> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://avala.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Cobertura > Celdas de cobertura, límites de concentración, verificaciones de solapamiento, el estándar de realismo de escena y el informe de cobertura de cada entrega Más horas de la misma habitación y el mismo movimiento aportan poco. La cobertura es la forma en que Avala planifica y demuestra variedad en las dimensiones que cambian lo que aprende un modelo. ## Celdas de cobertura Una celda de cobertura es una combinación de seis dimensiones. | Dimensión | Ejemplos | | - | - | | Entorno | Cocina en línea, lavadero, dormitorio, garaje, habitación de hotel | | Mecanismo | Bandeja extraíble de lavavajillas, refrigerador de puertas francesas, lavadora de carga superior, base de hervidor inalámbrico | | Material | Cerámica mojada, bolsa flexible, algodón doblado, recipiente de plástico rígido | | Primitiva de interacción | Abrir, agarrar, verter, colocar, doblar, insertar, trabar | | Modo de fallo | Deslizamiento y reagarre, colocación fallida, colisión con un obstáculo, ninguno | | Embodiment | Humano egocéntrico, un brazo, dos brazos, manipulador móvil | La aceptación registra los valores de celda de cada captura. La herramienta MCP `get_campaign_acceptance_coverage` informa qué valores tienen poca cobertura entre las capturas aceptadas. Un brief fija las horas aceptadas objetivo por celda. Un [experimento de capacidad](/docs/es/fleet-learning/capability-experiments.md) enumera las celdas a las que apunta. Avala planifica la recolección a partir de un [catálogo público de 175 flujos de trabajo](https://avala.ai/coverage/catalog) en 26 familias de tareas. ## Límites de concentración Un brief fija la proporción máxima de horas aceptadas que puede ocupar un solo valor. Los límites típicos aplican a: * una ubicación * un operador * una unidad de electrodoméstico o mecanismo * una celda de cobertura * acciones de poca variedad, como limpiar repetidamente Avala mide la concentración en cada entrega. Una secuencia que llevaría un valor más allá de su límite se retiene y se informa. ## Verificación de solapamiento Avala genera una huella digital del contenido de video de cada secuencia. La verificación de solapamiento se ejecuta en tres pasadas: 1. **Archivos exactos.** Los archivos idénticos se detectan por hash. 2. **Huellas de contenido.** Las copias recodificadas, recortadas en tiempo o recortadas en encuadre del mismo material se detectan por coincidencia de huella. 3. **Revisión de similitud.** Las escenas casi idénticas del mismo lugar y montaje se marcan para un revisor. El brief indica contra qué se compara cada entrega: la propia entrega, entregas anteriores o material de referencia que usted aporte. Las huellas están versionadas. El informe de cobertura nombra la versión y el alcance de la búsqueda. ## Estándar de realismo de escena Avala recolecta trabajo doméstico real en habitaciones reales. El estándar tiene cuatro reglas. * **Mantenga los distractores comunes.** Deje a la vista objetos no relacionados y seguros, como correo, un teléfono o compras cercanas. Nadie despeja una mesa entera para mover un tazón. * **Capture trabajo con sentido.** Use un ritmo natural y un objetivo doméstico real. La cámara lenta sin motivo, los bucles de limpieza repetidos, los derrames artificiales y las pilas montadas no cumplen el estándar. * **Varíe todo el entorno.** Reparta la recolección entre casas, distribuciones, operadores y electrodomésticos. Cambiar un utensilio o reetiquetar la misma acción no crea un entorno nuevo. * **Permita la organización con propósito.** Una petición real, como ordenar un escritorio, es válida. Registre el estado inicial, el objetivo y el resultado. No cree desorden para iniciar la tarea. Los distractores quedan a la vista solo cuando el consentimiento, la privacidad y la seguridad lo permiten. ## El informe de cobertura Cada entrega incluye un informe de cobertura. El brief fija sus campos, definiciones y umbrales antes de que empiece la recolección. | Sección | Contenido | | - | - | | Entorno y personas | IDs seudónimos de ubicación y recolector. Horas y secuencias por ID. Tipos de habitación, distribuciones y concentración frente a los límites. | | Evidencia de electrodomésticos | Categoría, formato y controles del electrodoméstico observados en el lugar. Cobertura por electrodoméstico y configuración. | | Cobertura de tareas y acciones | Flujos de trabajo. Objetos, subtareas y primitivas de interacción. Estados inicial y final. La proporción de acciones de poca variedad. | | Celdas de cobertura | Horas aceptadas por celda frente al objetivo, con las celdas vacías y escasas enumeradas. | | Naturalidad y movimiento | Revisión del ritmo, el movimiento con propósito, los bucles repetidos y las condiciones montadas. Ejemplos aceptados y rechazados para calibración. | | Solapamiento y similitud | Resultados de archivo exacto, huella y similitud. La versión de huella y el alcance de la comparación. | | Derechos y aceptación | Procedencia de la captura y registros de consentimiento. Horas aceptadas, horas rechazadas y [motivos de rechazo](/docs/es/fleet-learning/accepted-hour.md). Versión del esquema de metadatos. | Antes de la entrega, Avala compara la mezcla medida con el brief. El informe enumera las ubicaciones, los operadores, los electrodomésticos y las acciones sobrerrepresentados junto a las celdas que faltan. ## Leer la cobertura con el servidor MCP La herramienta MCP `get_campaign_acceptance_coverage` devuelve el número de capturas aceptadas por valor de eje para un proyecto de campaña de captura. Pase `axes` como una lista separada por comas para elegir los ejes. Los valores con números bajos muestran dónde la campaña tiene pocos datos. Consulte [Use Avala con IA](/docs/es/getting-started/mcp.md) para conectar su asistente.