@@ -0,0 +1,125 @@
 name: Build and Push Docs Portal
 on:
  push:
    branches:
      - main
    paths:
      - 'workloads/docs-portal/docs/**'
      - 'workloads/docs-portal/mkdocs.yml'
      - 'workloads/docs-portal/requirements.txt'
      - 'workloads/docs-portal/Dockerfile'
      - '.gitea/workflows/deploy-docs.yaml'
 permissions:
  contents: write
  packages: write
 jobs:
  build:
    name: Construir y publicar Docs Portal
    runs-on: ubuntu-latest
    timeout-minutes: 20
    env:
      APP_DIR: workloads/docs-portal
      MANIFEST_FILE: workloads/docs-portal/deployment.yaml
      IMAGE_NAME: gitea.cruzcloud.net/devops/docs-portal
    steps:
      - name: Checkout del código
        uses: actions/checkout@v3
        with:
          fetch-depth: 1
          persist-credentials: true
      - name: Definir versión
        id: vars
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          echo "VERSION=v1.0.${{ github.run_number }}" >> "$GITHUB_OUTPUT"
      - name: Validar secretos del Registry
        shell: bash
        env:
          REGISTRY_USER: ${{ secrets.REGISTRY_USER }}
          REGISTRY_PASSWORD: ${{ secrets.REGISTRY_PASSWORD }}
        run: |
          set -euo pipefail
          test -n "${REGISTRY_USER}" || {
            echo "ERROR: REGISTRY_USER no está configurado."
            exit 1
          }
          test -n "${REGISTRY_PASSWORD}" || {
            echo "ERROR: REGISTRY_PASSWORD no está configurado."
            exit 1
          }
      - name: Login en Gitea Registry
        uses: docker/login-action@v2
        with:
          registry: gitea.cruzcloud.net
          username: ${{ secrets.REGISTRY_USER }}
          password: ${{ secrets.REGISTRY_PASSWORD }}
          logout: true
      # mkdocs build --strict corre dentro del propio Dockerfile (stage de
      # build), así que un nav/link roto rompe este paso antes de publicar.
      - name: Construir y subir imagen
        uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          context: workloads/docs-portal/
          file: workloads/docs-portal/Dockerfile
          push: true
          tags: |
            ${{ env.IMAGE_NAME }}:${{ steps.vars.outputs.VERSION }}
            ${{ env.IMAGE_NAME }}:latest
      - name: Verificar promoción segura
        id: promotion
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          git fetch origin main
          CURRENT_SHA="${{ github.sha }}"
          REMOTE_SHA="$(git rev-parse origin/main)"
          if [ "${CURRENT_SHA}" = "${REMOTE_SHA}" ]; then
            echo "promote=true" >> "$GITHUB_OUTPUT"
          else
            echo "promote=false" >> "$GITHUB_OUTPUT"
            echo "Hay un commit más reciente; no se actualizará el manifiesto."
          fi
      - name: Actualizar manifiesto GitOps
        if: steps.promotion.outputs.promote == 'true'
        shell: bash
        run: |
          set -euo pipefail
          VERSION="${{ steps.vars.outputs.VERSION }}"
          git config user.name "gitea-actions"
          git config user.email "[email protected]"
          git fetch origin main
          git checkout -B main origin/main
          sed -i -E \
            "s|(image: ${IMAGE_NAME}:).*|\1${VERSION}|g" \
            "${MANIFEST_FILE}"
          git add "${MANIFEST_FILE}"
          if git diff --cached --quiet; then
            echo "El manifiesto ya apunta a ${VERSION}."
            exit 0
          fi
          git commit \
            -m "chore(gitops): deploy Docs Portal ${VERSION} [skip ci]"
          git push origin HEAD:main
@@ -0,0 +1,20 @@
 apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
 kind: Application
 metadata:
  name: docs-portal-app
  namespace: argocd
 spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://gitea.cruzcloud.net/devops/apps-registry.git
    path: workloads/docs-portal
    targetRevision: main
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: docs-portal
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
      - CreateNamespace=true
@@ -0,0 +1,20 @@
 apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
 kind: Application
 metadata:
  name: docs-portal-governance
  namespace: argocd
 spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://gitea.cruzcloud.net/devops/platform-infra.git
    path: docs-portal-governance
    targetRevision: main
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: docs-portal
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
      - CreateNamespace=true
@@ -0,0 +1,97 @@
 # Known issues
 ## Blackhole de red cross-node en el cluster k3d (MTU/PMTUD, flannel VXLAN)
 **Estado:** workaround aplicado, fix definitivo pendiente.
 **Síntoma:** cualquier pod que necesite hablar con `commerce-postgres-0`
 (StatefulSet, sin réplicas, fijo a un nodo) falla de forma consistente y
 reproducible al 100% cuando queda agendado en un nodo **distinto** al de
 Postgres. El handshake TCP (SYN/ACK, `nc`, `ping`) funciona perfecto entre
 nodos, pero el primer paquete de datos real de la sesión (protocolo Postgres,
 `pg_isready` incluido) nunca llega — se cuelga hasta hacer timeout.
 **Diagnóstico:**
 - Confirmado aislando el nodo con `nodeName` en pods de prueba: 100% de
  fallos (186/186 intentos) agendando cross-node (`agent-0` → Postgres en
  `server-0`); 100% de éxito agendando en el mismo nodo.
 - MTU dentro de los pods (interfaz `flannel.1`/VXLAN) es 1450 en ambos nodos
  — consistente, no es un mismatch obvio a nivel flannel.
 - `ping` sin `-M do` (permite fragmentación) no muestra pérdida de paquetes
  hasta payloads de 2000 bytes entre los contenedores Docker de los nodos.
 - Encaja con un blackhole de PMTU Discovery: el bridge Docker externo que
  conecta los contenedores de los nodos k3d probablemente tiene un MTU real
  menor a 1500, y los paquetes TCP con el bit DF puesto (como los de la
  sesión de Postgres) se pierden en vez de fragmentarse o generar el ICMP
  "fragmentation needed" que permitiría el ajuste automático.
 **Workaround temporal (aplicado en `workloads/ecommerce/commerce/medusa.yaml`):**
 `podAffinity` con `requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution` sobre
 `medusa-deploy`, forzando que sus pods se agenden siempre en el mismo nodo
 que `commerce-postgres-0` (`matchLabels: app: commerce-postgres`,
 `topologyKey: kubernetes.io/hostname`). Esto evita el tráfico cross-node
 entre Medusa y Postgres, pero no resuelve el problema de fondo — cualquier
 otro workload que necesite cruzar nodos para hablar con Postgres (u otro
 servicio) puede pisar el mismo blackhole.
 **TODO — fix definitivo pendiente:**
 Ajustar el MTU del cluster k3d a un valor seguro (`1400`) de forma
 consistente en la red Docker del cluster y en flannel, para eliminar el
 blackhole de raíz y poder quitar el `podAffinity` (o dejarlo como
 optimización, no como requisito de disponibilidad).
 ## Topología de red: Cloudflare Tunnel → Nginx Proxy Manager → k3d
 **Estado:** referencia de arquitectura — no es un issue abierto, pero el
 patrón de falla que describe ya se repitió una vez (ver
 `docs/playbooks/incidente-medusa-imagenes-proxy-npm-2026-08.md`) y puede
 volver a aparecer con otro subdominio.
 **Ruta real de una petición pública a `*.cruzcloud.net`:**
 ```
 Internet → Cloudflare (DNS proxied, túnel) → contenedor `cloudflared`
  (app nativa de ZimaOS, red Host) → Nginx Proxy Manager
  (contenedor `nginxproxymanager`, config en
  /DATA/AppData/nginxproxymanager/data/) → 192.168.68.61:90
  → `k3d-lab-cluster-serverlb` (k3d-proxy, publica 90→80 y 9443→443)
  → Traefik (ingress del cluster) → Service correspondiente,
  enrutado por el header `Host`.
 ```
 Los proxy hosts de NPM viven en
 `/DATA/AppData/nginxproxymanager/data/database.sqlite` (tabla
 `proxy_host`) y NPM regenera solo el `.conf` correspondiente en
 `data/nginx/proxy_host/<id>.conf` cuando cambia la fila en la base —
 no hace falta editar el `.conf` a mano, y si se edita a mano puede
 sobreescribirse en cualquier cambio posterior desde la UI/DB.
 **Patrón de diagnóstico:** si un subdominio `*.cruzcloud.net` responde
 `500 Internal Server Error` con header `Server: openresty` cuando se
 accede públicamente, pero el mismo path funciona bien contra el
 ingress interno del cluster (`curl -H "Host: <subdominio>"
 http://<IP-del-nodo>/...`), el problema **no está en el cluster ni en
 la app** — está en el proxy host de NPM para ese subdominio. Revisar
 `forward_host`/`forward_port` en la tabla `proxy_host` y compararlos
 contra un host que sí funcione (ej. `shop.cruzcloud.net`,
 `commerce.cruzcloud.net`, ambos con `forward_host='192.168.68.61'`,
 `forward_port=90`).
 ## Nota de arquitectura: Medusa v2 Store API requiere `region_id` explícito
 **Estado:** no es un issue, es un requisito de la API que causó un
 incidente real por no ser conocido — ver
 `docs/playbooks/incidente-medusa-precios-region-id-2026-08.md`.
 El endpoint `/store/products` de Medusa v2 (validado por
 `StoreGetProductsParams`, `.strict()`) **no acepta `currency_code` ni
 `country_code`** como parámetros para resolver el contexto de precio
 (`calculated_price`). El único parámetro válido para ese fin es
 `region_id`, apuntando a una región existente y configurada vía Admin
 API. Cualquier integración nueva contra el Store API de Medusa v2 que
 necesite precios calculados debe pasar `region_id` explícito — no
 asumir que `currency_code` o `country_code` son suficientes, aunque lo
 sean en Medusa v1 o en otras APIs de e-commerce.
@@ -0,0 +1,52 @@
 # Incidente: 504 Gateway Timeout intermitente en gitea.cruzcloud.net (túnel QUIC inestable) (2026-08)
 **Ventana del incidente:** intermitente durante varias horas, 2026-08
 **Servicio afectado:** `cloudflared` (túnel de Cloudflare, app nativa de ZimaOS, modo red Host) — afecta a todos los subdominios servidos por el mismo túnel (`gitea.cruzcloud.net`, `commerce.cruzcloud.net`, `shop.cruzcloud.net`, `media.cruzcloud.net`, Immich, Argo CD, Memos, etc.)
 **Impacto:** 504 Gateway Timeout intermitente en peticiones HTTP a cualquier host detrás del túnel, sin patrón evidente de horario ni de carga.
 ## Síntoma
 `gitea.cruzcloud.net` devolvía `504 Gateway Timeout` de forma intermitente. El mismo síntoma se observaba en otros hosts servidos por el mismo túnel (Immich, Argo CD, Memos), lo que apuntaba a una causa compartida a nivel de túnel, no de una app individual.
 ## Diagnóstico
 ```
 docker logs -f cloudflared 2>&1 | grep -i -E "connIndex|protocol|retry"
 ```
 Reveló un patrón sostenido durante horas: la conexión `connIndex=2` (de las 4 conexiones que `cloudflared` mantiene hacia el edge de Cloudflare) sufría fallos recurrentes de "control stream" cada 2-6 minutos, reconectándose en loop:
 ```
 control stream encountered a failure while serving
 Retrying connection in up to 1m4s
 ```
 Cuando una petición HTTP coincidía con el instante exacto de una de esas caídas de `connIndex=2`, el cliente recibía el 504.
 ## Causa raíz
 El contenedor `cloudflared` (imagen oficial `cloudflare/cloudflared:latest`) usaba **QUIC (UDP)** como protocolo de transporte por defecto para sus 4 conexiones hacia el edge de Cloudflare. Una de esas conexiones presentaba fallos de control stream recurrentes durante horas.
 Causa de fondo probable: inestabilidad de UDP/QUIC en la red local (NAT/firewall doméstico). QUIC es más sensible que TCP/HTTP2 a NATs agresivos o middleboxes que no manejan bien tráfico UDP de larga vida — un patrón común en redes domésticas, a diferencia de datacenters con NAT dedicado para este tipo de tráfico.
 ## Fix aplicado
 Se agregó la variable de entorno `TUNNEL_TRANSPORT_PROTOCOL=http2` en la configuración del contenedor `cloudflared` desde la app de ZimaOS (sección Ambiente → variables), forzando HTTP/2 sobre TCP en vez de QUIC/UDP.
 Tras reiniciar el contenedor, el precheck de `cloudflared` confirmó:
 ```
 Environment is healthy. cloudflared will use 'http2' as primary protocol.
 ```
 y las 4 conexiones pasaron a `protocol=http2`.
 ## Validación
 Curl en loop contra `gitea.cruzcloud.net` tras el cambio: latencia estable ~0.37–0.4s sostenida por 24+ minutos sin un solo 504.
 ## Nota — degradación puntual no relacionada, pendiente de vigilar
 Durante la ventana de validación se observó una ventana breve de latencia alta (hasta 39s) y algunos `502`/`530`, coincidiendo con una ejecución pesada de Gitea Actions (build/deploy de Medusa) en el mismo host. Esto es contención de recursos local (CPU/IO del host compitiendo entre el runner de Actions y el resto de los servicios), **no relacionado al fix de protocolo del túnel** — no se reabrió como parte de este incidente.
 **Pendiente:** vigilar si estas ventanas de degradación coinciden sistemáticamente con builds/deploys de Gitea Actions. Si es recurrente, considerar mover el runner (`gitea-runner`) a otro host o limitarle recursos (CPU/memoria) para evitar que compita con el resto de las apps del NAS.
@@ -0,0 +1,212 @@
 # Incidente: medusa-deploy atascado sin levantar (2026-08)
 **Ventana del incidente:** ~2026-08-08 (onset) → 2026-08-10 05:31 UTC (resuelto)
 **Servicio afectado:** `medusa-deploy` en namespace `ecommerce`
 **Impacto:** el rollout nuevo nunca llegaba a estar listo; el pod anterior
 (`medusa-deploy-59878b956f-hf45b`) siguió sirviendo tráfico sin interrupción
 durante todo el incidente (`maxUnavailable: 0`), por lo que no hubo downtime
 de cara al usuario — el impacto fue "no se puede desplegar", no "el servicio
 está caído".
 ## Síntoma inicial reportado vs. estado real
 El incidente se reportó como **CrashLoopBackOff** ("sigue igual desde ayer,
 más de 20-24 horas"). Al correr `kubectl get pods -n ecommerce -o wide` esa
 descripción resultó **inexacta**: no había ningún pod en CrashLoopBackOff.
 El estado real era:
 ```
 commerce-postgres-0              1/1  Running      0    4d9h
 medusa-deploy-59878b956f-hf45b   1/1  Running      0    21h   (revisión vieja, sana)
 medusa-deploy-9d8784d7b-g9jql    0/1  Init:0/2     0    3h56m (revisión nueva, atascada)
 ```
 0 *restarts* en el pod nuevo — no estaba crasheando y reiniciando, estaba
 **colgado indefinidamente en el primer init container** (`wait-for-postgres`),
 sin timeout ni backoff que lo sacara de ese estado. Esta distinción importa:
 un pod en `Init:0/2` con 0 restarts no aparece en las alertas típicas de
 CrashLoopBackOff, lo que probablemente explica por qué pasó desapercibido
 tanto tiempo.
 **Lección:** verificar siempre el estado real con `kubectl get pods` antes de
 asumir el tipo de falla que describe quien reporta el incidente. Un
 `Init:X/Y` con 0 restarts y un `CrashLoopBackOff` requieren líneas de
 investigación distintas.
 ## Hipótesis descartadas (en orden)
 ### 1. Credenciales / secret inválido o vacío
 - `kubectl get secret -n ecommerce commerce-secrets` → la clave
  `DATABASE_URL` existe.
 - Se verificó longitud del valor (`~126` caracteres, no vacío ni truncado)
  sin volcar el contenido en texto plano.
 - Se probó el `DATABASE_URL` real contra Postgres con `pg_isready` ejecutado
  **dentro del propio pod `commerce-postgres-0`**: `accepting connections`,
  exit 0.
 - **Descartada:** el secret existe, tiene el formato correcto y las
  credenciales son válidas.
 ### 2. NetworkPolicy bloqueando tráfico
 - `kubectl describe networkpolicy -n ecommerce ecommerce-network-security`
  → `PodSelector: <none>` (aplica a todos los pods), `Allowing ingress
  traffic: To Port: <any>, From: NamespaceSelector: <none>` (permite todo el
  ingress desde cualquier namespace), `Not affecting egress traffic`.
 - **Descartada:** la policy es efectivamente allow-all para ingress y no
  restringe egress. No podía estar bloqueando la conexión de `medusa` hacia
  `postgres-svc`.
 ### 3. Salud de Postgres
 - `kubectl exec -n ecommerce commerce-postgres-0 -- psql -U medusa -c
  "SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;"` → `8` conexiones activas,
  respuesta inmediata.
 - `kubectl get endpoints -n ecommerce postgres-svc` → apunta correctamente a
  `10.42.0.98:5432`, la IP real del pod.
