docs: expand quality strategy chapter

Cargo.toml

@@ -154,3 +154,7 @@ path = "examples/soluciones/chaos_testing_nivel_2.rs"
 [[example]]
 name = "chaos_testing_nivel_3"
 path = "examples/soluciones/chaos_testing_nivel_3.rs"
+
+[[example]]
+name = "quality_strategy"
+path = "examples/quality_strategy.rs"

diagrams/10-estrategia-de-calidad.mmd

@@ -0,0 +1,10 @@
+flowchart TD
+    A[Riesgo de calidad] --> B[Elegir señal adecuada]
+    B --> C[Pruebas locales y de integración]
+    B --> D[CI y revisión]
+    B --> E[Observabilidad operativa]
+    C --> F[Aprendizaje de regresiones]
+    D --> F
+    E --> F
+    F --> G[Criterio humano y siguiente decisión]
+    G --> A

docs/10-estrategia-de-calidad-para-sistemas-reales.md

@@ -46,4 +46,73 @@ los conceptos del curso en una forma de decidir, revisar y aprender.
 El modelo representará una señal, el riesgo que reduce y sus límites, sin
 agregar dependencias externas.
 
+## Teoría
+
+Una estrategia sana no pregunta cuál técnica es la mejor en abstracto. Pregunta
+qué riesgo importa ahora y qué señal puede reducir la incertidumbre con menor
+costo. Las técnicas se complementan: una prueba local no observa producción;
+una alerta no explica por sí sola la intención; una revisión no sustituye una
+regresión ejecutable.
+
+La retroalimentación completa forma un ciclo. Incidentes y observabilidad
+generan nuevas hipótesis; esas hipótesis se convierten en pruebas, contratos,
+guardas de CI o decisiones de diseño revisables por personas.
+
+## Diagrama
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A[Riesgo de calidad] --> B[Elegir señal adecuada]
+    B --> C[Pruebas locales y de integración]
+    B --> D[CI y revisión]
+    B --> E[Observabilidad operativa]
+    C --> F[Aprendizaje de regresiones]
+    D --> F
+    E --> F
+    F --> G[Criterio humano y siguiente decisión]
+    G --> A
+```
+
+El archivo fuente vive en `diagrams/10-estrategia-de-calidad.mmd`.
+
+## Complejidad
+
+Una estrategia puede degradarse por duplicar señales que responden la misma
+pregunta o por dejar sin dueño los riesgos operativos. El modelo no calcula una
+calificación global: obliga a nombrar decisión, señal y límite antes de sumar
+más automatización.
+
+## Implementación
+
+`StrategyDecision` en `src/quality_strategy.rs` relaciona una decisión con su
+fuente de señal y el riesgo que reduce. También registra huecos como tratar una
+automatización como aprobación humana.
+
+## Pruebas
+
+El módulo incluye pruebas unitarias, un consumidor externo y un doctest para
+su API pública.
+
+## Benchmarks
+
+No hay benchmark propio. El modelo clasifica decisiones de calidad y medirlo
+no representa la salud de un sistema. `cargo bench --all-targets` se conserva
+como verificación de ruta.
+
+## Ejemplos
+
+```bash
+cargo run --example quality_strategy
+```
+
+## Ejercicios
+
+Los ejercicios y soluciones graduadas se agregan al cerrar el capítulo.
+
+## Referencias internas
+
+- RFC-0001 §13: Rust como núcleo técnico.
+- RFC-0001 §14: anatomía de cursos y capítulos.
+- RFC-0001 §20: revisión humana diferida.
+
 No está marcado como `reviewed` ni `published`.

examples/quality_strategy.rs

@@ -0,0 +1,24 @@
+use rust_testing::quality_strategy::{QualityRisk, QualitySignal, StrategyDecision, StrategyGap};
+fn main() -> Result<(), rust_testing::quality_strategy::StrategyError> {
+    for d in [
+        StrategyDecision::new(
+            "protege invariantes de precio",
+            QualitySignal::LocalTest,
+            QualityRisk::LocalRegression,
+        )?,
+        StrategyDecision::new(
+            "observa errores reales",
+            QualitySignal::Observability,
+            QualityRisk::ProductionBehavior,
+        )?,
+        StrategyDecision::new(
+            "aprueba cambio",
+            QualitySignal::ContinuousIntegration,
+            QualityRisk::KnownRegression,
+        )?
+        .with_gap(StrategyGap::AutomationAsApproval),
+    ] {
+        println!("{} => {:?}", d.decision(), d.signal());
+    }
+    Ok(())
+}