LAP: Claudeの幻覚を減らすため、LLM用に1,500以上のAPI仕様をコンパイル

LAPの機能

LAPは、「Stripe APIを使用して課金を作成して」といった曖昧な指示を与えられた際に、ClaudeのようなAIコーディングエージェントがAPIエンドポイントを誤って生成する（ハルシネーション）問題に対処します。推測や古い学習データに依存する代わりに、LAPはLLMの利用に特化して構築されたコンパイル済みAPI仕様を提供します。

根本的な問題は、標準的なOpenAPI仕様が人間向けに作られており、エージェント向けではないことです。例えば、StripeのOpenAPI仕様には、ソースが「ノイズ」と表現する120万トークンが含まれています。LAPはこれらの仕様を10分の1のサイズにコンパイルしながら、検証済みのエンドポイント、正しいパラメータ、実際の認証要件を維持します。

技術的な実装

LAPは主にClaudeの支援で構築されました：

• Claude CodeがPythonコンパイラ、TypeScriptポート、ベンチマークハーネスの約99.9%を記述
• レジストリパイプライン（1,500以上の仕様を処理）は、Claudeが構文解析、検証、エッジケース処理を担当しながら反復的に構築
• 簡潔な出力形式はClaudeと共同設計され、エージェントが正確なAPI呼び出しを行うために実際に役立つよう最適化
• コンパイルプロセスは決定論的であり、コンパイルループ内にAIは使用されていない

ワークフロー統合

LAPは統合のためのいくつかのコマンドを提供します：

• lap initはLAPスキルをセットアップし、自動更新チェックにフック
• lap checkはインストール済み仕様が古くなっている場合に通知
• lap diffは更新された仕様で具体的に何が変更されたかを表示

実際には、Claudeに「プロジェクトにDiscordを統合し、LAPを使用して仕様を取得して」と指示できます → ClaudeはLAPスキルを呼び出し、適切なAPIスキルをインストールし、推測ではなく検証済みのエンドポイントを使用してコーディングを開始します。

パフォーマンス上の利点

ソースによると、LAPは以下を提供します：

• 35%のコスト削減
• 29%の応答速度向上
• 主な利点：エージェントがエンドポイントをでっち上げなくなる

始め方

LAPはオープンソースで、PR、機能リクエスト、仕様リクエストを歓迎します：

• 初期化：npx @lap-platform/lapsh init
• GitHub: https://github.com/Lap-Platform/LAP
• レジストリ（1,500以上のAPI）: https://registry.lap.sh