 - **Descartada:** Postgres estaba sano, aceptando conexiones y con el
  Endpoint del Service correctamente resuelto.
 ### 4. ResourceQuota / LimitRange del namespace
 - `kubectl describe resourcequota -n ecommerce` → `pods: 7/12`,
  `requests.cpu: 625m/3`, `requests.memory: 1504Mi/4Gi`, `limits.cpu:
  4250m/8`, `limits.memory: 4480Mi/8Gi` — todo muy por debajo de los topes.
 - `kubectl describe limitrange -n ecommerce` → rangos por-contenedor
  (16Mi–1Gi mem, 10m–2 cpu) compatibles con los `resources` definidos en
  `medusa.yaml`.
 - Sin eventos de `exceeded quota` en el namespace.
 - **Descartada:** no había presión de cuota ni un contenedor rechazado por
  LimitRange.
 ### 5. DNS
 - `kubectl exec` en el pod viejo (sano) → `getent hosts postgres-svc`
  resolvía a `10.42.0.98` correctamente.
 - CoreDNS (`kube-system`) → `Running`, sano.
 - Repetido el mismo chequeo **dentro del propio init container atascado**
  (`wait-for-postgres` del pod nuevo) → misma resolución correcta, y
  `/etc/resolv.conf` con `nameserver 10.43.0.10` normal.
 - **Descartada:** la resolución DNS funcionaba de forma idéntica en el pod
  sano y en el pod atascado.
 ### 6. MTU/PMTUD cross-node (blackhole conocido, ver `docs/known-issues.md`)
 - Existe un blackhole de red confirmado (186/186 fallos reproducidos) cuando
  un pod que necesita hablar con `commerce-postgres-0` queda agendado en un
  nodo distinto al de Postgres, mitigado hoy con `podAffinity` en
  `medusa.yaml`.
 - `kubectl get pods -o wide` mostró que **los tres pods relevantes
  (`commerce-postgres-0`, el pod viejo y el pod nuevo) estaban en el mismo
  nodo** (`k3d-lab-cluster-server-0`).
 - **Descartada para este incidente puntual:** al no haber tráfico
  cross-node involucrado, el blackhole de MTU no podía ser la causa. Sigue
  siendo una condición latente real del cluster (ver sección de deuda
  técnica).
 ## Causa raíz real
 El init container `wait-for-postgres` ejecutaba:
 ```sh
 until pg_isready -d "$DATABASE_URL" -t 5; do ...
 ```
 pasando la URI completa de `DATABASE_URL` a `pg_isready`. En algún momento
 se agregó el query param `?sslmode=disable` al `DATABASE_URL` generado por
 `create-commerce-secrets.sh` (repo `scripts`, branch
 `fix/medusa-database-url-sslmode`, ya ejecutada contra el secret vivo del
 cluster). Con ese query param, el parser de conninfo de `pg_isready` en la
 imagen `postgres:17-alpine` no lograba interpretar la URI y devolvía:
 ```
 postgres-svc:5432 - no attempt
 ```
 `exit 3` — **`no attempt`** es un status propio de `pg_isready` que indica
 que el cliente **ni siquiera intentó conectar** por un problema en los
 parámetros de conexión (a diferencia de `no response`, que sí implica un
 intento de conexión fallido). Esto se reprodujo de forma determinística
 ejecutando el mismo comando **dentro del propio init container atascado**
 (sin crear pods efímeros nuevos), y se aisló la causa probando la misma URI:
 - con `pg_isready -h postgres-svc -p 5432 -U medusa -d medusa` (sin URI) →
  `accepting connections`, exit 0.
 - con la URI completa pero sin el `?sslmode=disable` → también exitosa.
 - con la URI completa incluyendo `?sslmode=disable` → reproducía el fallo.
 Como el `until` no tiene timeout ni backoff máximo, el init container
 quedaba reintentando indefinidamente sin nunca fallar de forma visible
 (de ahí que no apareciera como CrashLoopBackOff).
 ## Fix aplicado
 `workloads/ecommerce/commerce/medusa.yaml`, init container
 `wait-for-postgres`:
 ```diff
 -              until pg_isready -d "$DATABASE_URL" -t 5; do
 +              until pg_isready -h postgres-svc -p 5432 -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -t 5; do
 ```
 `postgres-svc` y `5432` son fijos (el Service de Postgres); `POSTGRES_USER`
 y `POSTGRES_DB` ya llegan al contenedor vía el mismo `envFrom:
 secretRef: commerce-secrets`. El chequeo de disponibilidad deja de depender
 por completo del formato de `DATABASE_URL`, incluyendo cualquier query
 param futuro.
 Commit `e9c93bf` en `main` de `apps-registry`, pusheado y sincronizado por
 Argo CD (`ecommerce-app`, revisión `e9c93bfb82ec09b8ea2cc3468040ef9d72416542`,
 sync a las `2026-08-10T05:29:32Z`). El pod atascado
 `medusa-deploy-9d8784d7b-g9jql` fue reemplazado automáticamente por
 `medusa-deploy-56c7c878b6-xgnkb`, que completó `wait-for-postgres` en
 segundos y quedó `1/1 Running` sin intervención manual adicional.
 ## Lecciones aprendidas
 **Separar el chequeo de disponibilidad (`wait-for-postgres`) de las
 migraciones (`migrations`) en init containers distintos fue lo correcto** y
 ya estaba así desde que se introdujo este init container
 (commit `f4ad140`). Eso permitió aislar el fallo al primer init container
 sin ambigüedad — la falla nunca llegó a tocar `migrations`. La lección no es
 cambiar esa separación, sino mantenerla: cualquier chequeo de
 disponibilidad debe usar el mínimo de parámetros necesarios (host/puerto/
 usuario/db) en vez de reusar una URI de conexión pensada para la app,
 que puede cambiar de formato por razones ajenas al chequeo.
 **No fue necesario crear pods de diagnóstico efímeros, y no crearlos evitó
 ruido adicional en el cluster.** Toda la reproducción y aislamiento de la
 causa raíz (DNS, `pg_isready` con distintos argumentos, lectura de
 `/etc/resolv.conf`) se hizo con `kubectl exec` sobre pods que ya existían
 (el pod viejo sano, el pod nuevo atascado, y `commerce-postgres-0`). Crear
 pods de prueba repetidos consume cuota (`ecommerce-quota` está en `pods:
 7/12`, con margen pero no ilimitado) y puede introducir su propio ruido de
 scheduling/red — como muestra `docs/known-issues.md`, el diagnóstico previo
 del blackhole de MTU sí necesitó pods de prueba dedicados (186 intentos)
 porque el fenómeno dependía del nodo de scheduling, algo que no se puede
 observar desde un pod ya corriendo. La regla práctica: usar pods
 existentes cuando el fallo es reproducible ahí, y reservar pods efímeros
 para cuando la variable a probar (ej. nodo, imagen, versión) no se puede
 cambiar en un pod ya desplegado — midiendo el impacto (cuota, ruido) de
 cada corrida.
 ## Deuda técnica pendiente (no resuelta por este incidente)
 El blackhole de red cross-node por MTU/PMTUD documentado en
 `docs/known-issues.md` sigue sin arreglo de fondo (ajustar MTU a `1400` en
 la red Docker/flannel del cluster k3d). El workaround actual es el
 `podAffinity` en `medusa.yaml` que fija `medusa-deploy` al mismo nodo que
 `commerce-postgres-0`.
 Existe una branch abierta, `fix/medusa-wait-for-postgres`, que:
 - Elimina ese `podAffinity`.
 - Borra `docs/known-issues.md` por completo.
 - **No incluye el fix de MTU real** (no toca configuración de flannel ni de
  la red Docker del cluster).
 Mergear esa branch tal como está day-1 reintroduciría el blackhole cross-node
 sin red de contención y borraría la única documentación del problema. No se
 tocó como parte de este incidente. Queda pendiente decidir si se cierra sin
 mergear, o si se retoma agregando primero el fix real de MTU antes de poder
 quitar el `podAffinity` con seguridad.
@@ -0,0 +1,63 @@
 # Incidente: imágenes de producto en blanco en el storefront (proxy host de media.cruzcloud.net mal configurado en NPM) (2026-08)
 **Ventana del incidente:** 2026-08-13, resuelto el mismo día
 **Servicio afectado:** `media.cruzcloud.net` (Nginx Proxy Manager → MinIO, `minio-svc` en namespace `ecommerce`)
 **Impacto:** las imágenes subidas a productos desde el Admin de Medusa no se visualizaban en el detalle de producto del storefront (`shop.cruzcloud.net`) — el resto del producto (título, precio, subtítulo, botón añadir al carrito) se renderizaba bien.
 ## Síntoma
 Al agregar imágenes a un producto desde el Admin de Medusa (sección Media), estas se veían correctamente cargadas en el Admin, pero en la página de detalle de producto del frontend los thumbnails aparecían vacíos/en blanco.
 ## Diagnóstico
 1. **Storage:** confirmado que Medusa usa el provider `@medusajs/medusa/file-s3` apuntando a MinIO interno (`S3_ENDPOINT=http://minio-svc:9000`, bucket `ari-products`), con URLs públicas construidas sobre `S3_FILE_URL=https://media.cruzcloud.net/ari-products` (env en configmap `commerce-config`, namespace `ecommerce`).
 2. **API:** el producto traía URLs absolutas válidas, ej. `https://media.cruzcloud.net/ari-products/<archivo>.jpg`.
 3. **Prueba directa de la URL:**
   - Contra el ingress interno del cluster (bypaseando el proxy externo, `Host: media.cruzcloud.net` directo a la IP del `k3d-proxy`) → `200 OK`, MinIO sirve el JPEG correctamente.
   - Contra `https://media.cruzcloud.net/...` (la ruta real que usa el navegador del cliente, vía Cloudflare) → `500 Internal Server Error`, `Server: openresty`.
 Ese contraste (funciona interno, falla público, con `Server: openresty` — el motor de Nginx Proxy Manager) aisló el problema al proxy externo, no a Medusa/MinIO/frontend.
 ## Causa raíz
 En Nginx Proxy Manager (`/DATA/AppData/nginxproxymanager/`, contenedor `nginxproxymanager`), el proxy host de `media.cruzcloud.net` (`id=13` en la tabla `proxy_host` de `database.sqlite`) estaba mal configurado:
 ```
 forward_host = "http://192.168.68.61/"   -- esquema y barra final metidos dentro del campo (formato inválido)
 forward_port = 5005                       -- puerto donde no escucha ningún proceso en el host
 ```
 Los proxy hosts que sí funcionan (`shop.cruzcloud.net` id 23, `commerce.cruzcloud.net` id 28) apuntan correctamente a:
 ```
 forward_host = "192.168.68.61"
 forward_port = 90   -- puerto publicado por k3d-lab-cluster-serverlb hacia Traefik
 ```
 Se confirmó con `ss`/`docker ps` en el host que nada escuchaba en el puerto `5005` — este proxy host nunca estuvo apuntando correctamente al cluster, muy probablemente un typo desde que se creó.
 ## Fix aplicado
 1. Backups previos: `database.sqlite.bak-pre-media-fix` y `13.conf.bak-pre-media-fix`.
 2. Corrección directa en la base SQLite de NPM:
   ```sql
   UPDATE proxy_host SET forward_host='192.168.68.61', forward_port=90 WHERE id=13;
   ```
 3. NPM regeneró automáticamente `nginx/proxy_host/13.conf` con los valores correctos (la app Node de NPM detecta el cambio en la base y reescribe el `.conf`; no hace falta editarlo a mano).
 4. Recarga de nginx dentro del contenedor:
   ```
   docker exec nginxproxymanager nginx -t
   docker exec nginxproxymanager nginx -s reload
   ```
 Adicionalmente, se seteó el campo `thumbnail` del producto de prueba desde el Admin (estaba en `null`) — Medusa no lo autocompleta a partir del array `images`, y el frontend lo usa como imagen hero en listados/tarjetas de catálogo.
 ## Validación
 Confirmado visualmente en `shop.cruzcloud.net/product/cybertron-sentinel-figura-de-coleccion-test-revalidate` que tanto la galería del detalle como el thumbnail en listados/tarjetas se renderizan correctamente. También se validó que ediciones de descripción/título/precio desde el Admin se reflejan automáticamente en el storefront sin necesidad de restart ni intervención manual, vía el subscriber `revalidate-storefront.ts` (`workloads/commerce-backend/src/subscribers/`) que procesa el evento `product.updated` de Medusa.
 ## Lecciones aprendidas
 **Aislar interno vs. público antes de sospechar de la app.** Medusa, MinIO y el frontend estaban sanos todo el tiempo — la falla estaba en una capa de infraestructura fuera de los repos de GitOps (Nginx Proxy Manager, gestionado por fuera de `apps-registry`/`platform-infra`, sin versionar). Comparar la misma petición por la ruta interna del cluster contra la ruta pública real fue lo que aisló la causa en minutos, sin necesidad de tocar Medusa ni el frontend.
 Ver `docs/known-issues.md` para la topología completa Cloudflare Tunnel → Nginx Proxy Manager → k3d y el patrón a seguir si otro subdominio (`*.cruzcloud.net`) presenta el mismo síntoma (`500`/`Server: openresty` público pero sano internamente).
@@ -0,0 +1,66 @@
 # Incidente: precios `null` en detalle de producto (Medusa Store API sin region_id) (2026-08)
 **Ventana del incidente:** 2026-08-12, resuelto el mismo día (commit `60072cf`)
 **Servicio afectado:** `medusa-svc` (Store API), consumido por el frontend Next.js de ARI Shopping
 **Impacto:** en el listado de productos (`/catalog`) los precios se mostraban correctamente, pero en la página de detalle de producto individual varios artículos mostraban "Consultar precio" en vez del monto real.
 ## Hipótesis inicial descartada: regiones COP duplicadas
 La primera hipótesis fue que existían regiones "Colombia (COP)" duplicadas en Medusa, causando ambigüedad al resolver el precio. Se descartó con evidencia directa en Postgres, consultando la tabla `region` **incluyendo soft-deletes**:
 ```sql
 SELECT id, name, currency_code, created_at, updated_at, deleted_at FROM region ORDER BY created_at;
               id                |   name   | currency_code |         created_at         |         updated_at         | deleted_at
 ----------------------------------+----------+---------------+----------------------------+----------------------------+------------
 reg_01KZT86WPAH7A7ZZRDSX3350V2  | Colombia | cop           | 2026-08-12 05:48:03.151+00 | 2026-08-12 05:48:03.151+00 |
 (1 row)
 ```
 Una sola fila, creada una sola vez, nunca actualizada, nunca borrada (`deleted_at` vacío). **No había ni hubo nunca una región duplicada** — la hipótesis de deduplicación quedó descartada con esta consulta.
 ## Causa raíz real
 El backend de Medusa **no tenía ninguna región configurada**. El frontend pedía precios al Store API (`/store/products`) usando el parámetro `currency_code=cop`, pero el validador `StoreGetProductsParams` de Medusa v2 (`.strict()`) **no acepta ese campo** — devolvía `400 Unrecognized fields: 'currency_code'` en cada carga de `/catalog`.
 Se probó también `country_code`, que tampoco funcionó — Medusa respondía:
 ```
 Missing required pricing context to calculate prices - region_id
 ```
 **Medusa v2 requiere explícitamente un `region_id` válido** para poder calcular precios (`calculated_price`) vía Store API; ni `currency_code` ni `country_code` son parámetros válidos para ese fin.
 ## Fix aplicado
 Commit `60072cf` — *"fix: usar region_id en vez de currency_code para precios de Medusa"* (PR #5, mergeado en `04dc6bd`):
 1. Se creó la región "Colombia" (moneda COP) vía Admin API — no existía ninguna región configurada previamente.
 2. Se modificó el frontend para pedir precios usando `region_id` explícito en vez de `currency_code`, vía una nueva variable de entorno `MEDUSA_REGION_ID`:
 ```diff
 # workloads/ecommerce/frontend.yaml
         - name: MEDUSA_BACKEND_URL
           value: http://medusa-svc:9000
 +        - name: MEDUSA_REGION_ID
 +          value: reg_01KZT86WPAH7A7ZZRDSX3350V2
 ```
 ```diff
 # workloads/ecommerce/lib/headless/providers/medusa.ts
   const params = new URLSearchParams({
     limit: String(limit),
 -    currency_code: "cop",
 +    // El validador de /store/products no acepta currency_code (400
 +    // "Unrecognized fields"); el precio calculado solo se resuelve con
 +    // region_id.
 +    region_id: regionId(),
 ```
 No hubo migración de precios entre regiones — no existían datos previos que migrar; la región se creó de cero como parte de este mismo fix. `MEDUSA_REGION_ID` no ha cambiado desde el commit original (verificado con `git log -p --follow` sobre `frontend.yaml`), y sigue apuntando a la única región que existe en la base.
 ## Lecciones aprendidas
 **Verificar la causa raíz contra el estado real de la base de datos antes de asumir la primera hipótesis**, aun cuando esa hipótesis coincida con la intuición inicial de quien reporta el bug ("puede que haya algo duplicado"). La consulta a `region` incluyendo `deleted_at` tomó segundos y evitó documentar una causa raíz incorrecta en este mismo playbook.
