LAP : plus de 1 500 spécifications d'API compilées pour une utilisation par les LLM afin de réduire les hallucinations de Claude

Ce que fait LAP

LAP résout le problème où les agents d'IA comme Claude hallucinent des points de terminaison d'API lorsqu'ils reçoivent des instructions vagues comme "utilise l'API Stripe pour créer un paiement". Au lieu de deviner ou de s'appuyer sur des données d'entraînement obsolètes, LAP fournit des spécifications d'API compilées spécialement structurées pour la consommation par les LLM.

Le problème fondamental est que les spécifications OpenAPI standard sont conçues pour les humains, pas pour les agents. Par exemple, la spécification OpenAPI de Stripe contient 1,2 million de jetons de ce que la source décrit comme du "bruit". LAP compile ces spécifications 10 fois plus petites tout en conservant des points de terminaison vérifiés, des paramètres corrects et les véritables exigences d'authentification.

Implémentation technique

LAP a été construit principalement avec l'aide de Claude :

• Claude Code a écrit environ 99,9 % du compilateur Python, du port TypeScript et du banc d'essai
• Le pipeline du registre (traitant plus de 1 500 spécifications) a été construit itérativement avec Claude gérant l'analyse, la validation et la gestion des cas limites
• Le format de sortie léger a été co-conçu avec Claude, optimisé pour ce qui aide réellement les agents à effectuer des appels API corrects
• Le processus de compilation est déterministe sans IA dans la boucle de compilation

Intégration au flux de travail

LAP fournit plusieurs commandes pour l'intégration :

• lap init configure les compétences LAP et les crochets pour la vérification automatique des mises à jour
• lap check vous indique quand les spécifications installées sont obsolètes
• lap diff montre exactement ce qui a changé dans les spécifications mises à jour

En pratique, vous pouvez dire à Claude : "Intègre Discord au projet, utilise LAP pour récupérer la spécification" → Claude invoquera la compétence LAP, installera la bonne API-skill et commencera à coder avec des points de terminaison vérifiés au lieu de deviner.

Avantages en performance

Selon la source, LAP offre :

• 35 % d'exécutions moins chères
• 29 % de réponses plus rapides
• L'avantage principal : les agents arrêtent d'inventer des points de terminaison

Pour commencer

LAP est open source avec les PR, les fonctionnalités et les demandes de spécifications bienvenues :

• Initialisez avec : npx @lap-platform/lapsh init
• GitHub : https://github.com/Lap-Platform/LAP
• Registre (plus de 1 500 API) : https://registry.lap.sh