LAP: Собрано более 1500 спецификаций API для использования в LLM с целью снижения галлюцинаций у Claude
Что делает LAP
LAP решает проблему, когда AI-агенты, такие как Claude, "галлюцинируют" конечные точки API при получении расплывчатых инструкций, например, "используй API Stripe для создания платежа". Вместо того чтобы угадывать или полагаться на устаревшие данные обучения, LAP предоставляет скомпилированные спецификации API, специально структурированные для потребления LLM.
Основная проблема в том, что стандартные спецификации OpenAPI созданы для людей, а не для агентов. Например, спецификация OpenAPI от Stripe содержит 1,2 миллиона токенов того, что источник описывает как "шум". LAP компилирует эти спецификации в 10 раз меньше, сохраняя при этом проверенные конечные точки, корректные параметры и фактические требования аутентификации.
Техническая реализация
LAP был создан в основном с помощью Claude:
- Claude Code написал примерно 99,9% Python-компилятора, TypeScript-порта и системы бенчмаркинга
- Конвейер реестра (обработка более 1500 спецификаций) был построен итеративно, где Claude занимался парсингом, валидацией и обработкой крайних случаев
- Облегчённый формат вывода был совместно спроектирован с Claude, оптимизированный под то, что действительно помогает агентам делать правильные вызовы API
- Процесс компиляции детерминирован, без использования ИИ в цикле компиляции
Интеграция в рабочий процесс
LAP предоставляет несколько команд для интеграции:
lap initнастраивает навыки LAP и подключает автоматическую проверку обновленийlap checkсообщает, когда установленные спецификации устарелиlap diffпоказывает, что именно изменилось в обновлённых спецификациях
На практике вы можете сказать Claude: "Интегрируй Discord в проект, используй LAP для получения спецификации" → Claude вызовет навык LAP, установит правильный API-навык и начнёт программировать с проверенными конечными точками вместо угадывания.
Преимущества в производительности
Согласно источнику, LAP обеспечивает:
- На 35% более дешёвые запуски
- На 29% более быстрые ответы
- Основное преимущество: агенты перестают выдумывать конечные точки
Начало работы
LAP имеет открытый исходный код, принимаются PR, запросы на функции и спецификации:
- Инициализация:
npx @lap-platform/lapsh init - GitHub: https://github.com/Lap-Platform/LAP
- Реестр (более 1500 API): https://registry.lap.sh
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Платформа ELBO: Обучение критическому мышлению и коммуникативным навыкам на основе искусственного интеллекта
ELBO — это интерактивная обучающая платформа, созданная с помощью Claude Code, которая использует искусственный интеллект, чтобы помочь пользователям развивать критическое мышление, навыки убеждения, ведения переговоров и публичных выступлений через симулированные сценарии и дебаты.
srclight: Полностью локальный сервер MCP для индексации кода с использованием эмбеддингов Ollama
srclight — это MCP-сервер для глубокого индексирования кода, который работает на 100% локально без API-ключей или облачных вызовов. Он использует парсинг AST через tree-sitter для 11 языков, SQLite FTS5 для поиска по ключевым словам, Ollama для эмбеддингов и GPU-ускоренное косинусное сходство через cupy.
Навык Claude Code сочетает подходы DeepMind Aletheia и Anthropic harness.
Навык Claude Code реализует конвейер Планировщик→Генератор→Оценщик→Редактор, который синтезирует исследовательский математический агент Aletheia от DeepMind с многокомпонентной архитектурой кодирования от Anthropic, добавляя слепой предварительный анализ, где оценщик рассуждает о правильных подходах до просмотра кандидатного кода.
Навыки агента SwiftUI: Улучшение разработки интерфейсов с помощью ИИ
SwiftUI Agent Skill — это инструмент с открытым исходным кодом, который использует ИИ для улучшения разработки представлений SwiftUI, внедряя лучшие практики и оптимизации.