 **Nota de arquitectura:** Medusa v2 Store API (`StoreGetProductsParams`) requiere `region_id` explícito para resolver precios calculados. `currency_code` y `country_code` no son parámetros válidos para ese fin — ver también `docs/known-issues.md`.
@@ -25,6 +25,16 @@ module.exports = defineConfig({
      jwtSecret: required("JWT_SECRET"),
      cookieSecret: required("COOKIE_SECRET"),
    },
    // Todos los Ingress del lab terminan en Traefik por HTTP plano
    // (entrypoint "web", sin TLS); Cloudflare es quien atiende HTTPS de
    // cara al navegador. Con `secure: true` (el default en producción),
    // express-session nunca emite Set-Cookie porque no detecta la
    // conexión como HTTPS, y el dashboard admin queda con 401 en
    // /admin/users/me pese a loguear bien. La API con Bearer token no se
    // ve afectada por esto.
    cookieOptions: {
      secure: false,
    },
  },
  admin: {
@@ -0,0 +1,46 @@
 import type { SubscriberArgs, SubscriberConfig } from "@medusajs/framework";
 import { ContainerRegistrationKeys } from "@medusajs/framework/utils";
 export default async function revalidateStorefrontHandler({
  container,
 }: SubscriberArgs) {
  const logger = container.resolve(ContainerRegistrationKeys.LOGGER);
  const storefrontUrl = process.env.STOREFRONT_URL;
  const secret = process.env.REVALIDATE_SECRET;
  if (!storefrontUrl || !secret) {
    logger.warn(
      "STOREFRONT_URL o REVALIDATE_SECRET no configurados; se omite la revalidación del storefront.",
    );
    return;
  }
  try {
    const response = await fetch(`${storefrontUrl}/api/revalidate`, {
      method: "POST",
      headers: { "x-revalidate-secret": secret },
    });
    if (!response.ok) {
      logger.warn(
        `Revalidación del storefront respondió HTTP ${response.status}.`,
      );
    }
  } catch (error) {
    logger.warn(
      `No se pudo revalidar el storefront: ${(error as Error).message}`,
    );
  }
 }
 export const config: SubscriberConfig = {
  event: [
    "product.created",
    "product.updated",
    "product.deleted",
    "product-variant.updated",
    "product-variant.created",
    "product-variant.deleted",
  ],
 };
@@ -0,0 +1,9 @@
 site/
 .git/
 **/__pycache__/
 *.pyc
 deployment.yaml
 service.yaml
 ingress.yaml
 kustomization.yaml
 README.md
@@ -0,0 +1,21 @@
 # --- Stage 1: build del sitio estático con MkDocs Material ---
 FROM python:3.12-slim AS build
 WORKDIR /site
 COPY requirements.txt .
 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 COPY mkdocs.yml .
 COPY docs/ docs/
 # --strict: cualquier link roto o warning de nav rompe el build,
 # para no publicar nunca un sitio con referencias muertas.
 RUN mkdocs build --strict
 # --- Stage 2: sirve el sitio estático generado con nginx ---
 FROM nginx:1.27-alpine
 COPY --from=build /site/site /usr/share/nginx/html
 EXPOSE 80
@@ -0,0 +1,28 @@
 apiVersion: apps/v1
 kind: Deployment
 metadata:
  name: docs-portal-deployment
 spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: docs-portal
  template:
    metadata:
      labels:
        app: docs-portal
    spec:
      imagePullSecrets:
      - name: gitea-registry-secret
      containers:
      - name: docs-portal
        image: gitea.cruzcloud.net/devops/docs-portal:v1.0.98
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 50m
            memory: 64Mi
          limits:
            cpu: 200m
            memory: 128Mi
@@ -0,0 +1,33 @@
 # Notas sueltas / aprendizajes
 > **TODO (fase 2+):** esto es un scratchpad estructurado, no un
 > playbook — va creciendo con notas cortas a medida que aparecen. Las
 > entradas de abajo son semillas reales extraídas de incidentes ya
 > documentados; expandir cada una con más contexto en fases siguientes.
 ## Qué haría distinto
 - **Fijar `TUNNEL_TRANSPORT_PROTOCOL=http2` desde el día uno**, no
  después de un incidente — QUIC/UDP sobre NAT doméstico fue un problema
  predecible en retrospectiva. Ver [ADR 0003](../decisiones/0003-por-que-http2-sobre-quic-tunnel.md).
 - **Separar siempre "chequeo de disponibilidad" de "migraciones"** en
  init containers distintos, y que el chequeo use el mínimo de
  parámetros posible (host/puerto/usuario/db) en vez de reusar una URI
  de conexión pensada para la app. Confirmado como decisión correcta en
  el [incidente de crashloop de Medusa](../playbooks/incidente-crashloop-medusa.md).
 ## Gotchas de Medusa v2
 - El Store API (`/store/products`, validado por `StoreGetProductsParams`,
  `.strict()`) **no acepta** `currency_code` ni `country_code` para
  resolver precios calculados — solo `region_id` explícito. Ver
  [playbook de precios](../playbooks/incidente-precios-medusa.md).
 - El campo `thumbnail` de un producto **no se autocompleta** a partir
  del array `images` — hay que setearlo explícito desde el Admin si el
  frontend lo usa como imagen hero en listados.
 ## TODO
 - Notas sobre MinIO / S3 provider.
 - Notas sobre el subscriber `revalidate-storefront.ts` y sus límites.
 - Qué automatizaría si volviera a montar este lab desde cero.
@@ -0,0 +1,50 @@
 # Del commit al despliegue: flujo GitOps
 > **TODO (fase 2+):** narrar cada paso con ejemplos reales tomados de
 > `.gitea/workflows/build-medusa.yaml` y `build.yaml`. El diagrama de
 > secuencia de abajo refleja el pipeline real (build → push imagen →
 > promoción segura → commit del tag → sync de Argo CD).
 ## Secuencia: un commit hasta quedar corriendo en el cluster
 ```mermaid
 sequenceDiagram
    actor Dev as Devops
    participant Gitea
    participant CI as Gitea Actions
    participant Reg as Gitea Registry
    participant Argo as Argo CD
    participant K8s as Cluster k3d
    Dev->>Gitea: push a fix/<rama>
    Dev->>Gitea: abre PR → main
    Gitea->>Gitea: merge a main
    Gitea->>CI: dispara workflow (paths: workloads/**)
    CI->>CI: build de la imagen (Docker)
    CI->>Reg: push imagen vX.Y.Z
    CI->>CI: verifica promoción segura (HEAD == origin/main)
    CI->>Gitea: commit "chore(gitops): release vX.Y.Z" actualizando el manifiesto
    Argo->>Gitea: detecta el nuevo commit (poll/webhook)
    Argo->>K8s: sync (prune:true, selfHeal:true)
    K8s->>K8s: rollout del nuevo pod
 ```
 ## Por qué esta separación (build vs. deploy)
 - El **pipeline de CI** solo construye y publica la imagen — nunca
  aplica nada directo al cluster.
 - El **commit al manifiesto** (`sed` sobre el tag de imagen) es lo único
  que representa "intención de desplegar" — y vive en el mismo repo Git
  que Argo CD vigila.
 - **Argo CD** es la única pieza con permisos de escritura sobre el
  cluster real. Nada fuera de GitOps toca `kubectl apply` en producción.
 - El paso de "promoción segura" (comparar `HEAD` contra `origin/main`)
  evita que un pipeline viejo sobreescriba el tag con una versión
  anterior si hubo un push más reciente mientras corría.
 ## TODO
 - Ejemplo real con hashes de commit (tomar del historial de
  `apps-registry`).
 - Explicar `syncPolicy.automated.selfHeal` con un caso concreto (qué
  pasa si alguien hace `kubectl edit` a mano).
@@ -0,0 +1,73 @@
 # Glosario
 > Pensado para alguien que ve estos términos por primera vez. Definiciones
 > cortas primero, detalle técnico después. Se irá expandiendo en fases
 > siguientes — por ahora cubre los términos que ya aparecen en el resto
 > del sitio.
 ## GitOps
 **En una frase:** el estado deseado del sistema vive en Git, y un
 proceso automático (no una persona con `kubectl`) se encarga de que el
 cluster real coincida con lo que dice Git.
 **Detalle:** en vez de ejecutar comandos contra el cluster a mano, se
 edita un archivo YAML, se hace commit, y una herramienta (aquí, Argo CD)
 detecta el cambio y lo aplica. Si alguien cambia algo directo en el
 cluster sin pasar por Git, GitOps lo revierte (`selfHeal`) — Git es la
 única fuente de verdad.
 ## Tunnel (Cloudflare Tunnel)
 **En una frase:** una forma de exponer un servicio interno a internet
 sin abrir puertos en el router/firewall.
 **Detalle:** un proceso (`cloudflared`) corre dentro de la red local y
 abre una conexión saliente hacia Cloudflare. El tráfico público llega a
 Cloudflare y viaja hacia adentro por esa misma conexión — no hace falta
 port-forwarding ni IP pública propia.
 ## Argo CD
 **En una frase:** el "robot" que sincroniza el cluster Kubernetes con
 lo que está escrito en Git.
 **Detalle:** vigila uno o más repos Git, compara el estado declarado
 (manifiestos YAML/Kustomize) contra el estado real del cluster, y
 aplica la diferencia. Ver [flujo GitOps](gitops-flujo.md).
 ## Manifest (manifiesto)
 **En una frase:** un archivo YAML que describe qué quieres que exista
 en Kubernetes (un Deployment, un Service, un Ingress...).
 **Detalle:** Kubernetes no se controla escribiendo código imperativo
 ("crea un pod"), sino declarando el resultado deseado ("quiero 2
 réplicas de esta imagen corriendo"). El manifiesto es ese documento.
 ## App of Apps
 **En una frase:** un patrón donde una Application de Argo CD no
 despliega una app directamente, sino que despliega *otras*
 Applications.
 **Detalle:** en este lab, `application.yaml` (raíz) vigila la carpeta
 `apps/` de `apps-registry`; cada archivo ahí dentro es una Application
 hija que a su vez apunta a un workload real. Permite agregar una app
 nueva con un solo archivo YAML nuevo.
 ## Kustomize
 **En una frase:** una forma de componer manifiestos de Kubernetes sin
 plantillas (a diferencia de Helm).
 **Detalle:** un archivo `kustomization.yaml` lista qué recursos YAML
 incluir y qué parches aplicarles, sin necesidad de un lenguaje de
 templating separado.
 ## TODO
 - Namespace, ResourceQuota, LimitRange, NetworkPolicy
 - Ingress vs. Service vs. Deployment
 - StatefulSet (por qué Postgres lo usa y el frontend no)
 - Init container
@@ -0,0 +1,25 @@
 # Red y exposición
 > **TODO (fase 2+):** explicar cada dominio, por qué está proxied vs
 > DNS-only en Cloudflare, y el manejo de TLS extremo a extremo. Tabla
 > de dominios abajo es real, pendiente de expandir con capturas/ejemplos.
 ## Dominios activos
 | Dominio | Servicio | Namespace | TLS |
 |---|---|---|---|
 | `shop.cruzcloud.net` | Frontend Next.js (storefront) | `ecommerce` | Cloudflare (edge) |
 | `commerce.cruzcloud.net` | Medusa Store/Admin API | `ecommerce` | Cloudflare (edge) |
 | `media.cruzcloud.net` | MinIO (imágenes de producto) | `ecommerce` | Cloudflare (edge) |
 | `gitea.cruzcloud.net` | Gitea | — | Cloudflare (edge) |
 | `docs.cruzcloud.net` | Este portal | `docs` | Cloudflare (edge) |
 ## TODO
 - Diagrama de TLS termination (dónde termina TLS realmente: en
  Cloudflare, no en Traefik — el tráfico interno NPM→k3d es HTTP plano).
 - Explicar por qué el transporte del túnel se fijó a HTTP/2 en vez de
  QUIC (ver [ADR 0003](../decisiones/0003-por-que-http2-sobre-quic-tunnel.md)
  y el [playbook del 504](../playbooks/incidente-504-gitea-tunnel.md)).
 - Patrón de diagnóstico "interno sano, público roto" (ver
  [playbook de imágenes NPM](../playbooks/incidente-imagenes-npm.md)).
@@ -0,0 +1,43 @@
 # Visión general
 > **TODO (fase 2+):** narrativa completa explicando cada capa del
 > diagrama, con foco en el "por qué" de cada frontera de confianza. El
 > diagrama de abajo es real (validado contra `docs/known-issues.md` y
 > los playbooks de incidentes de `apps-registry`), pero el texto que lo
 > acompaña es solo el esqueleto.
 ## Flujo de una petición pública
 ```mermaid
 flowchart LR
    User(["Usuario"]) -->|HTTPS| CF["Cloudflare<br/>(DNS proxied + túnel)"]
    CF -->|HTTP/2, red host| CFD["cloudflared<br/>(app ZimaOS)"]
    CFD --> NPM["Nginx Proxy Manager<br/>192.168.68.61:90"]
    NPM --> LB["k3d-lab-cluster-serverlb<br/>(k3d-proxy, 90→80)"]
    LB --> TR["Traefik<br/>(ingress del cluster)"]
    TR -->|Host: shop.cruzcloud.net| FE["frontend-svc<br/>(Next.js)"]
    TR -->|Host: commerce.cruzcloud.net| MED["medusa-svc<br/>(Medusa API)"]
    TR -->|Host: media.cruzcloud.net| MIN["minio-svc<br/>(imágenes de producto)"]
    TR -->|Host: gitea.cruzcloud.net| GIT["Gitea"]
    TR -->|Host: docs.cruzcloud.net| DOCS["docs-portal-svc<br/>(este sitio)"]
    subgraph GitOps["Control plane GitOps"]
        ARGO["Argo CD"] -->|sync| FE
        ARGO -->|sync| MED
        ARGO -->|sync| DOCS
        GIT -.->|watch repos| ARGO
    end
 ```
 ## Componentes
 | Capa | Qué es | Dónde vive |
 |---|---|---|
 | Cloudflare Tunnel | Expone `*.cruzcloud.net` a internet sin abrir puertos en el NAS | Fuera del cluster, app nativa ZimaOS (`cloudflared`) |
 | Nginx Proxy Manager | Enruta por dominio hacia el cluster | Fuera del cluster, contenedor `nginxproxymanager` |
 | k3d | Cluster Kubernetes local (multi-nodo, Docker) | Host ZimaOS |
 | Traefik | Ingress controller del cluster | Dentro de k3d |
 | Argo CD | Sincroniza el estado del cluster con Git (patrón App of Apps) | Namespace `argocd` |
 | Gitea | Origen de verdad de los manifiestos y del código de las apps | Contenedor propio, expuesto vía túnel |
 Ver también: [Red y exposición](red-y-exposicion.md) · [Flujo GitOps](gitops-flujo.md) · [Glosario](glosario.md)
@@ -0,0 +1,33 @@
 # ADR 0001 — Por qué k3d (y no k3s directo, minikube, o un cluster cloud)
 > **TODO (fase 2+):** completar contexto/opciones/consecuencias con
 > criterio real (recursos del NAS ZimaOS, necesidad de multi-nodo para
 > reproducir el blackhole de MTU documentado en `known-issues.md`,
 > costo cero vs. cluster gestionado).
 **Estado:** aceptada (placeholder — pendiente de redactar)
 **Fecha:** TODO
 ## Contexto
 TODO
 ## Opciones consideradas
 | Opción | A favor | En contra |
 |---|---|---|
 | k3d | | |
 | k3s directo (sin Docker) | | |
 | minikube | | |
 | Cluster gestionado (cloud) | | |
 ## Decisión
 TODO
 ## Consecuencias
 TODO — mencionar explícitamente el blackhole de red cross-node
 (MTU/PMTUD) como consecuencia real y documentada de correr multi-nodo
 sobre Docker-in-Docker sin ajuste de MTU (ver
 [playbook del crashloop de Medusa](../playbooks/incidente-crashloop-medusa.md)).
@@ -0,0 +1,30 @@
 # ADR 0002 — Por qué Argo CD (y no `kubectl apply` manual o un script de CI)
 > **TODO (fase 2+):** completar con el criterio real detrás de elegir
 > reconciliación continua (`selfHeal`) sobre despliegue imperativo desde
 > CI.
 **Estado:** aceptada (placeholder — pendiente de redactar)
 **Fecha:** TODO
 ## Contexto
 TODO
 ## Opciones consideradas
 | Opción | A favor | En contra |
 |---|---|---|
 | Argo CD (GitOps, pull-based) | | |
 | `kubectl apply` manual | | |
 | `kubectl apply` desde el pipeline de CI (push-based) | | |
 ## Decisión
 TODO
 ## Consecuencias
 TODO — mencionar el patrón App of Apps (`application.yaml` +
 `apps/*.yaml`) y cómo `selfHeal:true` cambia el modelo mental de
 "quién puede tocar el cluster".
