Guía de CLI

Instalación

pip install licit-ai-cli

O desde el código fuente:

git clone https://github.com/Diego303/licit-cli.git
cd licit-cli
pip install -e ".[dev]"

Invocación

# Como comando instalado
licit [opciones] <comando> [argumentos]

# Como módulo Python
python -m licit [opciones] <comando> [argumentos]

Opciones globales

licit --version
# licit, version 1.0.0

licit --verbose status
# Muestra logs de debug durante la ejecución

Comandos

licit init

Inicializa licit en el proyecto actual. Detecta automáticamente las características del proyecto y genera la configuración.

licit init [--framework {eu-ai-act|owasp|all}]

Opciones:

Qué hace:

1. Ejecuta ProjectDetector para detectar lenguajes, frameworks, CI/CD, agentes IA, etc.
2. Genera .licit.yaml con configuración adaptada al proyecto.
3. Crea el directorio .licit/ para datos internos.
4. Si detecta architect o vigil, habilita sus conectores automáticamente.

Ejemplo:

$ cd mi-proyecto-fastapi/
$ licit init

Initialized licit in mi-proyecto-fastapi
  Languages: python
  Frameworks: fastapi
  Agent configs: CLAUDE.md
  CI/CD: github-actions
  Config saved to .licit.yaml

Ejemplo con framework específico:

$ licit init --framework eu-ai-act
# Solo habilita EU AI Act, desactiva OWASP

licit status

Muestra el estado actual de licit y las fuentes de datos conectadas.

licit status

Qué muestra:

• Información del proyecto (nombre, lenguajes, frameworks)
• Estado de la configuración
• Frameworks habilitados (EU AI Act, OWASP)
• Fuentes de datos detectadas (provenance, FRIA, changelog, etc.)
• Conectores configurados (architect, vigil)
• Configuraciones de agentes IA encontradas

Ejemplo:

$ licit status

  licit Status
  ────────────────────────────────────────
  Project: mi-proyecto-fastapi
  Config: .licit.yaml

  Frameworks:
    [x] EU AI Act
    [x] OWASP Agentic Top 10
    [ ] NIST AI RMF (V1)
    [ ] ISO 42001 (V1)

  Data Sources:
    [x] Git history (142 commits)
    [x] Provenance tracking
    [ ] Config changelog
    [ ] FRIA document
    [ ] Annex IV documentation

  Connectors:
    [x] architect (.architect/config.yaml, enabled)
    [x] vigil (.vigil.yaml, enabled)
    Security findings: 3 total (1 critical, 1 high)

  Agent Configs (2):
    - CLAUDE.md (claude-code)
    - .cursorrules (cursor)

El comando status ahora muestra:

• Estado de connectors como “enabled” o “detected”
• Conteo de security findings cuando hay hallazgos SARIF

licit connect

Configura conectores opcionales para integrar fuentes de datos externas.

licit connect {architect|vigil} [--enable|--disable]

Argumentos:

Opciones:

Qué hace:

1. Habilita o deshabilita el conector en .licit.yaml.
2. Al habilitar, auto-detecta rutas de configuración si no están configuradas.
3. Verifica la disponibilidad de datos en disco con available().
4. Muestra feedback sobre si se encontraron datos del conector.

Ejemplo:

$ licit connect architect
  architect data found at: .architect/reports
  Connector 'architect' enabled.

$ licit connect vigil --enable
  vigil data found
  Connector 'vigil' enabled.

$ licit connect architect --disable
  Connector 'architect' disabled.

Datos que enriquecen los conectores:

licit trace

Rastrea la proveniencia del código — identifica qué fue escrito por IA y qué por humanos.

