Guía para tener licit funcionando en tu proyecto en 5 minutos.

1. Instalar

pip install licit-ai-cli

Requiere Python 3.12+. Si tienes varias versiones: python3.12 -m pip install licit-ai-cli

Verifica:

licit --version
# licit, version 0.2.0

2. Inicializar

Entra al directorio de tu proyecto y ejecuta:

cd mi-proyecto/
licit init

Esto:

• Detecta automáticamente lenguajes, frameworks, CI/CD, agentes IA y herramientas de seguridad.
• Genera .licit.yaml con la configuración adaptada.
• Crea el directorio .licit/ para datos internos.

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

Si solo necesitas un marco regulatorio específico:

licit init --framework eu-ai-act     # Solo EU AI Act
licit init --framework owasp         # Solo OWASP Agentic Top 10

3. Ver estado

licit status

Muestra un resumen de:

• Proyecto detectado (nombre, lenguajes, frameworks, git)
• Configuración cargada
• Frameworks habilitados
• Fuentes de datos disponibles
• Conectores activos
• Configuraciones de agentes IA encontradas

4. Conectar fuentes de datos (opcional)

Si usas Architect o Vigil:

licit connect architect    # Lee reports y audit logs de Architect
licit connect vigil        # Lee hallazgos SARIF de Vigil

Para desconectar:

licit connect architect --disable

5. Versionar la configuración

git add .licit.yaml
git commit -m "chore: initialize licit compliance tracking"

Añade a .gitignore los datos sensibles:

.licit/provenance.jsonl
.licit/fria-data.json
.licit/.signing-key

5. Rastrear proveniencia del código

licit trace                      # Analizar todo el historial git
licit trace --since 2026-01-01   # Desde una fecha específica
licit trace --stats              # Mostrar estadísticas
licit trace --report             # Generar reporte Markdown

Ejemplo de salida:

  Analyzing git history...
  Records: 45 files analyzed
  AI-generated: 18 (40.0%)
  Human-written: 22 (48.9%)
  Mixed: 5 (11.1%)

  Stored in .licit/provenance.jsonl

El comando trace analiza cada commit con 6 heurísticas (autor, mensaje, volumen, co-autores, patrones de archivos, hora) y clasifica cada archivo como ai, human o mixed.

¿Qué sigue?

Una vez completadas las fases futuras de licit, podrás:

# Generar changelog de configs de agentes
licit changelog

# Completar evaluación de impacto (FRIA)
licit fria

# Generar documentación técnica Annex IV
licit annex-iv --organization "Mi Empresa" --product "Mi App"

# Ver reporte de compliance
licit report

# Identificar brechas
licit gaps

# Gate de CI/CD (exit code 0 = pass)
licit verify

Estructura generada

Después de licit init, tu proyecto tendrá:

mi-proyecto/
├── .licit.yaml          # Configuración (versionar)
├── .licit/              # Datos internos
│   ├── provenance.jsonl # Trazabilidad (NO versionar)
│   ├── changelog.md     # Changelog de configs
│   ├── fria-data.json   # Datos FRIA (NO versionar)
│   ├── fria-report.md   # Reporte FRIA
│   ├── annex-iv.md      # Documentación Annex IV
│   └── reports/         # Reportes generados
└── ... tu código ...

Referencia rápida de comandos

Opciones globales: --version, --config PATH, --verbose, --help

Para más detalle, consulta la documentación completa.