@@ -0,0 +1,44 @@
 # ADR 0003 — Por qué HTTP/2 sobre QUIC para el transporte del túnel de Cloudflare
 **Estado:** aceptada
 **Fecha:** 2026-08 (ventana del incidente documentado abajo)
 > **TODO (fase 2+):** expandir la narrativa; el contexto/decisión ya
 > están fundamentados en un incidente real, solo falta pulir la
 > redacción y agregar los datos de validación completos.
 ## Contexto
 `cloudflared` (el proceso que abre el túnel hacia Cloudflare) usaba
 QUIC (UDP) como protocolo de transporte por defecto para sus 4
 conexiones hacia el edge de Cloudflare. Una de esas conexiones sufría
 fallos recurrentes de "control stream" cada 2-6 minutos, causando
 `504 Gateway Timeout` intermitentes en **todos** los subdominios detrás
 del túnel (Gitea, Argo CD, la tienda, etc.), no solo uno.
 Diagnóstico completo en el
 [playbook del incidente](../playbooks/incidente-504-gitea-tunnel.md).
 ## Opciones consideradas
 | Opción | A favor | En contra |
 |---|---|---|
 | QUIC (default) | Menor latencia teórica, multiplexing sin head-of-line blocking | Sensible a NAT/firewall doméstico; causaba el 504 intermitente real |
 | HTTP/2 sobre TCP | Estable en redes domésticas con NAT agresivo | Ligeramente más latencia teórica que QUIC |
 ## Decisión
 Forzar `TUNNEL_TRANSPORT_PROTOCOL=http2` en la configuración del
 contenedor `cloudflared`, en vez de dejar el default (QUIC/UDP).
 ## Consecuencias
 - Se eliminaron los `504` intermitentes — validado con curl en loop
  contra `gitea.cruzcloud.net`: ~0.37–0.4s de latencia estable por
  24+ minutos sin un solo error.
 - Se renuncia a la ventaja teórica de latencia de QUIC, aceptable en un
  lab doméstico donde la estabilidad importa más que microsegundos.
 - Si en el futuro cambia el hardware de red (router, NAT) podría valer
  la pena revisar si QUIC vuelve a ser viable — no hay una razón de
  fondo para excluirlo para siempre, solo evidencia de que falló en
  esta red concreta.
@@ -0,0 +1,31 @@
 # ADR NNNN — Título corto de la decisión
 > Copiar este archivo como `NNNN-titulo-corto.md` (siguiente número
 > disponible) para cada decisión arquitectónica nueva.
 **Estado:** propuesta | aceptada | reemplazada por ADR-XXXX
 **Fecha:** AAAA-MM-DD
 ## Contexto
 ¿Qué problema forzó esta decisión? ¿Qué restricciones reales existían
 (hardware del NAS, presupuesto cero, tiempo disponible, conocimiento
 previo)? Sin justificar todavía la elección — solo la situación.
 ## Opciones consideradas
 | Opción | A favor | En contra |
 |---|---|---|
 | Opción A | | |
 | Opción B | | |
 | Opción C | | |
 ## Decisión
 Qué se eligió, en una o dos frases.
 ## Consecuencias
 - Qué se gana
 - Qué se sacrifica o queda como deuda técnica
 - Qué tendría que pasar para revertir esta decisión
@@ -0,0 +1,133 @@
 # Cosign — firma de imágenes
 !!! info "Qué problema resuelve"
    Todo lo anterior en esta sección (Gitleaks, Trivy, Semgrep, SBOM)
    responde a la pregunta *"¿esta imagen es segura de construir?"*.
    Cosign responde una pregunta distinta, y que pasa **después**: *"la
    imagen que está corriendo ahora mismo en el cluster, ¿es
    exactamente la que armó el pipeline — o pudo haber sido reemplazada,
    modificada, o subida por otra vía?"*.
 ## Analogía simple
 Pensalo como el sello de cera en un sobre antiguo. Cualquiera puede leer
 la carta (la imagen es pública, cualquiera puede bajarla del registry) —
 eso Cosign no lo esconde. Lo que el sello garantiza es otra cosa: que la
 carta salió exactamente de donde dice que salió, y que nadie la abrió y
 volvió a cerrar en el camino.
 - **La llave privada** (guardada como secret de Gitea, nunca en el repo)
  es el sello físico — solo el pipeline de CI puede estampar una firma
  válida, porque solo él tiene el sello.
 - **La llave pública** (`workloads/ecommerce/cosign.pub`, commiteada sin
  problema — es pública a propósito) es la forma de reconocer el sello:
  cualquiera puede mirar la carta, ver el sello, y confirmar "sí, esto lo
  selló quien tiene la llave privada" — sin necesitar la llave privada
  para verificarlo.
 Si alguien sube una imagen distinta con el mismo tag, o modifica un solo
 byte de la imagen original, la firma deja de coincidir. No es que Cosign
 "detecte" la alteración activamente — es que la verificación
 simplemente falla, porque la firma fue calculada sobre el digest exacto
 de la imagen original.
 ## Cómo funciona en este pipeline
 ```mermaid
 flowchart LR
    A["docker push"] --> B["cosign sign<br/>(llave privada, secret)"]
    B --> C["cosign verify<br/>(llave pública, repo)"]
    C -- "firma válida" --> D["✅ pipeline termina OK"]
    C -- "firma inválida/ausente" --> X["❌ pipeline falla"]
 ```
 1. **Par de llaves**: generado una vez con `cosign generate-key-pair`,
   protegido por password. La privada (`cosign.key`) se subió como
   secret de Gitea Actions (`COSIGN_PRIVATE_KEY` + `COSIGN_PASSWORD`) —
   nunca se commiteó al repo, ni existe en el disco de este equipo
   después de subirla. La pública (`cosign.pub`) sí vive commiteada en
   `workloads/ecommerce/cosign.pub`, porque su función es poder
   compartirse.
 2. **Firma**: después de subir la imagen al registry, el pipeline la
   firma con la llave privada (leída desde el secret vía
   `--key env://COSIGN_PRIVATE_KEY`, sin escribirla nunca a disco).
 3. **Verificación (smoke test)**: en el mismo pipeline, inmediatamente
   después, se verifica la firma recién creada contra la llave pública
   del repo. Si algo salió mal (llave incorrecta, imagen corrupta), el
   pipeline falla ahí mismo — antes de que nadie más intente confiar en
   esa imagen.
 ## Por qué `--tlog-upload=false`
 Cosign, por defecto, publica cada firma en el *transparency log* público
 de Sigstore (Rekor) — un registro público, auditable, de "quién firmó
 qué y cuándo", pensado para proyectos open source donde esa
 transparencia es el punto. Este registry (`gitea.cruzcloud.net`) es
 privado; no tiene sentido — y sería una fuga de metadata innecesaria —
 anunciar públicamente que este lab construyó una imagen `v1.0.97` en tal
 fecha. Por eso el pipeline firma solo con el par de llaves propio,
 localmente, sin tocar el transparency log público
 (`--use-signing-config=false --tlog-upload=false` al firmar,
 `--insecure-ignore-tlog=true` al verificar).
 !!! warning "Trade-off consciente, no gratis"
    Sin transparency log, la garantía es "esta firma la generó quien
    tiene la llave privada" — pero no hay un registro público e
    inmutable de *cuándo* se generó cada firma. Para un registry privado
    de un lab personal, ese trade-off tiene sentido. Para un proyecto
    open source con más de una persona firmando, seguramente no.
 ## Qué NO se firma
 Solo se firma el tag versionado (`ecommerce-frontend:v1.0.X`), no
 `:latest`. `:latest` es un tag mutable — se re-apunta a una imagen
 distinta en cada build — así que firmarlo no significa nada útil: la
 firma quedaría asociada al digest de turno, y la siguiente build la
 volvería a mover. Cualquier verificación real de firma debería apuntar
 siempre a un tag de versión específico (o, mejor todavía, al digest
 exacto).
 ## Verificar manualmente
 Con la llave pública del repo, cualquiera puede confirmar la firma de
 una imagen sin necesitar acceso a nada privado:
 ```bash
 cosign verify \
  --key workloads/ecommerce/cosign.pub \
  --insecure-ignore-tlog=true \
  gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.97
 ```
 Si la imagen fue firmada por este pipeline, el comando termina con
 `exit 0` y muestra el detalle de la firma. Si no — sea porque nunca se
 firmó, porque la firmó otra llave, o porque la imagen fue modificada
 después — termina con `exit 1` y un error explícito.
 ## Qué falta (a propósito, todavía)
 Hoy la verificación de firma corre como smoke test **dentro del mismo
 pipeline que la creó** — útil para confirmar que el mecanismo funciona,
 pero no impide que alguien despliegue manualmente una imagen sin firmar
 en el cluster. El siguiente paso natural, que **no** se implementó en
 esta primera vuelta, sería un *admission controller* en el cluster
 (ej. [Sigstore's policy-controller](https://docs.sigstore.dev/policy-controller/overview/)
 o [Kyverno](https://kyverno.io/policies/other/verify-images/verify-images/)
 con una política de verificación de imágenes) que rechace cualquier Pod
 cuya imagen no tenga una firma válida de `cosign.pub` — momento en el
 que Argo CD dejaría de poder desplegar una imagen sin firmar, no solo el
 pipeline de CI.
 ## Si la llave privada se compromete
 1. Generar un par nuevo (`cosign generate-key-pair`).
 2. Reemplazar `COSIGN_PRIVATE_KEY` y `COSIGN_PASSWORD` en los secrets de
   Gitea Actions del repo.
 3. Reemplazar `workloads/ecommerce/cosign.pub` con la nueva llave
   pública, en un commit normal (no es secreto, no hace falta
   reescribir historial).
 4. Las imágenes ya firmadas con la llave vieja **siguen verificando
   contra la llave vieja** — no se "invalidan" solas. Si se sospecha
   compromiso real, hay que decidir explícitamente qué imágenes ya
   desplegadas se consideran no confiables, no asumir que rotar la
   llave alcanza.
@@ -0,0 +1,137 @@
 # Gitleaks — detección de secretos
 !!! info "Qué problema resuelve"
    Gitleaks busca patrones de credenciales (API keys, tokens, contraseñas,
    llaves privadas) dentro del código fuente. No sabe si una credencial es
    "real" — detecta **formas** que parecen credenciales (una API key de
    AWS siempre empieza con `AKIA`, una llave privada siempre tiene el
    encabezado `-----BEGIN PRIVATE KEY-----`, etc.) y también cadenas con
    entropía alta (aleatoriedad), que suelen ser tokens generados.
 ## Por qué esto importa
 Un secreto commiteado a git **nunca deja de estar ahí**, aunque lo borres
 en el siguiente commit. Sigue existiendo en el historial, en cualquier
 fork, en cualquier clon local que alguien ya haya hecho. La única manera
 real de "revocar" un secreto filtrado es rotarlo (generar uno nuevo e
 invalidar el viejo) — borrar el commit no alcanza.
 Por eso el objetivo de gitleaks no es "arreglar" el secreto después de que
 se filtró, sino **evitar que el commit con el secreto llegue a existir en
 el repo remoto**.
 ## Por qué corre antes del build
 En `.gitea/workflows/build.yaml`, el job `gitleaks` corre **antes** que el
 job `build` (que compila la imagen Docker y la sube al registry). El job
 `build` tiene `needs: gitleaks` — si el scan falla, `build` ni siquiera
 arranca.
 ```mermaid
 flowchart LR
    A[push / pull_request] --> B[gitleaks]
    B -- "sin hallazgos" --> C[build]
    B -- "secreto detectado" --> X["❌ pipeline detenido<br/>build no corre"]
 ```
 La lógica es simple: no tiene sentido gastar tiempo de build y minutos de
 runner compilando una imagen a partir de un commit que de todas formas hay
 que rechazar. Fallar rápido, fallar barato.
 También corre en **pull request**, no solo en push a `main` — así un
 secreto se detecta antes de que el PR se mergee, que es el punto donde
 todavía es más fácil corregirlo (basta con un `git commit --amend` o un
 nuevo commit en la misma rama, sin tocar `main`).
 ## Alcance de este scan
 El step de CI escanea el árbol de archivos ya *checked out* del commit
 (`gitleaks detect --no-git`), no el historial completo — el checkout del
 pipeline es superficial (`fetch-depth: 1`, solo el último commit), así que
 no hay historial que recorrer en ese punto.
 Antes de integrar esto al pipeline corrimos un **scan histórico completo**
 del repo `apps-registry` (los 249 commits, con `gitleaks detect` en modo
 git normal, sin `--no-git`) para confirmar que no había secretos ya
 commiteados en el pasado. Resultado: **sin hallazgos**. Ese scan histórico
 es una tarea puntual, no algo que corra en cada push — si alguna vez se
 sospecha una filtración vieja, se repite manualmente.
 ## Cómo leer un hallazgo
 Un hallazgo de gitleaks (en el `gitleaks-report.json` que el pipeline
 publica como artifact) se ve así:
 ```json
 {
  "Description": "AWS Access Key",
  "StartLine": 14,
  "File": "workloads/ecommerce/lib/config.ts",
  "Match": "REDACTED",
  "Secret": "REDACTED",
  "RuleID": "aws-access-token",
  "Commit": "a1b2c3d"
 }
 ```
 Campos clave:
 | Campo | Qué significa |
 |---|---|
 | `RuleID` | Qué tipo de secreto detectó (la regla que hizo match) |
 | `File` / `StartLine` | Dónde está, exactamente |
 | `Match` / `Secret` | El valor detectado — el pipeline usa `--redact`, así que en el reporte real aparece censurado, no en texto plano |
 | `Commit` | En qué commit se introdujo (solo aplica al scan histórico, no al scan `--no-git` del pipeline) |
 !!! danger "Si el hallazgo es real"
    1. **No lo borres del código y listo** — el secreto sigue "filtrado"
       aunque ya no esté en el archivo actual.
    2. **Rota la credencial primero** en el sistema que la emitió (AWS,
       Gitea, Medusa, lo que sea). Un secreto que ya se vio en un log de
       CI o en un diff de PR se trata como comprometido.
    3. Después de rotarla, sí, saca el valor viejo del código y usa una
       variable de entorno / secret de Gitea Actions en su lugar.
    4. Si el secreto llegó a estar en `main` (no solo en una rama de PR),
       avisa antes de reescribir historial — reescribir historial en un
       repo compartido tiene sus propios riesgos y hay que decidirlo con
       calma, no como reacción automática del pipeline.
 ## Falsos positivos: cómo hacer allowlist
 Gitleaks detecta *formas*, no intención. Cosas que típicamente generan
 falsos positivos en este proyecto:
 - Placeholders como `CAMBIAR` en `commerce/secrets.template.yaml` — **no**
  deberían disparar nada porque no tienen la forma de un secreto real
  (baja entropía, texto plano legible), pero si algún día se usa un
  placeholder con más pinta de secreto real (ej. un UUID de ejemplo), sí
  puede hacer match.
 - Hashes largos o IDs opacos que no son secretos (ej. `MEDUSA_REGION_ID`
  en `frontend.yaml`), si tienen entropía suficientemente alta.
 Cuando gitleaks marca algo que **no es** un secreto real, se agrega una
 regla de allowlist en un archivo `.gitleaks.toml` en la raíz del repo
 (todavía no existe — se crea la primera vez que haga falta):
 ```toml
 [allowlist]
 description = "Falsos positivos conocidos del lab"
 regexes = [
  '''MEDUSA_REGION_ID''',
 ]
 paths = [
  '''workloads/ecommerce/commerce/secrets\.template\.yaml''',
 ]
 ```
 !!! warning "No es una vía rápida para ignorar hallazgos reales"
    Cada entrada de allowlist debe quedar documentada (por qué es un falso
    positivo, no solo "molestaba") y revisada antes de mergear, porque una
    allowlist mal escrita (una regex demasiado amplia) puede silenciar un
    secreto real futuro sin que nadie se dé cuenta.
 ## Dónde ver el resultado
 El job `gitleaks` publica el reporte JSON como artifact del pipeline
 (`gitleaks-report`) en cada ejecución, tenga o no hallazgos — así queda
 disponible para inspección incluso cuando el scan pasa limpio.
@@ -0,0 +1,91 @@
 # DevSecOps
 Fase 2 del lab: integrar tooling de seguridad al pipeline de Gitea
 Actions, empezando por un solo repo de referencia — el frontend de ARI
 Shopping (`workloads/ecommerce`, `.gitea/workflows/build.yaml`) — antes
 de replicarlo a `commerce-backend` y `docs-portal`.
