D9 cleanup: borrar NLU/handlers/machine/replyTemplates legacy + activar agente + prompt caching

Después de validar el agente E2E con DeepSeek, el legacy queda muerto.
51 archivos cambiados (la mayoría borrados), el motor único es ahora el
agente tool-calling.

Borrados (~3500 LOC):
- src/modules/3-turn-engine/nlu/ (router + 4 specialists + promptLoader +
  schemas + humanFallback + 6 default prompts) — reemplazado por systemPrompt.js
- src/modules/3-turn-engine/stateHandlers/ (cart.js, cartHelpers.js, idle.js,
  shipping.js, utils.js, index.js) — reemplazado por tools del agente
- src/modules/3-turn-engine/stateHandlers.js (re-export shim)
- src/modules/3-turn-engine/openai.js (NLU clásico v3 + jsonCompletion +
  llmRecommendWriter + llmPlanningRecommend) — el agente crea su propio
  cliente OpenAI con tools nativos
- src/modules/3-turn-engine/replyRewriter.js (rewriting LLM) — el agente
  escribe say directo, no necesita reescribir
- src/modules/3-turn-engine/replyTemplates.js + test (rotación de variantes)
  — el agente varía naturalmente con tool_choice=required + temperature
- src/modules/3-turn-engine/recommendations.js (cross-sell + planning) —
  el agente decide cuándo recomendar via tool calls
- src/modules/3-turn-engine/machine/ (XState v5 completo + 19 tests) —
  reemplazado por la FSM podada en fsm.js + agent/runTurn.js
- src/modules/3-turn-engine/turnEngineV3.helpers.js, .units.js,
  .pendingSelection.js (helpers del legacy)
- src/modules/0-ui/controllers/prompts.js, handlers/prompts.js,
  db/promptsRepo.js — admin de prompts NLU (ya no hay prompts editables)
- public/components/prompts-crud.js + nav entry en ops-shell

turnEngineV3.js se reduce a un thin wrapper que exporta runTurnV3 (alias
de runTurnAgent) + safeNextState (re-export de fsm.js). Mantiene la firma
pública para no tocar pipeline.js.

Activado:
- AGENT_MAX_TOOL_CALLS=10 y AGENT_TURN_TIMEOUT_MS=25000 son los únicos
  flags. Borradas: USE_MODULAR_NLU, USE_XSTATE, XSTATE_SHADOW,
  XSTATE_SETTLE_MS, REPLY_REWRITER, REPLY_REWRITER_TIMEOUT_MS, TURN_ENGINE,
  AGENT_TURN_ENGINE, AGENT_TURN_ENGINE_SHADOW (el agente es default).

Prompt caching DeepSeek:
- systemPrompt.js: era función con storeName interpolado → ahora export
  const SYSTEM_PROMPT (100% estático). storeName se pasa por user message
  via working_memory.store.name. Cualquier cambio al system invalida cache,
  por eso es estático estricto.
- runTurn.js: captura usage.prompt_cache_hit_tokens (DeepSeek) o
  prompt_tokens_details.cached_tokens (OpenAI compat) y suma a métricas.
- /api/metrics/agent ahora reporta prompt_tokens_total,
  completion_tokens_total, prompt_cache_hit_tokens, cache_hit_ratio.
- Smoke test 3 turnos: cache_hit_ratio = 0.72 (17664 cached / 24546 total
  prompt tokens). Saving directo en costo: ~$0.02/M cached vs $0.27/M no
  cached en DeepSeek.

Tests: 148/148 (perdimos 90 tests del legacy XState/replyTemplates que
ya no aplican). Sim flow E2E confirmado: hola → agent responde, multi-turn
con cache caliente.