Estado: Funcional (Fase 2 completada).

licit trace [--since DATE|TAG] [--report] [--stats]

Opciones:

Qué hace:

1. Ejecuta GitAnalyzer para analizar commits con 6 heurísticas (autor, mensaje, volumen, co-autores, patrones de archivos, hora).
2. Opcionalmente lee logs de sesión de agentes (Claude Code).
3. Clasifica cada archivo como ai (score >= 0.7), mixed (>= 0.5) o human (< 0.5).
4. Almacena resultados en .licit/provenance.jsonl (merge + deduplicación por archivo).
5. Si sign: true, firma cada registro con HMAC-SHA256.

Ejemplo:

$ licit trace --since 2026-01-01

  Analyzing git history for AI provenance...
  Analyzed 45 files across 52 records
  AI-generated: 18 files
  Human-written: 22 files

$ licit trace --stats

  Provenance Statistics
  ────────────────────────────────────────
  Total files tracked: 45
  AI-generated:        18 (40.0%)
  Human-written:       22
  Mixed:               5

Ejemplo con reporte:

$ licit trace --report
# Genera .licit/reports/provenance.md con tabla detallada por archivo

Heurísticas utilizadas:

Solo las heurísticas que producen señal (score > 0) contribuyen al promedio ponderado.

licit changelog

Genera un changelog de cambios en configuraciones de agentes IA con diffing semántico y clasificación de severidad.

Estado: Funcional (Fase 3 completada).

licit changelog [--since DATE|TAG] [--format {markdown|json}]

Opciones:

Qué hace:

1. Ejecuta ConfigWatcher para recuperar el historial git de los archivos monitoreados.
2. Aplica diff_configs() (differ semántico) entre versiones consecutivas de cada archivo.
3. Clasifica cada cambio con ChangeClassifier (MAJOR/MINOR/PATCH).
4. Renderiza el changelog con ChangelogRenderer (Markdown o JSON).
5. Muestra el output en terminal y lo guarda en output_path.

Archivos monitoreados (por defecto):

• CLAUDE.md, .cursorrules, .cursor/rules
• AGENTS.md, .github/copilot-instructions.md, .github/agents/*.md
• .architect/config.yaml, architect.yaml

Ejemplo:

$ licit changelog

# Agent Config Changelog

> 3 change(s) detected across 2 file(s): **1** major, **1** minor, **1** patch

## .architect/config.yaml

- **[MAJOR]** Changed: model from claude-sonnet-4 to claude-opus-4 (`a1b2c3d4`) — 2026-03-12
- **[PATCH]** Changed: budget.max_cost_usd from 5.0 to 10.0 (`a1b2c3d4`) — 2026-03-12

## CLAUDE.md

- **[MINOR]** Changed: section:Rules from 5 lines to 8 lines (+3/-0) (`e5f6g7h8`) — 2026-03-11

  Changelog saved to .licit/changelog.md

Ejemplo JSON:

$ licit changelog --format json --since 2026-03-01
# Genera JSON con array "changes" y guarda en .licit/changelog.json

Clasificación de severidad:

Formatos de diff soportados:

Para documentación detallada del sistema de changelog, ver Changelog.

licit fria

Completa la Evaluación de Impacto en Derechos Fundamentales (EU AI Act Artículo 27).

Estado: Funcional (Fase 4 completada).

licit fria [--update] [--auto]

Opciones:

Qué hace:

1. Detecta el proyecto y recopila evidencia disponible.
2. Ejecuta un cuestionario interactivo de 5 pasos (16 preguntas). Con --auto, acepta automáticamente todos los valores detectados y usa la primera opción como default para preguntas sin auto-detección.
3. Auto-detecta respuestas donde es posible (8 campos: system_purpose, ai_technology, models_used, human_review, guardrails, security_scanning, testing, audit_trail).
4. Guarda datos en .licit/fria-data.json y genera reporte en .licit/fria-report.md.

5 pasos del cuestionario:

Auto-detección: Para campos marcados con auto_detect, licit intenta inferir la respuesta desde la configuración del proyecto. Si lo consigue, muestra el valor detectado y pregunta si aceptarlo.