 Cinco herramientas, cada una respondiendo una pregunta distinta:
 | Herramienta | Pregunta que responde | Modo |
 |---|---|---|
 | [Gitleaks](gitleaks.md) | ¿Hay un secreto commiteado? | **Bloquea** |
 | [Trivy — imagen](trivy.md) | ¿La imagen tiene una CVE conocida? | CRITICAL **bloquea**, HIGH informa |
 | [Trivy — IaC](trivy.md) | ¿El manifiesto de Kubernetes es inseguro? | Informa |
 | [Semgrep (SAST)](sast.md) | ¿El código tiene un patrón inseguro conocido? | Informa (auditoría) |
 | [Syft (SBOM)](sbom.md) | ¿Qué paquetes exactos quedaron en la imagen? | Informa (inventario) |
 | [Cosign](cosign.md) | ¿Esta imagen es exactamente la que armó el pipeline? | **Bloquea** (smoke test) |
 ## El pipeline completo
 ```mermaid
 flowchart TD
    subgraph J1["job: gitleaks (push + pull_request)"]
        A1[checkout] --> A2["gitleaks detect --no-git"]
    end
    A2 -- "secreto encontrado" --> XA["❌ pipeline detenido<br/>build nunca arranca"]
    A2 -- "limpio" --> B0
    subgraph J2["job: build (solo push a main, needs: gitleaks)"]
        B0[checkout + validaciones de código] --> B1["Trivy IaC<br/>(frontend.yaml)"]
        B1 -.informa.-> B2["Semgrep SAST<br/>(audit mode)"]
        B2 -.informa.-> B3[login registry]
        B3 --> B4["docker build<br/>(push: false, load: true)"]
        B4 --> B5["Trivy imagen<br/>CRITICAL"]
        B5 -- "CRITICAL con fix" --> XB["❌ detenido<br/>no se sube la imagen"]
        B5 -- "sin CRITICAL" --> B6["Trivy imagen<br/>HIGH (informa)"]
        B6 --> B7["Syft → SBOM<br/>(CycloneDX + SPDX)"]
        B7 --> B8["docker push"]
        B8 --> B9["cosign sign"]
        B9 --> B10["cosign verify<br/>(smoke test)"]
        B10 -- "firma inválida" --> XC["❌ detenido"]
        B10 -- "firma válida" --> B11["actualizar frontend.yaml<br/>(GitOps, Argo CD sincroniza)"]
    end
 ```
 ## Por qué este orden
 - **Gitleaks corre en un job aparte, antes que todo lo demás** — incluso
  antes que el checkout completo del job de build. Si hay un secreto,
  no tiene sentido gastar minutos de build en un commit que hay que
  rechazar igual. Es el único check que corre también en `pull_request`,
  no solo en push a `main`.
 - **Trivy IaC y Semgrep corren antes del build de Docker.** Ninguno de
  los dos necesita la imagen construida — analizan manifiestos y código
  fuente respectivamente — así que si algo llamativo apareciera ahí, se
  sabe temprano, sin esperar el build (que es el paso más lento del
  pipeline).
 - **Trivy imagen corre después del build pero antes del push.** Por eso
  el build usa `push: false, load: true`: la imagen queda en el daemon
  local del runner, escaneable, pero no sale hacia el registry hasta
  pasar el gate de CRITICAL.
 - **Syft (SBOM) corre sobre la imagen ya validada**, antes del push —
  documenta exactamente lo que se está por publicar.
 - **Cosign firma después del push exitoso** (no tiene sentido firmar
  algo que no llegó al registry) y se verifica en el mismo pipeline como
  smoke test.
 ## Qué pasa si cada uno falla
 | Si falla... | El pipeline... |
 |---|---|
 | Gitleaks | Se detiene ahí mismo. El job `build` nunca arranca (`needs: gitleaks`). Nada se construye. |
 | Trivy IaC | No se detiene — el hallazgo queda en el log, informativo. |
 | Semgrep | No se detiene — mismo criterio: primera vuelta en modo auditoría. |
 | Trivy imagen (CRITICAL) | Se detiene después del build, antes del push. La imagen con la CVE nunca llega al registry. |
 | Trivy imagen (HIGH) | No se detiene — se reporta para revisar en conjunto. |
 | Syft | Si el propio comando falla (no si "encuentra algo" — un SBOM no tiene hallazgos que bloqueen), el pipeline se detiene por error real de la herramienta. |
 | Cosign sign/verify | Se detiene. Si la imagen se firmó pero no verifica, algo está mal con las llaves o con la imagen — no se continúa con la promoción GitOps. |
 ## Qué falta después de esta primera vuelta
 - Revisar en conjunto los hallazgos de Trivy IaC y Semgrep (hoy
  informativos) y decidir cuáles pasan a bloquear.
 - Decidir si Trivy imagen sube el umbral de bloqueo a HIGH una vez que
  el backlog de CVEs conocidas esté bajo control.
 - Admission controller en el cluster que verifique la firma de Cosign
  antes de dejar correr un Pod (ver [cosign.md](cosign.md)) — hoy la
  verificación es solo un smoke test dentro del propio pipeline.
 - Replicar este mismo patrón a `commerce-backend` (Medusa) y
  `docs-portal`, adaptando lo que corresponda a cada stack.
@@ -0,0 +1,115 @@
 # SAST (Semgrep) — análisis estático de código
 !!! info "Qué problema resuelve"
    SAST significa *Static Application Security Testing*: analizar el
    **código fuente** en busca de patrones de programación inseguros, sin
    ejecutar la aplicación. Semgrep lee cada archivo `.ts`/`.tsx` y lo
    compara contra un catálogo de reglas — cada regla describe una forma
    de escribir código que suele terminar en una vulnerabilidad conocida
    (inyección, XSS, uso inseguro de una API, etc.).
 ## En qué se diferencia de Gitleaks y Trivy
 Las tres herramientas ya integradas a este pipeline analizan cosas
 completamente distintas — vale la pena tenerlo claro porque a primera
 vista "escaneo de seguridad" suena como una sola categoría:
 | Herramienta | Qué mira | Pregunta que responde |
 |---|---|---|
 | [Gitleaks](gitleaks.md) | El texto de los archivos y el historial de git | "¿Hay una credencial commiteada?" |
 | [Trivy](trivy.md) | Paquetes instalados (imagen) y configuración (YAML) | "¿Alguna dependencia tiene una CVE conocida? ¿El manifiesto de Kubernetes es inseguro?" |
 | **Semgrep (SAST)** | La **lógica** del código que escribimos nosotros | "¿Esta función, tal como está escrita, abre una vulnerabilidad?" |
 Ninguna de las tres reemplaza a las otras. Una dependencia puede estar
 100% al día (sin CVEs, Trivy contento) y aun así el código propio puede
 construir una URL con un string sin sanitizar y quedar abierto a SSRF —
 eso solo lo detecta un análisis de la lógica del código, que es
 exactamente lo que hace Semgrep.
 ## Qué tipo de bugs detecta (ejemplos genéricos)
 Los rulesets usados (`p/typescript`, `p/react`, `p/nextjs`,
 `p/security-audit`) cubren, entre otras cosas:
 - **Inyección**: construir queries, comandos de shell o URLs concatenando
  strings con datos que vienen del usuario, en vez de usar una API
  parametrizada.
 - **XSS en React/Next.js**: usar `dangerouslySetInnerHTML` con contenido
  que no pasó por un sanitizador.
 - **SSRF**: hacer un `fetch()`/request server-side hacia una URL que
  construye el propio usuario, sin validar el host de destino.
 - **Criptografía insegura**: algoritmos de hash débiles (`md5`, `sha1`)
  usados para contraseñas o tokens, en vez de un KDF diseñado para eso.
 - **`eval` / `new Function()`** sobre datos no confiables.
 - **ReDoS**: expresiones regulares con backtracking exponencial que un
  input malicioso puede usar para colgar el proceso.
 - **Prototype pollution**: merges/asignaciones dinámicas de objetos que
  permiten sobrescribir `__proto__`.
 ## Resultado real de esta primera corrida
 ```text
 Scanning 72 files tracked by git with 292 Code rules:
  ts    87 rules   39 files
  js    81 rules    1 file
  json   1 rule     6 files
 Ran 91 rules on 72 files: 0 findings.
 ```
 `workloads/ecommerce` salió limpio con estos rulesets: **0 hallazgos**.
 !!! warning "0 hallazgos no significa 'código perfecto'"
    Significa que ningún patrón conocido de estos 91 rules hizo match —
    no es una garantía de ausencia de bugs, solo de ausencia de *estos*
    patrones específicos. SAST tiene falsos negativos por naturaleza (un
    bug de lógica de negocio nuevo, específico de esta app, no está en
    ningún ruleset genérico). El valor de correr esto en cada build no es
    "una vez limpio, siempre limpio" — es que si alguien introduce a
    futuro uno de estos patrones conocidos (por ejemplo, un
    `dangerouslySetInnerHTML` sin sanitizar en un componente nuevo), el
    pipeline lo va a marcar en ese mismo push.
 ## Por qué modo auditoría (no bloquea) en esta primera integración
 El step corre **sin** la flag `--error` a propósito — Semgrep siempre
 termina con `exit 0`, reporta lo que encuentra pero nunca frena el
 pipeline. Es la primera vez que esta herramienta corre sobre el repo: la
 idea es revisar juntos qué reglas de los 91 activos generan ruido (falsos
 positivos específicos de este código) antes de decidir cuáles deberían
 pasar a bloquear.
 ```mermaid
 flowchart LR
    A[Semgrep scan] --> B{hallazgos?}
    B -- "sí" --> C["se reportan en el log<br/>+ artifact JSON"]
    B -- "no" --> C
    C --> D["✅ pipeline sigue<br/>(exit 0 siempre)"]
 ```
 Una vez que se decida qué reglas son suficientemente confiables para
 esta app, el paso natural es agregar `--error` **con un subconjunto**
 de reglas (no las 91 completas) usando `--config` más específico o
 `.semgrepignore` / reglas individuales marcadas como bloqueantes —
 todavía no se hizo ese recorte.
 ## Los rulesets elegidos
 - `p/typescript` — patrones generales de TypeScript/JavaScript.
 - `p/react` — específico de componentes React (hooks mal usados, XSS vía
  props/render, etc.).
 - `p/nextjs` — patrones propios del framework (App Router, API routes,
  middlewares).
 - `p/security-audit` — catálogo transversal de seguridad (inyección,
  criptografía débil, deserialización insegura) sin atarse a un
  framework específico.
 Son rulesets **públicos y gratuitos** del registro de Semgrep — no
 requieren cuenta ni login (`semgrep login` solo hace falta para acceder a
 reglas adicionales de pago, que no se usan acá).
 ## Dónde ver el resultado
 El JSON completo (`semgrep-report.json`) se publica como artifact del
 pipeline (`semgrep-report`) en cada corrida, tenga o no hallazgos —
 mismo patrón que Gitleaks y Trivy.
@@ -0,0 +1,124 @@
 # SBOM (Syft) — inventario de software
 !!! info "Qué es un SBOM"
    SBOM = *Software Bill of Materials* — literalmente, una "lista de
    materiales" del software, igual que la lista de ingredientes de un
    producto. Es un documento (JSON, en este caso) que enumera **cada
    paquete que terminó dentro de la imagen final**: nombre, versión
    exacta, de dónde viene (`npm`, `deb`, etc.) y, cuando aplica, su
    licencia.
    [Syft](https://github.com/anchore/syft) genera ese inventario
    inspeccionando la imagen Docker ya construida — no necesita acceso al
    código fuente ni a `package.json`, lee directamente lo que quedó
    instalado en los layers de la imagen.
 ## Por qué importa: el escenario "log4shell"
 En diciembre de 2021 apareció una vulnerabilidad crítica en Log4j (una
 librería de logging de Java) usada, directa o indirectamente, en una
 cantidad enorme de software. La pregunta que todo equipo tuvo que
 responder en horas, no en días, fue: **"¿nosotros usamos esto, en algún
 lugar, aunque sea una dependencia de una dependencia?"**
 Sin un SBOM, esa respuesta implica revisar manualmente cada
 `package.json`, cada imagen Docker, cada servicio — y confiar en que no
 se te escapó una dependencia transitiva de tres niveles de profundidad.
 Con un SBOM generado en cada build y guardado como artifact, la respuesta
 es una búsqueda de texto sobre un archivo:
 ```bash
 grep -i "nombre-del-paquete-afectado" sbom.cdx.json
 ```
 Si aparece, sabés exactamente en qué versión, y podés cruzarlo contra el
 aviso de seguridad para saber si tu versión específica está afectada —
 en minutos, no en una auditoría manual del repo completo.
 ## Qué genera este pipeline
 Un step de Syft corre sobre la imagen ya construida (la misma que pasó
 el gate de CRITICAL de Trivy) y produce **dos formatos** del mismo
 inventario, publicados como artifact del pipeline:
 - `sbom.cdx.json` — [CycloneDX](https://cyclonedx.org/), el formato con
  mejor soporte en herramientas de consulta/alertas automáticas de CVEs.
 - `sbom.spdx.json` — [SPDX](https://spdx.dev/), el estándar ISO, más
  orientado a cumplimiento de licencias y trazabilidad legal.
 No hay una razón fuerte para elegir solo uno en esta etapa — generar
 ambos cuesta segundos y cada formato es mejor para un caso de uso
 distinto, así que se publican los dos.
 ## Resultado real de este build
 Corriendo Syft contra la imagen real de `workloads/ecommerce`:
 | Formato | Paquetes listados |
 |---|---|
 | CycloneDX | 3528 componentes |
 | SPDX | 228 paquetes |
 !!! tip "¿Por qué el número es tan distinto entre formatos?"
    No es un error — cada formato tiene un nivel de detalle distinto.
    CycloneDX de Syft incluye entradas más granulares (variantes,
    sub-paquetes, entradas sin versión resuelta marcadas `UNKNOWN`)
    mientras que SPDX agrupa a un nivel más alto. Para "¿tengo este
    paquete, sí o no?" cualquiera de los dos sirve; para conteos exactos,
    hay que saber cuál se está mirando.
 Ejemplo de una entrada real (`sbom.cdx.json`, recortado):
 ```json
 {
  "name": "next",
  "version": "15.5.10",
  "licenses": [{ "license": { "id": "MIT" } }],
  "purl": "pkg:npm/[email protected]",
  "properties": [
    { "name": "syft:package:language", "value": "javascript" },
    { "name": "syft:package:type", "value": "npm" }
  ]
 }
 ```
 El campo `purl` (*Package URL*) es el identificador estándar que usan
 Trivy, Syft, GitHub Advisories y la mayoría de las bases de datos de
 CVEs para referirse a "este paquete, en este ecosistema, en esta
 versión" — es lo que hace posible cruzar un SBOM contra un aviso de
 seguridad de forma automática, sin depender de que el nombre coincida
 exactamente en texto libre.
 !!! example "El SBOM también sirve para encontrar cosas que sobran"
    Revisando el inventario real apareció `[email protected]` — viene
    empaquetado en la imagen base de Node igual que el `npm` que ya se
    sacó del stage final en el fix de [Trivy](trivy.md). No es una
    vulnerabilidad activa hoy, pero es exactamente el tipo de hallazgo
    que un SBOM hace visible para revisar después: herramientas que
    viajan en la imagen de producción sin que el runtime las necesite.
 ## Cómo se consulta
 El SBOM se publica como artifact del pipeline (`sbom-v1.0.X`, con ambos
 archivos) en cada build. Para consultarlo:
 1. Descargar el artifact de la corrida del pipeline que te interesa
   (o del último build de `main`, para saber qué corre en producción
   ahora mismo).
 2. Buscar el paquete en cuestión:
   ```bash
   python3 -c "
   import json
   d = json.load(open('sbom.cdx.json'))
   for c in d['components']:
       if c['name'] == 'next':
           print(c['name'], c['version'])
   "
   ```
   (o `grep -A3 '"name": "next"' sbom.cdx.json` si no hay Python a mano).
 3. Si el paquete aparece, confirmar la versión contra el aviso de
   seguridad para saber si aplica.
 No hace falta memorizar el formato — el punto de tener el SBOM ya
 generado es no depender de reconstruir esta información bajo presión
 el día que aparezca la próxima CVE grande.
@@ -0,0 +1,187 @@
 # Trivy — vulnerabilidades de imagen e IaC
 !!! info "Qué problema resuelve"
    Trivy es un escáner de seguridad multipropósito. En este pipeline se usa
    para dos cosas **distintas**, con dos comandos distintos:
    - `trivy image`: busca CVEs conocidas en los paquetes que terminan
      dentro de la imagen Docker final (el sistema operativo base, y las
      librerías de Node.js instaladas).
    - `trivy config`: busca **misconfiguraciones** en los manifiestos de
      Kubernetes (YAML) — no vulnerabilidades de código, sino configuración
      insegura (contenedor como root, sin límites de recursos, etc.).
    Son preguntas distintas: "¿esta imagen tiene código con bugs de
    seguridad conocidos?" contra "¿esta manera de desplegar el contenedor
    es insegura, aunque el código adentro esté perfecto?".
 ## Dónde corre cada uno en el pipeline
 ```mermaid
 flowchart LR
    A[checkout] --> B["trivy config<br/>(frontend.yaml)"]
    B --> C[docker login]
    C --> D["docker build<br/>(push: false, load: true)"]
    D --> E["trivy image --severity CRITICAL<br/>--exit-code 1"]
    E -- "CRITICAL con fix" --> X["❌ pipeline detenido<br/>no se sube la imagen"]
    E -- "sin CRITICAL" --> F["trivy image --severity HIGH<br/>--exit-code 0 (informativo)"]
    F --> G["docker push"]
 ```
 El escaneo de imagen corre **después de construir la imagen, antes de
 subirla al registry** — por eso el build ahora usa
 `push: false, load: true` (la imagen queda en el daemon Docker del runner,
 pero no sale de ahí hasta pasar el gate de CRITICAL). El escaneo de
 manifiestos (`trivy config`) no depende de la imagen, así que corre antes,
 junto a las otras validaciones del código.