Si más adelante hace falta volver al legacy: git revert este commit
(c c9c69cf8 es el último estado verde con doble motor).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

src/modules/0-ui/handlers/prompts.js

@@ -1,258 +0,0 @@
-import {
-  getActivePrompt,
-  listActivePrompts,
-  getPromptVersions,
-  getPromptVersion,
-  createPrompt,
-  rollbackPrompt,
-  resetPromptToDefault,
-  getPromptStats,
-  PROMPT_KEYS,
-  DEFAULT_MODELS,
-} from "../db/promptsRepo.js";
-import { loadDefaultPrompt, AVAILABLE_VARIABLES, invalidatePromptCache } from "../../3-turn-engine/nlu/promptLoader.js";
-
-/**
- * Lista todos los prompts del tenant (activos + defaults para los que no tienen custom)
- */
-export async function handleListPrompts({ tenantId }) {
-  const activePrompts = await listActivePrompts({ tenantId });
-  const stats = await getPromptStats({ tenantId });
-  
-  // Construir lista completa con defaults para los que no tienen custom
-  const promptsMap = new Map(activePrompts.map(p => [p.prompt_key, p]));
-  
-  const items = PROMPT_KEYS.map(key => {
-    const custom = promptsMap.get(key);
-    const stat = stats.find(s => s.prompt_key === key);
-    
-    if (custom) {
-      return {
-        prompt_key: key,
-        content: custom.content,
-        model: custom.model,
-        version: custom.version,
-        is_default: false,
-        total_versions: stat?.total_versions || 1,
-        last_updated: custom.created_at,
-        created_by: custom.created_by,
-      };
-    } else {
-      // Cargar default
-      let defaultContent = "";
-      try {
-        defaultContent = loadDefaultPrompt(key);
-      } catch (e) {
-        defaultContent = `[Error loading default: ${e.message}]`;
-      }
-      
-      return {
-        prompt_key: key,
-        content: defaultContent,
-        model: DEFAULT_MODELS[key] || "gpt-4-turbo",
-        version: null,
-        is_default: true,
-        total_versions: stat?.total_versions || 0,
-        last_updated: null,
-        created_by: null,
-      };
-    }
-  });
-  
-  return { 
-    items,
-    available_variables: AVAILABLE_VARIABLES,
-    available_models: ["gpt-4-turbo", "gpt-4o-mini", "gpt-4o", "gpt-3.5-turbo"],
-  };
-}
-
-/**
- * Obtiene un prompt específico con su historial de versiones
- */
-export async function handleGetPrompt({ tenantId, promptKey }) {
-  if (!PROMPT_KEYS.includes(promptKey)) {
-    throw new Error(`Invalid prompt_key: ${promptKey}`);
-  }
-  
-  const current = await getActivePrompt({ tenantId, promptKey });
-  const versions = await getPromptVersions({ tenantId, promptKey, limit: 20 });
-  
-  let defaultContent = "";
-  try {
-    defaultContent = loadDefaultPrompt(promptKey);
-  } catch (e) {
-    defaultContent = `[Error: ${e.message}]`;
-  }
-  
-  return {
-    prompt_key: promptKey,
-    current: current || {
-      content: defaultContent,
-      model: DEFAULT_MODELS[promptKey] || "gpt-4-turbo",
-      version: null,
-      is_default: true,
-    },
-    default_content: defaultContent,
-    default_model: DEFAULT_MODELS[promptKey] || "gpt-4-turbo",
-    versions: versions.map(v => ({
-      version: v.version,
-      is_active: v.is_active,
-      created_at: v.created_at,
-      created_by: v.created_by,
-      content_preview: v.content.slice(0, 100) + (v.content.length > 100 ? "..." : ""),
-    })),
-    available_variables: AVAILABLE_VARIABLES,
-    available_models: ["gpt-4-turbo", "gpt-4o-mini", "gpt-4o", "gpt-3.5-turbo"],
-  };
-}
-
-/**
- * Crea o actualiza un prompt (crea nueva versión)
- */
-export async function handleSavePrompt({ tenantId, promptKey, content, model, createdBy }) {
-  if (!PROMPT_KEYS.includes(promptKey)) {
-    throw new Error(`Invalid prompt_key: ${promptKey}`);
-  }
-  
-  if (!content || content.trim().length === 0) {
-    throw new Error("Content is required");
-  }
-  
