Gobernanza

La gobernanza es cómo RaiSE asegura que tu partner de IA no se desvíe. Es un sistema por capas: principios de alto nivel fluyen hacia requisitos concretos, que se convierten en guardrails ejecutables. La IA los carga al inicio de cada sesión y los sigue durante todo el trabajo.

Las Tres Capas

Constitución (Principios)

El nivel más alto — principios fundacionales que no cambian frecuentemente. Expresan valores y filosofía.

Ejemplos de principios:

• “Heurísticas simples sobre ML complejo”
• “Tests junto con la implementación, no después”
• “Honestidad sobre acuerdo”

La constitución vive en governance/constitution.md (o equivalente). Los principios reciben IDs como §1, §2, etc.

PRD (Requisitos)

La capa intermedia — requisitos concretos derivados de los principios. Expresan qué debe hacer el proyecto.

Ejemplos de requisitos:

• RF-01: Website de marketing con voz de artesano
• RF-02: Estrategia de contenido con prueba de hipótesis
• RF-05: Flujo de onboarding desde descubrimiento hasta productividad

Los requisitos viven en governance/prd.md y enlazan hacia los principios que implementan.

Guardrails (Ejecución)

La capa inferior — reglas específicas y verificables. Expresan qué debes y no debes hacer.

Los guardrails tienen dos niveles:

Nivel	Significado	Ejemplo
MUST	No negociable. Una violación es un defecto.	”Cada pieza de contenido tiene una hipótesis documentada”
SHOULD	Recomendado. Se puede omitir con justificación.	”Headings y meta descriptions optimizados para SEO”

Los guardrails viven en governance/guardrails.md y cada uno enlaza al requisito que ejecuta.

Cómo Fluye la Gobernanza

Principios (§)     →  "Por qué hacemos las cosas así"
     ↓
Requisitos (RF)    →  "Qué necesitamos construir"
     ↓
Guardrails (GR)    →  "Qué reglas seguir"
     ↓
Código / Contenido →  "Lo que realmente producimos"

Cada capa es trazable a la superior. Cuando alguien pregunta “¿por qué tenemos este guardrail?” puedes trazar: guardrail → requisito → principio.

Gobernanza en la Práctica

Cuando ejecutas rai session start --context, el bundle de contexto incluye primes de gobernanza — los guardrails activos relevantes a tu trabajo actual. Tu partner de IA los ve al inicio de cada sesión y los aplica durante todo el trabajo.

Por ejemplo, si estás trabajando en contenido, el bundle de contexto podría incluir:

# Governance Primes
- must-content-001: Every content piece has a documented hypothesis
- must-content-002: One core idea per content piece
- must-brand-001: Consistent craftsman voice — no hype, no buzzwords

La IA no necesita recordar estos — se cargan frescos cada sesión desde los archivos de gobernanza.

Estructura del Proyecto

Después de rai init, tu directorio de gobernanza luce así:

governance/
├── constitution.md    # Principios (o vision.md)
├── prd.md             # Requisitos
├── guardrails.md      # Reglas ejecutables
├── backlog.md         # Ítems de trabajo
└── architecture/
    ├── system-context.md
    └── system-design.md

Detección de Convenciones

Para proyectos existentes, rai init --detect analiza tu codebase y genera guardrails automáticamente:

rai init --detect

Esto escanea en busca de patrones como:

• Convenciones de código (naming, formato, imports)
• Patrones de testing (framework, estructura de directorios)
• Patrones de arquitectura (organización de módulos, dirección de dependencias)

Los guardrails generados son un punto de partida — revísalos y ajústalos para que coincidan con los estándares reales de tu equipo.

Idea Clave

La gobernanza no se trata de control. Se trata de consistencia. Cuando tu partner de IA sigue las mismas reglas cada sesión, obtienes salida predecible. Cuando las reglas son explícitas y trazables, puedes evolucionarlas deliberadamente en vez de confiar en la suerte.