 ## Umbral de severidad (y por qué)
 | Severidad | Comportamiento | Por qué |
 |---|---|---|
 | `CRITICAL` | Bloquea (`--exit-code 1`) | Si existe un fix disponible para una CVE crítica, no tiene sentido publicar la imagen igual |
 | `HIGH` | Informa, no bloquea (`--exit-code 0`) | Mientras aprendemos a leer los reportes, HIGH se revisa pero no frena el flujo — bloquear de entrada en HIGH hubiera parado el pipeline en el primer intento real (ver ejemplo abajo) |
 Ambos steps usan `--ignore-unfixed`: si Trivy no tiene un `FixedVersion`
 para reportar, bloquear o hasta advertir no ayuda en nada — no hay acción
 posible más que esperar a que el mantenedor del paquete publique un
 parche.
 !!! tip "Por qué no escanear todo junto con un solo umbral"
    Trivy permite pedir `--severity CRITICAL,HIGH` en una sola corrida,
    pero el `--exit-code` se aplica igual a toda la corrida — no se puede
    decir "bloqueá en CRITICAL, pero en HIGH solo avisá" en un solo
    comando. Por eso son dos steps separados, cada uno con su propio
    umbral y su propio `--exit-code`.
 ## Ejemplo real: un CRITICAL que sí bloqueaba
 Antes de integrar este step, construimos la imagen real de
 `workloads/ecommerce` y corrimos Trivy contra ella para validar el
 pipeline. Encontró esto:
 ```text
 Node.js (node-pkg)
 Total: 1 (CRITICAL: 1)
 tar (7.5.15 → 7.5.19)  CVE-2026-59873  CRITICAL
 tar: node-tar: Denial of Service via crafted gzip bomb
 ```
 **El detalle importante no era el CVE en sí, sino dónde vivía:**
 `/usr/local/lib/node_modules/npm/node_modules/tar/` — ese `tar` no es una
 dependencia de ARI Shopping, es el que trae **empaquetado el propio
 `npm`** dentro de la imagen base `node:24.18.0-bookworm-slim`. El
 `Dockerfile` original hacía `FROM ${NODE_IMAGE} AS runner` para el stage
 final, heredando el Node.js completo — con `npm`, `npx` y `corepack`
 incluidos — aunque en producción el contenedor solo ejecuta
 `node server.js` y **nunca** invoca `npm`.
 !!! danger "No se arregla solo subiendo la versión de Node"
    Antes de tocar el Dockerfile probamos si un patch más nuevo de la
    imagen base ya traía el `tar` corregido: `node:24.19.0-bookworm-slim`
    trae `npm` con `[email protected]` — sigue por debajo del `7.5.19` con el
    fix. El problema no es "Node desactualizado", es que el runtime de
    producción no necesita `npm` para nada.
 **Fix aplicado** (`workloads/ecommerce/Dockerfile`, stage `runner`):
 ```diff
 + RUN rm -rf \
 +       /usr/local/lib/node_modules/npm \
 +       /usr/local/lib/node_modules/corepack \
 +       /usr/local/bin/npm \
 +       /usr/local/bin/npx \
 +       /usr/local/bin/corepack
 ```
 Después del fix: **0 CRITICAL**, y de paso las HIGH fixable bajaron de 21
 a 15 (varias venían de dependencias de ese mismo `npm` empaquetado, no de
 la app). Se validó que la imagen sigue arrancando y respondiendo
 `GET /api/health` con `200` después de sacar `npm`.
 **Lección:** sacar herramientas que la imagen de producción no necesita
 en runtime no es solo "buena práctica" en abstracto — reduce
 directamente la superficie que Trivy (y un atacante) tienen para
 encontrar algo.
 ## Las HIGH que quedan (ejemplo real, sin arreglar todavía)
 Después del fix, `trivy image --severity HIGH` sigue reportando (de
 forma informativa, no bloqueante) CVEs reales en dependencias que sí son
 de la app — la mayoría en `next` (15.5.10, con fixes disponibles en
 15.5.16+ y 15.5.21+ según el CVE), además de `nanoid`, `postcss` y
 `sharp`. Esto queda pendiente de revisar como una actualización de
 dependencias normal, no como una emergencia de seguridad — es exactamente
 para eso que HIGH no bloquea en esta primera vuelta: da visibilidad sin
 frenar el flujo mientras se decide cuándo priorizar el bump.
 ## Cómo priorizar qué arreglar primero
 1. **CRITICAL con fix disponible** — ya bloquea el pipeline, así que en
   la práctica no se acumulan.
 2. **HIGH en una dependencia que el runtime realmente carga** (como
   `next`, que corre en cada request) — más prioridad que una HIGH en
   una herramienta de build que ni siquiera llega a la imagen final.
 3. **HIGH sin ruta de explotación realista** (ej. una librería que solo
   se usa en un script de generación, no en el server) — se puede
   posponer con criterio, documentando por qué.
 4. **MEDIUM/LOW** — se revisan en lote, no una por una.
 La pregunta que más ayuda a priorizar no es "¿qué tan grave dice la
 CVSS que es?", sino "¿este paquete corre en el proceso que atiende
 tráfico real, o es una herramienta de build que ni siquiera debería estar
 en la imagen final?" — el propio ejemplo de arriba (`npm` dentro de la
 imagen de producción) es el caso de manual del segundo.
 ## Escaneo de manifiestos Kubernetes (`trivy config`)
 Corre contra `workloads/ecommerce/frontend.yaml` (el `Deployment` +
 `Service` real del frontend) con `--severity CRITICAL,HIGH,MEDIUM`, en
 modo informativo (`--exit-code 0`) por ahora.
 Hallazgos reales de este manifiesto, hoy:
 | Severidad | Regla | Qué significa |
 |---|---|---|
 | HIGH | [KSV-0014](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0014) | El filesystem raíz del contenedor no es de solo lectura |
 | HIGH | [KSV-0118](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0118) | No se define `securityContext` — Kubernetes usa el default, que permite privilegios de root |
 | MEDIUM | [KSV-0012](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0012) | El contenedor puede correr como root (aunque la imagen ya defina `USER nextjs` en el Dockerfile, Kubernetes no lo está *forzando* vía `runAsNonRoot`) |
 | MEDIUM | [KSV-0001](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0001) | El contenedor puede escalar sus propios privilegios (falta `allowPrivilegeEscalation: false`) |
 | MEDIUM | [KSV-0104](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0104) | No hay perfil de Seccomp configurado |
 | MEDIUM | [KSV-0117](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0117) | El `containerPort: 80` es un puerto privilegiado (<1024) |
 | MEDIUM | [KSV-0125](https://avd.aquasec.com/misconfig/ksv-0125) | La imagen viene de un registry que Trivy no reconoce como "de confianza" por defecto (es autoalojado: `gitea.cruzcloud.net`) |
 !!! warning "Lo que este scan NO detecta todavía"
    El pedido original incluía "falta de resource limits" y "falta de
    readiness/liveness probes" como ejemplos de misconfiguración a
    buscar. En la práctica, `trivy config` sí tiene reglas para límites
    de recursos (`KSV-0011` CPU, `KSV-0018` memoria) pero las clasifica
    como **LOW**, por debajo del piso `MEDIUM` que usa este step — y no
    tiene ninguna regla propia para probes de liveness/readiness (eso lo
    cubren otras herramientas, como `kube-score` o `kube-linter`, que no
    forman parte de esta primera integración). Si más adelante se quiere
    cubrir ese hueco específico, es una herramienta aparte, no una opción
    de configuración de Trivy.
 Ninguno de estos hallazgos bloquea el pipeline todavía — son reales, pero
 corregirlos (agregar `securityContext`, `resources.limits`, etc. a
 `frontend.yaml`) es un cambio de GitOps que conviene revisar con calma,
 no como reacción automática a un scan.
 ## Falsos positivos y excepciones
 Cuando un hallazgo de Trivy no aplica (por ejemplo, KSV-0125 marcando el
 registry propio como "no confiable" — que es exactamente lo esperado en
 un lab self-hosted), se documenta con un archivo `.trivyignore` en la
 raíz del repo:
 ```text
 # KSV-0125: gitea.cruzcloud.net es nuestro registry self-hosted,
 # no un registry público de terceros. Excepción intencional.
 KSV-0125
 ```
 Igual que con Gitleaks, cada línea de `.trivyignore` debe poder
 justificarse — no es un lugar para silenciar hallazgos incómodos sin
 revisarlos primero.
@@ -0,0 +1,51 @@
 # Guía del estudiante — ruta de aprendizaje sugerida
 > Escrita para alguien que **nunca ha visto GitOps ni Kubernetes**. Si
 > ya conoces estos conceptos, probablemente quieras saltar directo a
 > [Arquitectura](../arquitectura/vision-general.md) o
 > [Decisiones](../decisiones/0001-por-que-k3d.md).
 > **TODO (fase 2+):** convertir esto en una ruta paso a paso completa,
 > con ejercicios o preguntas de verificación al final de cada parada.
 > Por ahora es el esqueleto de la ruta.
 ## Antes de empezar
 No hace falta saber Kubernetes de antemano. Sí ayuda tener claro qué es
 un contenedor Docker — si eso todavía no es familiar, empieza por ahí
 antes de seguir.
 ## Ruta sugerida
 1. **[Conceptos básicos](conceptos-basicos.md)** — qué es un contenedor,
   qué es Kubernetes, qué problema resuelve.
 2. **[Glosario](../arquitectura/glosario.md)** — términos clave
   (GitOps, tunnel, Argo CD, manifest) explicados en una frase antes del
   detalle técnico.
 3. **[Visión general de arquitectura](../arquitectura/vision-general.md)**
   — el diagrama completo: cómo llega una petición desde el navegador
   hasta la aplicación real.
 4. **[Flujo GitOps](../arquitectura/gitops-flujo.md)** — qué pasa
   exactamente entre que alguien hace `git push` y el cambio queda
   corriendo.
 5. **Un playbook real** — empieza por
   [el incidente del crashloop de Medusa](../playbooks/incidente-crashloop-medusa.md):
   es un buen ejemplo de cómo se descarta una hipótesis con evidencia en
   vez de adivinar.
 6. **Una decisión de arquitectura (ADR)** — lee
   [por qué k3d](../decisiones/0001-por-que-k3d.md) para ver cómo se
   documenta un trade-off real, no solo la elección final.
 ## Si esto se convierte en proyecto de grado
 Este lab es candidato razonable de base para un proyecto de grado
 porque ya tiene: infraestructura real corriendo, incidentes reales
 documentados con causa raíz, y decisiones arquitectónicas explícitas
 en vez de implícitas. La sección de
 [aprendizajes](../aprendizajes/notas-sueltas.md) es un buen punto de
 partida para encontrar preguntas de investigación abiertas (deuda
 técnica, mejoras pendientes) en vez de inventar un tema desde cero.
 **TODO:** definir aquí, en una sesión futura, el alcance concreto de
 ese posible proyecto de grado (¿extender el lab? ¿documentar y
 analizar el patrón? ¿construir sobre él?).
@@ -0,0 +1,22 @@
 # Conceptos básicos
 > **TODO (fase 2+):** este es el archivo con más responsabilidad
 > pedagógica del sitio — pensado para alguien en su primer contacto con
 > estos temas. Requiere más tiempo de redacción y ejemplos visuales que
 > el resto; se deja como esqueleto a propósito para trabajarlo con
 > cuidado en una sesión dedicada.
 ## Lo que este capítulo va a cubrir
 - ¿Qué es un contenedor? (analogía antes que definición técnica)
 - ¿Qué problema resuelve Kubernetes que Docker solo no resuelve?
 - ¿Qué es un "cluster" en la práctica?
 - ¿Qué es un namespace, y por qué importa?
 - Diagrama Mermaid: "una app en un solo contenedor" vs. "una app en
  Kubernetes" — mismo resultado final, distinta forma de lograrlo.
 ## TODO
 Contenido pendiente — ver [Glosario](../arquitectura/glosario.md)
 mientras tanto para definiciones cortas de los términos que van a
 aparecer aquí.
@@ -0,0 +1,65 @@
 # CruzCloud Lab — Plataforma GitOps
 > **TODO (fase 2+):** reescribir esta portada con la narrativa final. Por
 > ahora describe el propósito y la audiencia para que la navegación y el
 > `nav:` de `mkdocs.yml` tengan un punto de entrada real.
 Este sitio documenta un laboratorio personal de **Platform Engineering**:
 un cluster Kubernetes (k3d) corriendo sobre un NAS (ZimaOS), gobernado
 100% por GitOps (Gitea + Argo CD), sirviendo una tienda de e-commerce real
 (Medusa + Next.js) como carga de trabajo de referencia.
 No es un tutorial genérico ni una demo de juguete: cada decisión, cada
 incidente y cada diagrama de este sitio corresponde a un sistema que
 corre de verdad, con los commits, logs y causas raíz reales que lo
 probaron.
 ## Para quién es este sitio
 Este portal sirve a tres audiencias distintas, y está organizado para
 que cada una pueda entrar por su propia puerta:
 - **Reclutadores / pares de Platform Engineering** — ver
  [`decisiones/`](decisiones/0001-por-que-k3d.md) para el criterio
  arquitectónico detrás del stack, y [`playbooks/`](playbooks/incidente-crashloop-medusa.md)
  para diagnóstico real de incidentes (no solo "lo arreglé").
 - **Alguien evaluando este patrón para un caso de negocio real**
  (tienda desplegable desde ZimaOS) — ver
  [`arquitectura/`](arquitectura/vision-general.md) para el flujo
  completo y su costo/complejidad real.
 - **Estudiantes empezando con GitOps/Kubernetes** (incluye a mi hijo,
  7mo semestre de Ingeniería de Sistemas) — empezar por
  [`guia-estudiante/`](guia-estudiante/README.md), pensada para alguien
  que nunca ha visto estos conceptos.
 ## Mapa del sitio
 | Sección | Qué encontrarás |
 |---|---|
 | [Arquitectura](arquitectura/vision-general.md) | Diagramas Mermaid del flujo completo, red/exposición, flujo GitOps, glosario |
 | [Decisiones (ADRs)](decisiones/0001-por-que-k3d.md) | Por qué k3d, por qué Argo CD, por qué HTTP/2 sobre QUIC, etc. |
 | [Playbooks](playbooks/incidente-crashloop-medusa.md) | Incidentes reales, diagnóstico paso a paso, causa raíz, fix |
 | [Aprendizajes](aprendizajes/notas-sueltas.md) | Qué haría distinto, gotchas de Medusa v2 |
 | [Guía del estudiante](guia-estudiante/README.md) | Ruta de aprendizaje desde cero |
 ## Estado de este sitio
 Este portal se mantiene vivo junto con el lab. La idea es que cada
 página muestre su última fecha de modificación real vía
 `git-revision-date-localized` — por ahora ese plugin está deshabilitado
 (ver TODO en `mkdocs.yml`): el build corre con `mkdocs build --strict`,
 que aborta ante cualquier `WARNING`, y el plugin no tiene historial git
 real que leer desde el contexto de build actual, así que se queda fuera
 hasta que ese contexto incluya `.git` de verdad. Si una página dice
 "TODO", es contenido pendiente de una fase posterior, no una promesa
 incumplida: la estructura completa se construyó primero a propósito,
 para que el contenido se llene sección por sección con el mismo
 criterio que el resto del lab.
 Desde este commit, el sitio se construye y publica solo: cada push a
 `main` que toca `docs/` o `mkdocs.yml` dispara
 `.gitea/workflows/deploy-docs.yaml`, que hace `mkdocs build --strict`,
 publica la imagen en el Registry de Gitea y Argo CD sincroniza el
 Deployment en el cluster (namespace `docs-portal`). Este párrafo es la
 prueba: si lo estás leyendo servido desde el pod real, el pipeline
 funcionó de punta a punta.
@@ -0,0 +1,88 @@
 # Incidente: 504 Gateway Timeout intermitente (túnel QUIC inestable) (2026-08)
 !!! info "Origen"
    Migrado desde `apps-registry/docs/playbooks/incidente-cloudflared-504-quic-2026-08.md`.
    Contenido técnico preservado sin cambios de fondo — solo formato adaptado a MkDocs Material.
 | | |
 |---|---|
 | **Ventana del incidente** | Intermitente durante varias horas, 2026-08 |
 | **Servicio afectado** | `cloudflared` (túnel de Cloudflare, app nativa de ZimaOS, red Host) — afecta a **todos** los subdominios detrás del mismo túnel (`gitea.cruzcloud.net`, `commerce.cruzcloud.net`, `shop.cruzcloud.net`, `media.cruzcloud.net`, Immich, Argo CD, Memos, etc.) |
 | **Impacto** | `504 Gateway Timeout` intermitente en peticiones HTTP a cualquier host detrás del túnel, sin patrón evidente de horario ni de carga |
 ## Síntoma
 `gitea.cruzcloud.net` devolvía `504 Gateway Timeout` de forma
 intermitente. El mismo síntoma se observaba en otros hosts servidos por
 el mismo túnel, lo que apuntaba a una causa **compartida a nivel de
 túnel**, no de una app individual.