-  const result = await createPrompt({
-    tenantId,
-    promptKey,
-    content: content.trim(),
-    model: model || DEFAULT_MODELS[promptKey] || "gpt-4-turbo",
-    createdBy,
-  });
-  
-  // Invalidar cache
-  invalidatePromptCache(tenantId, promptKey);
-  
-  return { 
-    ok: true, 
-    item: result,
-    message: `Prompt ${promptKey} saved as version ${result.version}`,
-  };
-}
-
-/**
- * Restaura una versión anterior del prompt
- */
-export async function handleRollbackPrompt({ tenantId, promptKey, toVersion, createdBy }) {
-  if (!PROMPT_KEYS.includes(promptKey)) {
-    throw new Error(`Invalid prompt_key: ${promptKey}`);
-  }
-  
-  const result = await rollbackPrompt({
-    tenantId,
-    promptKey,
-    toVersion: parseInt(toVersion, 10),
-    createdBy,
-  });
-  
-  // Invalidar cache
-  invalidatePromptCache(tenantId, promptKey);
-  
-  return {
-    ok: true,
-    item: result,
-    message: `Prompt ${promptKey} rolled back to version ${toVersion}, new version is ${result.version}`,
-  };
-}
-
-/**
- * Resetea un prompt al default (desactiva todas las versiones custom)
- */
-export async function handleResetPrompt({ tenantId, promptKey }) {
-  if (!PROMPT_KEYS.includes(promptKey)) {
-    throw new Error(`Invalid prompt_key: ${promptKey}`);
-  }
-  
-  await resetPromptToDefault({ tenantId, promptKey });
-  
-  // Invalidar cache
-  invalidatePromptCache(tenantId, promptKey);
-  
-  return {
-    ok: true,
-    message: `Prompt ${promptKey} reset to default`,
-  };
-}
-
-/**
- * Obtiene el contenido de una versión específica
- */
-export async function handleGetPromptVersion({ tenantId, promptKey, version }) {
-  if (!PROMPT_KEYS.includes(promptKey)) {
-    throw new Error(`Invalid prompt_key: ${promptKey}`);
-  }
-  
-  const versionData = await getPromptVersion({ 
-    tenantId, 
-    promptKey, 
-    version: parseInt(version, 10) 
-  });
-  
-  if (!versionData) {
-    throw new Error(`Version ${version} not found for prompt ${promptKey}`);
-  }
-  
-  return { item: versionData };
-}
-
-/**
- * Prueba un prompt con un mensaje de ejemplo
- */
-export async function handleTestPrompt({ tenantId, promptKey, content, testMessage, storeConfig = {} }) {
-  // Importar dinámicamente para evitar dependencias circulares
-  const { loadPrompt } = await import("../../3-turn-engine/nlu/promptLoader.js");
-  
-  // Si se proporciona content, usarlo directamente
-  // Si no, cargar el prompt actual
-  let promptContent = content;
-  let model = DEFAULT_MODELS[promptKey] || "gpt-4-turbo";
-  
-  if (!promptContent) {
-    const loaded = await loadPrompt({ tenantId, promptKey, variables: storeConfig });
-    promptContent = loaded.content;
-    model = loaded.model;
-  } else {
-    // Aplicar variables al content proporcionado
-    for (const [key, value] of Object.entries(storeConfig)) {
-      promptContent = promptContent.replace(new RegExp(`{{${key}}}`, "g"), value || "");
-    }
-    promptContent = promptContent.replace(/\{\{[^}]+\}\}/g, "");
-  }
-  
-  // Importar OpenAI
-  const OpenAI = (await import("openai")).default;
-  const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY || process.env.OPENAI_APIKEY;
-  if (!apiKey) {
-    throw new Error("OPENAI_API_KEY not configured");
-  }
-  
-  const openai = new OpenAI({ apiKey });
-  
-  // Hacer la llamada de prueba
-  const startTime = Date.now();
-  const response = await openai.chat.completions.create({
-    model,
-    temperature: 0.2,
-    max_tokens: 500,
-    response_format: { type: "json_object" },
-    messages: [
-      { role: "system", content: promptContent },
-      { role: "user", content: testMessage },
-    ],
-  });
-  const endTime = Date.now();
-  
-  return {
-    ok: true,
-    response: response?.choices?.[0]?.message?.content || "",
-    model,
-    usage: response?.usage,
-    latency_ms: endTime - startTime,
-  };
-}