Archivos generados:

• .licit/fria-data.json — Datos raw de la evaluación (JSON, reutilizable con --update)
• .licit/fria-report.md — Reporte Markdown legible del FRIA

Ejemplo:

$ licit fria

============================================================
  FUNDAMENTAL RIGHTS IMPACT ASSESSMENT (FRIA)
  EU AI Act -- Article 27
============================================================

──────────────────────────────────────────────────
  Step 1: System Description
──────────────────────────────────────────────────

  [1.1] What is the primary purpose of this AI system?
  -> Auto-detected: AI-assisted code development using claude-code
    Accept this value? [Y/n]:

licit annex-iv

Genera la Documentación Técnica del Anexo IV (EU AI Act).

Estado: Funcional (Fase 4 completada).

licit annex-iv [--organization NOMBRE] [--product NOMBRE]

Opciones:

Qué hace:

1. Detecta el proyecto y recopila toda la evidencia disponible.
2. Auto-puebla un documento Annex IV con 6 secciones desde los metadatos del proyecto.
3. Genera recomendaciones para secciones con evidencia faltante.
4. Escribe el resultado en .licit/annex-iv.md.

6 secciones auto-generadas:

Ejemplo:

$ licit annex-iv --organization "ACME Corp" --product "WebApp"

  Annex IV documentation saved to: .licit/annex-iv.md

Archivo generado:

• .licit/annex-iv.md — Documentación técnica completa en Markdown

licit report

Genera un reporte de compliance unificado.

Estado: Funcional (Fase 6). Evalúa EU AI Act + OWASP Agentic Top 10. Soporta Markdown, JSON y HTML.

licit report [--framework {eu-ai-act|owasp|all}] [--format {markdown|json|html}] [--output PATH]

Opciones:

Ejemplo:

$ licit report --framework eu-ai-act

  Compliance Summary
  ─────────────────────────────────────────────
  Project: my-app
  Generated: 2026-03-15 12:00 UTC

  eu-ai-act (2024/1689)
    [##..................] 9.1%
    1 compliant | 4 partial | 6 non-compliant

  ─────────────────────────────────────────────
  Overall: [##..................] 9.1%
  1/11 controls compliant

  Report saved to: .licit/reports/compliance-report.md

Formatos de salida:

Archivos generados:

• .licit/reports/compliance-report.md (o .json/.html según --format)

licit gaps

Identifica brechas de compliance con recomendaciones accionables.

Estado: Funcional (Fase 6). Muestra gaps con herramientas sugeridas y nivel de esfuerzo.

licit gaps [--framework {eu-ai-act|owasp|all}]

Opciones:

Ejemplo:

$ licit gaps --framework eu-ai-act

  10 compliance gap(s) found:

  1. [X] [ART-27-1] Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA)
     Missing: Before putting an AI system into use, deployers shall
     carry out an assessment of the impact on fundamental rights.
     -> Run: licit fria -- to complete the FRIA
     Tools: licit fria

  2. [!] [ART-12-1] Record Keeping — Automatic Logging
     Incomplete: AI systems shall be designed with capabilities enabling
     automatic recording of events (logs) over the lifetime.
     -> Enable structured audit trail (architect reports or manual logging)
     Tools: licit trace, architect (audit log)

Los gaps se ordenan por severidad ([X] non-compliant antes que [!] partial) y cada uno incluye descripción, recomendación, y herramientas sugeridas.

licit verify

Verifica compliance y devuelve código de salida para CI/CD.

Estado: Funcional (Fases 4-5). Evalúa EU AI Act (11 artículos) y OWASP Agentic Top 10 (10 riesgos).

licit verify [--framework {eu-ai-act|owasp|all}]

Códigos de salida:

Uso en CI/CD (GitHub Actions):

- name: Compliance check
  run: licit verify
  # El pipeline falla si exit code != 0

Tabla resumen de comandos