 ## Diagnóstico
 ```bash
 docker logs -f cloudflared 2>&1 | grep -i -E "connIndex|protocol|retry"
 ```
 Reveló un patrón sostenido durante horas: la conexión `connIndex=2`
 (de las 4 conexiones que `cloudflared` mantiene hacia el edge de
 Cloudflare) sufría fallos recurrentes de "control stream" cada 2-6
 minutos, reconectándose en loop:
 ```text
 control stream encountered a failure while serving
 Retrying connection in up to 1m4s
 ```
 Cuando una petición HTTP coincidía con el instante exacto de una de
 esas caídas de `connIndex=2`, el cliente recibía el 504.
 ## Causa raíz
 El contenedor `cloudflared` (imagen oficial `cloudflare/cloudflared:latest`)
 usaba **QUIC (UDP)** como protocolo de transporte por defecto para sus
 4 conexiones hacia el edge de Cloudflare. Una de esas conexiones
 presentaba fallos de control stream recurrentes durante horas.
 !!! warning "Causa de fondo probable"
    Inestabilidad de UDP/QUIC en la red local (NAT/firewall doméstico).
    QUIC es más sensible que TCP/HTTP2 a NATs agresivos o middleboxes
    que no manejan bien tráfico UDP de larga vida — un patrón común en
    redes domésticas, a diferencia de datacenters con NAT dedicado para
    este tipo de tráfico.
 ## Fix aplicado
 Se agregó la variable de entorno `TUNNEL_TRANSPORT_PROTOCOL=http2` en
 la configuración del contenedor `cloudflared` (app ZimaOS → Ambiente →
 variables), forzando HTTP/2 sobre TCP en vez de QUIC/UDP.
 Tras reiniciar el contenedor, el precheck de `cloudflared` confirmó:
 ```text
 Environment is healthy. cloudflared will use 'http2' as primary protocol.
 ```
 y las 4 conexiones pasaron a `protocol=http2`.
 Ver también el ADR correspondiente:
 [0003 — Por qué HTTP/2 sobre QUIC](../decisiones/0003-por-que-http2-sobre-quic-tunnel.md).
 ## Validación
 Curl en loop contra `gitea.cruzcloud.net` tras el cambio: latencia
 estable ~0.37–0.4s sostenida por 24+ minutos sin un solo 504.
 !!! note "Degradación puntual no relacionada, pendiente de vigilar"
    Durante la ventana de validación se observó una ventana breve de
    latencia alta (hasta 39s) y algunos `502`/`530`, coincidiendo con
    una ejecución pesada de Gitea Actions (build/deploy de Medusa) en
    el mismo host. Esto es contención de recursos local (CPU/IO del
    host compitiendo entre el runner de Actions y el resto de los
    servicios), **no relacionado al fix de protocolo del túnel** — no
    se reabrió como parte de este incidente.
    **Pendiente:** vigilar si estas ventanas de degradación coinciden
    sistemáticamente con builds/deploys de Gitea Actions. Si es
    recurrente, considerar mover el runner (`gitea-runner`) a otro host
    o limitarle recursos para evitar que compita con el resto de las
    apps del NAS.
@@ -0,0 +1,175 @@
 # Incidente: `medusa-deploy` atascado sin levantar (2026-08)
 !!! info "Origen"
    Migrado desde `apps-registry/docs/playbooks/incidente-medusa-crashloop-2026-08.md`.
    Contenido técnico preservado sin cambios de fondo — solo formato adaptado a MkDocs Material.
 | | |
 |---|---|
 | **Ventana del incidente** | ~2026-08-08 (onset) → 2026-08-10 05:31 UTC (resuelto) |
 | **Servicio afectado** | `medusa-deploy` en namespace `ecommerce` |
 | **Impacto** | El rollout nuevo nunca llegaba a estar listo. El pod anterior siguió sirviendo tráfico sin interrupción (`maxUnavailable: 0`) — no hubo downtime de cara al usuario. El impacto fue "no se puede desplegar", no "el servicio está caído". |
 ## Síntoma inicial reportado vs. estado real
 El incidente se reportó como **CrashLoopBackOff** ("sigue igual desde
 ayer, más de 20-24 horas"). Al correr `kubectl get pods -n ecommerce -o wide`
 esa descripción resultó **inexacta**: no había ningún pod en
 CrashLoopBackOff. El estado real era:
 ```text
 commerce-postgres-0              1/1  Running      0    4d9h
 medusa-deploy-59878b956f-hf45b   1/1  Running      0    21h   (revisión vieja, sana)
 medusa-deploy-9d8784d7b-g9jql    0/1  Init:0/2     0    3h56m (revisión nueva, atascada)
 ```
 0 *restarts* en el pod nuevo — no estaba crasheando y reiniciando,
 estaba **colgado indefinidamente en el primer init container**
 (`wait-for-postgres`), sin timeout ni backoff que lo sacara de ese
 estado.
 !!! tip "Lección"
    Un pod en `Init:X/Y` con 0 restarts y un `CrashLoopBackOff` requieren
    líneas de investigación distintas — y el primero no dispara las
    alertas típicas de CrashLoop, lo que probablemente explica por qué
    pasó desapercibido tanto tiempo. **Verificar siempre el estado real
    con `kubectl get pods` antes de asumir el tipo de falla que describe
    quien reporta el incidente.**
 ## Hipótesis descartadas (en orden)
 ### 1. Credenciales / secret inválido o vacío
 - `kubectl get secret -n ecommerce commerce-secrets` → la clave
  `DATABASE_URL` existe, longitud correcta (~126 caracteres).
 - `pg_isready` ejecutado **dentro del propio pod `commerce-postgres-0`**
  con ese `DATABASE_URL`: `accepting connections`, exit 0.
 - **Descartada:** el secret existe, tiene el formato correcto y las
  credenciales son válidas.
 ### 2. NetworkPolicy bloqueando tráfico
 - `kubectl describe networkpolicy -n ecommerce ecommerce-network-security`
  → `PodSelector: <none>`, ingress allow-all, egress sin restricciones.
 - **Descartada:** no podía estar bloqueando la conexión de `medusa`
  hacia `postgres-svc`.
 ### 3. Salud de Postgres
 - `SELECT count(*) FROM pg_stat_activity;` → 8 conexiones activas,
  respuesta inmediata.
 - `kubectl get endpoints -n ecommerce postgres-svc` → apunta
  correctamente a `10.42.0.98:5432`.
 - **Descartada:** Postgres estaba sano.
 ### 4. ResourceQuota / LimitRange del namespace
 - `pods: 7/12`, `requests.cpu: 625m/3`, `requests.memory: 1504Mi/4Gi` —
  todo muy por debajo de los topes. Sin eventos de `exceeded quota`.
 - **Descartada:** no había presión de cuota.
 ### 5. DNS
 - `getent hosts postgres-svc` resolvía a `10.42.0.98` correctamente,
  tanto en el pod sano como **dentro del propio init container
  atascado**. CoreDNS sano.
 - **Descartada:** la resolución DNS funcionaba de forma idéntica en
  ambos pods.
 ### 6. MTU/PMTUD cross-node (blackhole conocido)
 Existe un blackhole de red confirmado (186/186 fallos reproducidos)
 cuando un pod que necesita hablar con `commerce-postgres-0` queda
 agendado en un nodo distinto al de Postgres, mitigado con `podAffinity`
 en `medusa.yaml`.
 - `kubectl get pods -o wide` mostró que los tres pods relevantes
  estaban en el **mismo nodo** (`k3d-lab-cluster-server-0`).
 - **Descartada para este incidente puntual** (sin tráfico cross-node
  involucrado) — pero sigue siendo una condición latente real del
  cluster. Ver [nota de deuda técnica](#deuda-tecnica-pendiente) abajo.
 ## Causa raíz real
 El init container `wait-for-postgres` ejecutaba:
 ```sh
 until pg_isready -d "$DATABASE_URL" -t 5; do ...
 ```
 pasando la URI completa de `DATABASE_URL` a `pg_isready`. En algún
 momento se agregó el query param `?sslmode=disable` al `DATABASE_URL`
 generado por `create-commerce-secrets.sh` (repo `scripts`). Con ese
 query param, el parser de conninfo de `pg_isready` en la imagen
 `postgres:17-alpine` no lograba interpretar la URI y devolvía:
 ```text
 postgres-svc:5432 - no attempt
 ```
 !!! danger "`exit 3` — `no attempt`"
    Es un status propio de `pg_isready` que indica que el cliente **ni
    siquiera intentó conectar** por un problema en los parámetros de
    conexión (a diferencia de `no response`, que sí implica un intento
    de conexión fallido).
 Aislamiento reproducido dentro del propio init container atascado:
 - `pg_isready -h postgres-svc -p 5432 -U medusa -d medusa` (sin URI) →
  `accepting connections`, exit 0.
 - URI completa **sin** `?sslmode=disable` → también exitosa.
 - URI completa **con** `?sslmode=disable` → reproducía el fallo.
 Como el `until` no tiene timeout ni backoff máximo, el init container
 quedaba reintentando indefinidamente sin nunca fallar de forma visible
 — de ahí que no apareciera como CrashLoopBackOff.
 ## Fix aplicado
 `workloads/ecommerce/commerce/medusa.yaml`, init container
 `wait-for-postgres`:
 ```diff
 -              until pg_isready -d "$DATABASE_URL" -t 5; do
 +              until pg_isready -h postgres-svc -p 5432 -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -t 5; do
 ```
 `postgres-svc` y `5432` son fijos (el Service de Postgres);
 `POSTGRES_USER` y `POSTGRES_DB` ya llegan al contenedor vía
 `envFrom: secretRef: commerce-secrets`. El chequeo de disponibilidad
 deja de depender por completo del formato de `DATABASE_URL`.
 Commit `e9c93bf` en `main` de `apps-registry`, sincronizado por Argo CD
 (`ecommerce-app`) a las `2026-08-10T05:29:32Z`. El pod atascado fue
 reemplazado automáticamente por uno sano, sin intervención manual
 adicional.
 ## Lecciones aprendidas
 **Separar el chequeo de disponibilidad de las migraciones en init
 containers distintos fue lo correcto** — permitió aislar el fallo al
 primer init container sin ambigüedad. La lección no es cambiar esa
 separación, sino mantenerla: cualquier chequeo de disponibilidad debe
 usar el mínimo de parámetros necesarios en vez de reusar una URI de
 conexión pensada para la app.
 **No fue necesario crear pods de diagnóstico efímeros.** Toda la
 reproducción se hizo con `kubectl exec` sobre pods que ya existían.
 Crear pods de prueba repetidos consume cuota y puede introducir su
 propio ruido de scheduling/red — la regla práctica es usar pods
 existentes cuando el fallo es reproducible ahí, y reservar pods
 efímeros para cuando la variable a probar (nodo, imagen, versión) no
 se puede cambiar en un pod ya desplegado.
 ## Deuda técnica pendiente
 El blackhole de red cross-node por MTU/PMTUD sigue sin arreglo de
 fondo (ajustar MTU a `1400` en la red Docker/flannel del cluster k3d).
 El workaround actual es el `podAffinity` en `medusa.yaml` que fija
 `medusa-deploy` al mismo nodo que `commerce-postgres-0`.
 Existe una branch abierta, `fix/medusa-wait-for-postgres`, que elimina
 ese `podAffinity` y borra `docs/known-issues.md` **sin incluir el fix
 de MTU real**. Mergearla tal como está reintroduciría el blackhole
 cross-node sin red de contención. Queda pendiente decidir si se cierra
 sin mergear, o si se retoma agregando primero el fix real de MTU.
@@ -0,0 +1,115 @@
 # Incidente: imágenes de producto en blanco (proxy host de `media.cruzcloud.net` mal configurado en NPM) (2026-08)
 !!! info "Origen"
    Migrado desde `apps-registry/docs/playbooks/incidente-medusa-imagenes-proxy-npm-2026-08.md`.
    Contenido técnico preservado sin cambios de fondo — solo formato adaptado a MkDocs Material.
 | | |
 |---|---|
 | **Ventana del incidente** | 2026-08-13, resuelto el mismo día |
 | **Servicio afectado** | `media.cruzcloud.net` (Nginx Proxy Manager → MinIO, `minio-svc` en namespace `ecommerce`) |
 | **Impacto** | Las imágenes subidas a productos desde el Admin de Medusa no se visualizaban en el detalle de producto del storefront (`shop.cruzcloud.net`) — el resto del producto (título, precio, subtítulo, botón añadir al carrito) se renderizaba bien |
 ## Síntoma
 Al agregar imágenes a un producto desde el Admin de Medusa (sección
 Media), estas se veían correctamente cargadas en el Admin, pero en la
 página de detalle de producto del frontend los thumbnails aparecían
 vacíos/en blanco.
 ## Diagnóstico
 1. **Storage:** confirmado que Medusa usa el provider
   `@medusajs/medusa/file-s3` apuntando a MinIO interno
   (`S3_ENDPOINT=http://minio-svc:9000`, bucket `ari-products`), con
   URLs públicas construidas sobre
   `S3_FILE_URL=https://media.cruzcloud.net/ari-products` (env en
   configmap `commerce-config`, namespace `ecommerce`).
 2. **API:** el producto traía URLs absolutas válidas, ej.
   `https://media.cruzcloud.net/ari-products/<archivo>.jpg`.
 3. **Prueba directa de la URL:**
   - Contra el ingress interno del cluster (bypaseando el proxy
     externo, `Host: media.cruzcloud.net` directo a la IP del
     `k3d-proxy`) → `200 OK`, MinIO sirve el JPEG correctamente.
   - Contra `https://media.cruzcloud.net/...` (la ruta real que usa el
     navegador del cliente, vía Cloudflare) → `500 Internal Server
     Error`, `Server: openresty`.
 !!! tip "Patrón de diagnóstico clave"
    Ese contraste (funciona interno, falla público, con
    `Server: openresty` — el motor de Nginx Proxy Manager) aisló el
    problema al **proxy externo**, no a Medusa/MinIO/frontend.
 ## Causa raíz
 En Nginx Proxy Manager (`/DATA/AppData/nginxproxymanager/`, contenedor
 `nginxproxymanager`), el proxy host de `media.cruzcloud.net`
 (`id=13` en la tabla `proxy_host` de `database.sqlite`) estaba mal
 configurado:
 ```text
 forward_host = "http://192.168.68.61/"   -- esquema y barra final metidos dentro del campo (formato inválido)
 forward_port = 5005                       -- puerto donde no escucha ningún proceso en el host
 ```
 Los proxy hosts que sí funcionan (`shop.cruzcloud.net` id 23,
 `commerce.cruzcloud.net` id 28) apuntan correctamente a:
 ```text
 forward_host = "192.168.68.61"
 forward_port = 90   -- puerto publicado por k3d-lab-cluster-serverlb hacia Traefik
 ```
 Se confirmó con `ss`/`docker ps` en el host que nada escuchaba en el
 puerto `5005` — este proxy host nunca estuvo apuntando correctamente
 al cluster, muy probablemente un typo desde que se creó.
 ## Fix aplicado
 1. Backups previos: `database.sqlite.bak-pre-media-fix` y
   `13.conf.bak-pre-media-fix`.
 2. Corrección directa en la base SQLite de NPM:
   ```sql
   UPDATE proxy_host SET forward_host='192.168.68.61', forward_port=90 WHERE id=13;
   ```
 3. NPM regeneró automáticamente `nginx/proxy_host/13.conf` con los
   valores correctos (la app Node de NPM detecta el cambio en la base
   y reescribe el `.conf`; no hace falta editarlo a mano).
 4. Recarga de nginx dentro del contenedor:
   ```bash
   docker exec nginxproxymanager nginx -t
   docker exec nginxproxymanager nginx -s reload
   ```
 Adicionalmente, se seteó el campo `thumbnail` del producto de prueba
 desde el Admin (estaba en `null`) — Medusa no lo autocompleta a partir
 del array `images`, y el frontend lo usa como imagen hero en listados/
 tarjetas de catálogo.
 ## Validación
 Confirmado visualmente en
 `shop.cruzcloud.net/product/cybertron-sentinel-figura-de-coleccion-test-revalidate`
 que tanto la galería del detalle como el thumbnail en listados/tarjetas
 se renderizan correctamente. También se validó que ediciones de
 descripción/título/precio desde el Admin se reflejan automáticamente
 en el storefront sin necesidad de restart ni intervención manual, vía
 el subscriber `revalidate-storefront.ts`
 (`workloads/commerce-backend/src/subscribers/`) que procesa el evento
 `product.updated` de Medusa.
 ## Lecciones aprendidas
 **Aislar interno vs. público antes de sospechar de la app.** Medusa,
 MinIO y el frontend estaban sanos todo el tiempo — la falla estaba en
 una capa de infraestructura fuera de los repos de GitOps (Nginx Proxy
 Manager, gestionado por fuera de `apps-registry`/`platform-infra`, sin
 versionar). Comparar la misma petición por la ruta interna del cluster
 contra la ruta pública real fue lo que aisló la causa en minutos, sin
 necesidad de tocar Medusa ni el frontend.
