StrayMark · documentation
Disciplina cognitiva para la ingeniería asistida por IA
- Cada decisión queda en el repo
- Detecta la deriva empíricamente
- Preparado para auditoría por defecto
Instala el CLI en una línea
$ curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/StrangeDaysTech/straymark/main/install.sh | sh
# creates repo-native governance artifacts
# ready for your first Charter…luego sigue nuestra breve guía de primeros pasos →
Emparejamiento cognitivo
Conocimiento donde el humano puede situarse
StrayMark es una herramienta de emparejamiento cognitivo: convierte la información del proyecto en conocimiento situado. No entrega un volcado de datos para que una máquina lo consulte; construye un mapa donde una persona puede ubicarse, entender qué se está decidiendo y por qué, qué está en marcha y hacia dónde se dirige el trabajo.
También evita que la velocidad de codificación y decisión de los agentes rebase al equipo humano. En ingeniería aumentada por IA, StrayMark te mantiene al mando de las decisiones de diseño e implementación, con contexto verificable, y da a los agentes la disciplina cognitiva que necesitan para conservar coherencia en proyectos medianos y grandes.
Cinco flujos, un repositorio
Cada paso deja un artefacto versionado en tu repo. Sin sistemas externos, sin decisiones implícitas.
De una terminal vacía a tu primer Charter
Una grabación de 15 segundos del CLI real. Tres comandos; sin ediciones, sin orquestación.
Por qué existe esto
La industria está ocupada con modelos, guardrails y compliance. La pieza que falta está río arriba de todas: la disciplina cognitiva del equipo que trabaja con los agentes. Sin estructura, los agentes derivan, las decisiones se pierden, los riesgos no se documentan y la evidencia regulatoria se improvisa. StrayMark estructura el trabajo en sí — nativo del repo, consciente de los agentes, auditable por construcción.
Qué trae StrayMark
Disciplina cognitiva estructurada
Los Charters definen propósito y límites antes del código. Los AILOGs capturan el intercambio humano/agente. Los AIDECs registran decisiones y trade-offs.
Repo-nativo por diseño
Todo vive en tu repositorio git: artefactos, reglas de gobernanza, directivas para agentes. Sin plataforma externa, sin segunda fuente de verdad.
Gobernanza de agentes declarativa
Reglas versionadas en STRAYMARK.md y AGENT-RULES delimitan el comportamiento del agente al nivel del flujo — no en runtime, no a posteriori.
Evidencia como subproducto
Los mapeos a EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF y GDPR emergen de los mismos artefactos que el equipo ya produce. Sin papeleo en paralelo.
Un CLI que hace el trabajo
init, validate, audit, analyze, compliance, metrics — un binario, once comandos, salidas deterministas que puedes pasar por grep y por pipe.
TDE: detección de deriva
El Transversal Debt Engine expone el acoplamiento oculto entre charters antes de que se acumule en incidentes.
Skills para agentes de IA
Once slash-commands envuelven los rituales: /straymark-charter-new, /straymark-ailog, /straymark-audit-prompt, /straymark-status. El agente conduce el framework, no tú.
Auditoría externa multi-modelo
Tres CLIs auditores (ej. claude, copilot, gemini) leen el mismo prompt y auditan un Charter cerrado de forma independiente. Un calibrador deduplica, reclasifica severidad y fusiona evidencia firmada en la telemetría.
Observación emergente por diseño
Las referencias cruzadas obligatorias entre documentos permiten que el agente detecte specs desactualizadas y deriva entre charters por sí mismo. La disciplina cognitiva eleva el piso sin endurecer el prompt.
¿Listo para probarla?
La guía de primeros pasos te lleva desde una terminal vacía hasta un Charter cerrado, con un ciclo de auditoría externa encima — seis secciones breves, comandos listos para copiar y pegar, unos diez minutos de lectura. Si llegaste hasta aquí, ese es el siguiente paso.
Leer los primeros pasos →