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RaiSE es una metodología y toolkit para ingeniería de software confiable con IA. Convierte a los asistentes de código con IA de generadores impredecibles en colaboradores disciplinados — a través de gobernanza, memoria y flujos de trabajo estructurados.
La Tríada
RaiSE funciona a través de tres partes que colaboran:
Tú (Estrategia, Juicio, Ownership) │ │ colabora con ▼ Rai (Partner IA — Ejecución + Memoria) │ │ gobernado por ▼ RaiSE (Metodología + Toolkit)Tú decides qué construir y por qué. Rai ejecuta con memoria acumulada y juicio calibrado. RaiSE provee la disciplina — skills, gobernanza y quality gates — que hace la colaboración confiable.
El resultado: IA que aprende de tu proyecto, sigue tus reglas y acumula conocimiento entre sesiones en vez de empezar de cero cada vez.
Instalar
pip install rai-cliVerificar:
rai --versionInicializar un proyecto
cd tu-proyectorai initEsto crea el directorio .raise/ con plantillas de gobernanza, estructura de memoria y un manifiesto del proyecto. Para codebases existentes, agrega --detect para analizar tus convenciones automáticamente:
rai init --detectTu primera sesión
Configura tu perfil de desarrollador (solo la primera vez):
rai session start --name "Tu Nombre" --project .Después, inicia sesiones con un bundle de contexto:
rai session start --project . --contextEl flag --context genera un bundle optimizado en tokens (~150 tokens) con tu perfil de desarrollador, estado de sesión y patrones de memoria. Pásalo a tu asistente de IA — le da conciencia completa de dónde estás y en qué estás trabajando.
El ciclo de vida de una story
Este es el ritmo central de trabajar con RaiSE. Cada pieza de trabajo sigue seis pasos:
/rai-story-start → Scope: ¿qué estamos construyendo?/rai-story-design → Spec: ¿cómo va a funcionar?/rai-story-plan → Tareas: ¿cuáles son los pasos?/rai-story-implement → Construir: test, código, verificar, commit/rai-story-review → Reflexionar: ¿qué aprendimos?/rai-story-close → Merge: limpiar y entregarCada paso produce un artefacto que alimenta el siguiente. La review alimenta la memoria, que alimenta sesiones futuras. Así es como el aprendizaje se acumula — no por magia, sino por repetición disciplinada.
Empieza con una feature pequeña (tamaño XS o S). Primero domina el ritmo, luego escala.
→ Recorre el ciclo completo para una guía paso a paso.
Terminar una sesión
Cuando termines de trabajar, cierra la sesión para capturar lo que ocurrió:
rai session close --summary "Lo que logré" --type feature --project .Construir tu memoria
A medida que trabajas, RaiSE acumula conocimiento — patrones, datos de calibración, gobernanza. Construye el índice de memoria unificado para hacerlo consultable:
rai graph buildLuego consúltalo:
rai graph query "testing patterns"Siguiente paso
- Tu Primera Story — Recorrido completo del ciclo de vida
- Configurar un Proyecto — Setup greenfield y brownfield en detalle
- Referencia CLI — Todos los comandos, flags y ejemplos
- Conceptos Core — Memoria, Skills, Gobernanza, Knowledge Graph