 Ver [Red y exposición](../arquitectura/red-y-exposicion.md) para la
 topología completa Cloudflare Tunnel → Nginx Proxy Manager → k3d y el
 patrón a seguir si otro subdominio (`*.cruzcloud.net`) presenta el
 mismo síntoma (`500`/`Server: openresty` público pero sano
 internamente).
@@ -0,0 +1,103 @@
 # Incidente: precios `null` en detalle de producto (Medusa Store API sin `region_id`) (2026-08)
 !!! info "Origen"
    Migrado desde `apps-registry/docs/playbooks/incidente-medusa-precios-region-id-2026-08.md`.
    Contenido técnico preservado sin cambios de fondo — solo formato adaptado a MkDocs Material.
 | | |
 |---|---|
 | **Ventana del incidente** | 2026-08-12, resuelto el mismo día (commit `60072cf`) |
 | **Servicio afectado** | `medusa-svc` (Store API), consumido por el frontend Next.js de ARI Shopping |
 | **Impacto** | En el listado de productos (`/catalog`) los precios se mostraban correctamente, pero en la página de detalle de producto individual varios artículos mostraban "Consultar precio" en vez del monto real |
 ## Hipótesis inicial descartada: regiones COP duplicadas
 La primera hipótesis fue que existían regiones "Colombia (COP)"
 duplicadas en Medusa, causando ambigüedad al resolver el precio. Se
 descartó con evidencia directa en Postgres, consultando la tabla
 `region` **incluyendo soft-deletes**:
 ```sql
 SELECT id, name, currency_code, created_at, updated_at, deleted_at FROM region ORDER BY created_at;
               id                |   name   | currency_code |         created_at         |         updated_at         | deleted_at
 ----------------------------------+----------+---------------+----------------------------+----------------------------+------------
 reg_01KZT86WPAH7A7ZZRDSX3350V2  | Colombia | cop           | 2026-08-12 05:48:03.151+00 | 2026-08-12 05:48:03.151+00 |
 (1 row)
 ```
 Una sola fila, creada una sola vez, nunca actualizada, nunca borrada.
 **No había ni hubo nunca una región duplicada** — la hipótesis de
 deduplicación quedó descartada con esta consulta.
 ## Causa raíz real
 El backend de Medusa **no tenía ninguna región configurada**. El
 frontend pedía precios al Store API (`/store/products`) usando el
 parámetro `currency_code=cop`, pero el validador
 `StoreGetProductsParams` de Medusa v2 (`.strict()`) **no acepta ese
 campo** — devolvía `400 Unrecognized fields: 'currency_code'` en cada
 carga de `/catalog`.
 Se probó también `country_code`, que tampoco funcionó — Medusa
 respondía:
 ```text
 Missing required pricing context to calculate prices - region_id
 ```
 !!! danger "Nota de arquitectura"
    **Medusa v2 requiere explícitamente un `region_id` válido** para
    poder calcular precios (`calculated_price`) vía Store API; ni
    `currency_code` ni `country_code` son parámetros válidos para ese
    fin.
 ## Fix aplicado
 Commit `60072cf` — *"fix: usar region_id en vez de currency_code para
 precios de Medusa"* (PR #5, mergeado en `04dc6bd`):
 1. Se creó la región "Colombia" (moneda COP) vía Admin API — no
   existía ninguna región configurada previamente.
 2. Se modificó el frontend para pedir precios usando `region_id`
   explícito en vez de `currency_code`, vía una nueva variable de
   entorno `MEDUSA_REGION_ID`:
 ```diff
 # workloads/ecommerce/frontend.yaml
         - name: MEDUSA_BACKEND_URL
           value: http://medusa-svc:9000
 +        - name: MEDUSA_REGION_ID
 +          value: reg_01KZT86WPAH7A7ZZRDSX3350V2
 ```
 ```diff
 # workloads/ecommerce/lib/headless/providers/medusa.ts
   const params = new URLSearchParams({
     limit: String(limit),
 -    currency_code: "cop",
 +    // El validador de /store/products no acepta currency_code (400
 +    // "Unrecognized fields"); el precio calculado solo se resuelve con
 +    // region_id.
 +    region_id: regionId(),
 ```
 No hubo migración de precios entre regiones — no existían datos
 previos que migrar; la región se creó de cero como parte de este mismo
 fix. `MEDUSA_REGION_ID` no ha cambiado desde el commit original
 (verificado con `git log -p --follow` sobre `frontend.yaml`), y sigue
 apuntando a la única región que existe en la base.
 ## Lecciones aprendidas
 **Verificar la causa raíz contra el estado real de la base de datos
 antes de asumir la primera hipótesis**, aun cuando esa hipótesis
 coincida con la intuición inicial de quien reporta el bug ("puede que
 haya algo duplicado"). La consulta a `region` incluyendo `deleted_at`
 tomó segundos y evitó documentar una causa raíz incorrecta en este
 mismo playbook.
 **Nota de arquitectura:** Medusa v2 Store API (`StoreGetProductsParams`)
 requiere `region_id` explícito para resolver precios calculados.
 `currency_code` y `country_code` no son parámetros válidos para ese
 fin.
@@ -0,0 +1,19 @@
 apiVersion: networking.k8s.io/v1
 kind: Ingress
 metadata:
  name: docs-portal-ingress
  annotations:
    traefik.ingress.kubernetes.io/router.entrypoints: web
 spec:
  ingressClassName: traefik
  rules:
  - host: docs.cruzcloud.net
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: docs-portal-svc
            port:
              number: 80
@@ -0,0 +1,7 @@
 apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1
 kind: Kustomization
 namespace: docs-portal
 resources:
  - deployment.yaml
  - service.yaml
  - ingress.yaml
@@ -0,0 +1,112 @@
 site_name: CruzCloud Lab
 site_description: >-
  Portal de documentación del lab GitOps CruzCloud — arquitectura, decisiones
  y playbooks de incidentes reales (ZimaOS + k3d + Gitea + Argo CD).
 site_url: https://docs.cruzcloud.net/
 repo_url: https://gitea.cruzcloud.net/devops/apps-registry
 repo_name: devops/apps-registry
 edit_uri: _blank
 docs_dir: docs
 theme:
  name: material
  language: es
  palette:
    - media: "(prefers-color-scheme: light)"
      scheme: default
      primary: indigo
      accent: indigo
      toggle:
        icon: material/weather-night
        name: Cambiar a modo oscuro
    - media: "(prefers-color-scheme: dark)"
      scheme: slate
      primary: indigo
      accent: indigo
      toggle:
        icon: material/weather-sunny
        name: Cambiar a modo claro
  features:
    - navigation.tabs
    - navigation.tabs.sticky
    - navigation.sections
    - navigation.top
    - navigation.footer
    - navigation.indexes
    - search.suggest
    - search.highlight
    - content.code.copy
    - content.tabs.link
    - toc.follow
 plugins:
  - search:
      lang: es
  # TODO (fase 2): git-revision-date-localized deshabilitado a propósito.
  # El Dockerfile construye con context: workloads/docs-portal/, que no
  # incluye .git (vive en la raíz del repo) — el plugin no tiene historial
  # real que leer y cae siempre en fallback_to_build_date, emitiendo un
  # WARNING por página. mkdocs build --strict aborta ante CUALQUIER
  # WARNING, así que mientras no se le dé contexto de build con .git real
  # (mover el build a la raíz del repo + fetch-depth:0 en el workflow),
  # este plugin debe quedar fuera para no romper el pipeline.
  # - git-revision-date-localized:
  #     enable_creation_date: true
  #     type: date
  #     fallback_to_build_date: true
 markdown_extensions:
  - admonition
  - attr_list
  - md_in_html
  - tables
  - toc:
      permalink: true
  - pymdownx.details
  - pymdownx.superfences:
      custom_fences:
        - name: mermaid
          class: mermaid
          format: !!python/name:pymdownx.superfences.fence_code_format
  - pymdownx.highlight:
      anchor_linenums: true
  - pymdownx.inlinehilite
  - pymdownx.snippets
  - pymdownx.tabbed:
      alternate_style: true
 nav:
  - Inicio: index.md
  - Arquitectura:
      - Visión general: arquitectura/vision-general.md
      - Red y exposición: arquitectura/red-y-exposicion.md
      - Flujo GitOps: arquitectura/gitops-flujo.md
      - Glosario: arquitectura/glosario.md
  - Decisiones (ADRs):
      - "0001 · Por qué k3d": decisiones/0001-por-que-k3d.md
      - "0002 · Por qué Argo CD": decisiones/0002-por-que-argocd-vs-manual.md
      - "0003 · HTTP/2 sobre QUIC": decisiones/0003-por-que-http2-sobre-quic-tunnel.md
      - Plantilla ADR: decisiones/plantilla-adr.md
  - Playbooks:
      - Crashloop Medusa: playbooks/incidente-crashloop-medusa.md
      - 504 túnel Gitea: playbooks/incidente-504-gitea-tunnel.md
      - Precios Medusa: playbooks/incidente-precios-medusa.md
      - Imágenes NPM: playbooks/incidente-imagenes-npm.md
  - Aprendizajes:
      - Notas sueltas: aprendizajes/notas-sueltas.md
  - Guía del estudiante:
      - Inicio: guia-estudiante/README.md
      - Conceptos básicos: guia-estudiante/conceptos-basicos.md
  - DevSecOps:
      - Resumen: devsecops/index.md
      - Gitleaks (secretos): devsecops/gitleaks.md
      - Trivy (imagen + IaC): devsecops/trivy.md
      - SAST (Semgrep): devsecops/sast.md
      - SBOM (Syft): devsecops/sbom.md
      - Cosign (firma de imágenes): devsecops/cosign.md
 extra:
  social:
    - icon: fontawesome/brands/git-alt
      link: https://gitea.cruzcloud.net/devops
@@ -0,0 +1,3 @@
 mkdocs==1.6.*
 mkdocs-material==9.5.*
 # mkdocs-git-revision-date-localized-plugin==1.2.*  # deshabilitado, ver TODO en mkdocs.yml
@@ -0,0 +1,11 @@
 apiVersion: v1
 kind: Service
 metadata:
  name: docs-portal-svc
 spec:
  selector:
    app: docs-portal
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
@@ -305,6 +305,18 @@ RUN apt-get update \
       'cap_net_bind_service=+ep' \
       /usr/local/bin/node
 # El runtime solo ejecuta "node server.js" (standalone output de Next.js);
 # nunca invoca npm/npx/corepack. Sacarlos del stage final reduce el árbol
 # de dependencias escaneado por Trivy a lo que realmente corre en
 # producción, en vez de arrastrar el npm completo de la imagen base
 # (con sus propias deps y CVEs, ej. CVE-2026-59873 en node-tar).
 RUN rm -rf \
      /usr/local/lib/node_modules/npm \
      /usr/local/lib/node_modules/corepack \
      /usr/local/bin/npm \
      /usr/local/bin/npx \
      /usr/local/bin/corepack
 COPY --from=builder \
     --chown=nextjs:nodejs \
     /app/public \
@@ -0,0 +1,13 @@
 import { revalidateTag } from "next/cache";
 export async function POST(request: Request) {
  const secret = request.headers.get("x-revalidate-secret");
  if (!secret || secret !== process.env.REVALIDATE_SECRET) {
    return Response.json({ message: "Invalid secret" }, { status: 401 });
  }
  revalidateTag("medusa-products");
  return Response.json({ revalidated: true, tag: "medusa-products" }, { status: 200 });
 }
@@ -9,10 +9,17 @@ import { getProductBySlug, getProducts } from "@/lib/headless/client";
 interface ProductPageProps { params: Promise<{ slug: string }> }
-export async function generateStaticParams() {
+// generateStaticParams + revalidate quedaban aquí para pre-renderizar en
-  const products = await getProducts();
+// build time, pero HEADLESS_PROVIDER/MEDUSA_* no existen en el contexto del
-  return products.map((product) => ({ slug: product.slug }));
+// Docker build: el snapshot estático quedaba congelado con el catálogo mock
-}
+// (todos los productos con price: null) hasta que ISR lo revalidara. Con
 // frontend-deploy corriendo 2 réplicas y sin cacheHandler compartido, cada
 // pod revalida su propia caché de forma independiente, así que un producto
 // podía mostrar "Consultar precio" en un pod y el precio real en el otro
 // según cuál hubiera sido "calentado". force-dynamic elimina esa caché por
 // pod y deja esta ruta en vivo contra Medusa, igual que el listado
 // (dinámico por searchParams).
 export const dynamic = "force-dynamic";
 export async function generateMetadata({ params }: ProductPageProps): Promise<Metadata> {
  const { slug } = await params;
@@ -20,6 +20,14 @@ spec:
      imagePullSecrets:
        - name: gitea-registry-secret
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchLabels:
                  app: commerce-postgres
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
      initContainers:
        - name: wait-for-postgres
          image: postgres:17-alpine
@@ -28,7 +36,7 @@ spec:
            - sh
            - -c
            - |
-              until pg_isready -d "$DATABASE_URL" -t 5; do
+              until pg_isready -h postgres-svc -p 5432 -U "$POSTGRES_USER" -d "$POSTGRES_DB" -t 5; do
                echo "postgres no disponible aun, reintentando..."
                sleep 2
              done
@@ -44,7 +52,7 @@ spec:
              memory: 64Mi
        - name: migrations
-          image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-medusa:v1.0.85
+          image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-medusa:v1.0.92
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          command:
            - npx
@@ -65,7 +73,7 @@ spec:
      containers:
        - name: medusa
-          image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-medusa:v1.0.85
+          image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-medusa:v1.0.92
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          envFrom:
            - configMapRef:
@@ -22,6 +22,11 @@ stringData:
  JWT_SECRET: CAMBIAR
  COOKIE_SECRET: CAMBIAR
  # Debe ser el MISMO valor que REVALIDATE_SECRET en el Secret
  # commerce-storefront: el subscriber de Medusa lo envía como header
  # x-revalidate-secret al invocar POST /api/revalidate en el storefront.
  REVALIDATE_SECRET: CAMBIAR
 ---
 apiVersion: v1
 kind: Secret
@@ -30,3 +35,6 @@ metadata:
 type: Opaque
 stringData:
  MEDUSA_PUBLISHABLE_KEY: pk_CAMBIAR_DESPUES_DE_CREARLA_EN_MEDUSA
  # Mismo valor que REVALIDATE_SECRET en commerce-secrets.
  REVALIDATE_SECRET: CAMBIAR
@@ -0,0 +1,4 @@
 -----BEGIN PUBLIC KEY-----
 MFkwEwYHKoZIzj0CAQYIKoZIzj0DAQcDQgAEhjg9/nC0u+iEANiHkVJY8iN+LZo+
 VFMF7XG/oC64W3/SfwrPgt+ZIqF6t+ceyrNuEgugajvUdpigz1PHEqQKLw==
 -----END PUBLIC KEY-----
@@ -16,9 +16,19 @@ spec:
      - name: gitea-registry-secret
      containers:
      - name: web
-        image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.77
+        image: gitea.cruzcloud.net/devops/ecommerce-frontend:v1.0.91
        ports:
        - containerPort: 80
        env:
        - name: HEADLESS_PROVIDER
          value: medusa
        - name: MEDUSA_BACKEND_URL
          value: http://medusa-svc:9000
        - name: MEDUSA_REGION_ID
          value: reg_01KZT86WPAH7A7ZZRDSX3350V2
        envFrom:
        - secretRef:
            name: commerce-storefront
 ---
 apiVersion: v1
 kind: Service
@@ -258,6 +258,14 @@ function backendUrl(): string {
  return value.replace(/\/$/, "");
 }
 function regionId(): string {
  const value = process.env.MEDUSA_REGION_ID;
  if (!value) {
    throw new Error("MEDUSA_REGION_ID no está configurado.");
  }
  return value;
 }
 async function medusaFetch<T>(
  path: string,
  searchParams?: URLSearchParams,
@@ -515,7 +523,10 @@ async function fetchProducts(
 ): Promise<Product[]> {
  const params = new URLSearchParams({
    limit: String(limit),
-    currency_code: "cop",
+    // El validador de /store/products no acepta currency_code (400
    // "Unrecognized fields"); el precio calculado solo se resuelve con
    // region_id.
    region_id: regionId(),
    fields:
      "+metadata,+images,+tags,+categories,+collection,+variants.inventory_quantity,+variants.calculated_price,+variants.options",
  });
@@ -543,7 +554,10 @@ export const medusaCatalogProvider: CatalogProvider = {
    const params = new URLSearchParams({
      handle: slug,
      limit: "1",
-      currency_code: "cop",
+      // El validador de /store/products no acepta currency_code (400
      // "Unrecognized fields"); el precio calculado solo se resuelve con
      // region_id.
      region_id: regionId(),
      fields:
        "+metadata,+images,+tags,+categories,+collection,+variants.inventory_quantity,+variants.calculated_price,+variants.options",
    });