结构化的认知纪律
大多数 AI 辅助工作在 diff 落地的那一刻就丢失了它的推理过程。StrayMark 用三种小型工件类型修复了这一点 —— Charters、AILOGs、AIDECs —— 它们与代码并列存在，记录每一次变更背后的意图、动作与取舍。
为什么这很重要
当 Agent 交付一个 feature 时，你通常拿到的是结果，却丢失了通往结果的一切：考虑过的备选方案、明确排除的范围、在飞行中发现的风险。半年后，代码成了无法挽回的考古工作。当你有模板时，认知纪律的代价很低；当你没有时，它就是一切。
不具备它的代价稍后会显现为：没人能在评审中辩护的未记录决策、悄无声息偏离规范的 Agent，以及向你索取根本不存在的证据的合规审计员。
你能得到什么
- Charters 在你开始之前声明一个有边界的工作单元：范围（in / out）、提前声明的文件、风险（
R1...Rn）、验证命令。如果现实偏离了声明且 drift 没有在同一 PR 内被对账，Charter 就无法关闭。 - AILOGs 记录实际执行过程：做了什么、为什么、飞行中发现了什么、推迟了什么。每个 commit 一条，按天编号，带
risk_level与confidence字段。 - AIDECs 捕获独立决策：考虑过的备选、取舍、选定的方案及理由。即使原 Charter 已关闭，决策仍然存活。
三者都是带 YAML frontmatter 的纯 Markdown。它们存放在 .straymark/ 内，并附带模板。CLI 负责脚手架；Agent 通过 skills 调用它们。