feat: add daily RAM usage report to cron job and document specs

Author: rozen03

cron.py

@@ -2,6 +2,7 @@
 import os
 import logging
 import traceback
+import resource
 from telegram.ext import Application
 from tg_ids import ROZEN_CHATID
 from bot_logic import _update_groups, felizdia, actualizarRiver
@@ -39,6 +40,17 @@ async def run_update():
             error_msg = f"Error en update_groups:\n{traceback.format_exc()}"
             await application.bot.send_message(chat_id=ROZEN_CHATID, text=error_msg[:4000])
 
+        # Reporte final con uso de RAM de este contenedor
+        try:
+            memory_kb = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
+            memory_mb = memory_kb / 1024.0
+            await application.bot.send_message(
+                chat_id=ROZEN_CHATID, 
+                text=f"Cron job finalizado. RAM máxima utilizada: {memory_mb:.2f} MB"
+            )
+        except Exception as e:
+            logging.error(f"Failed to send memory report: {e}")
+
     asyncio.run(run_update())
 
 if __name__ == "__main__":

docs/spec.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+# Especificaciones y Tareas Pendientes (TODOs)
+
+## Optimizaciones de Infraestructura (Cloud Run)
+- [ ] **TODO:** Revisar cuánto está gastando de RAM el bot principal en producción.
+  - *Contexto:* Por defecto, Cloud Run asigna 512 MB de RAM a cada contenedor. El bot de Telegram probablemente consuma menos (entre 128 MB y 256 MB). Si se desea optimizar al máximo, se podría reducir la memoria asignada en el archivo de despliegue (`.github/workflows/google-cloudrun-docker.yml`) agregando el flag `--memory=256Mi`.
+  - *Nota:* Esto es una micro-optimización ya que Cloud Run tiene una capa gratuita generosa y escala a cero, por lo que no genera costos adicionales si no se sobrepasan los límites mensuales.