laya-integration — скилл

Скилл учит агента встраивать в проект локальную модель Laya, которая классифицирует текст и возвращает вероятности без вызова LLM.

  • 195 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Скилл

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Скилл подталкивает агента ставить пакет `laya`, который тянет torch и скачивает веса модели.
  • Скачивание `SKILL.md` идет с сайта автора через `curl`.
Все причины и проверки

wdobry/laya-playground

Установка

Работает в

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/laya-integration

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.

  • Скилл подталкивает агента ставить пакет `laya`, который тянет torch и скачивает веса модели.
  • Скачивание `SKILL.md` идет с сайта автора через `curl`.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Laya отвечает на типизированные вопросы о тексте: на вход идут состояние, то есть сам текст, и набор вопросов, а на выходе вероятность по каждому варианту за один прямой проход. Модель на 322–421 млн параметров ничего не генерирует, работает внутри вашего процесса, дает ответ примерно за 20–35 мс на GPU ноутбука и не отправляет данные наружу. Скилл `laya-integration` объясняет агенту, как подключить `pip install laya`, как строить вопросы, где модель ошибается, и как выбирать контрольную точку: английскую, многоязычную или `typed-decisions`. Описаны три типа вопросов, `choice`, `score` и `noul`, пороги, калибровка и схема «каскад»: дешевый первый проход Laya перед LLM. Репозиторий содержит и демо-сайт с играми, и воспроизводимый бенчмарк.

Для кого. Разработчикам, которым нужно быстро и локально решать, куда направить обращение, спам ли письмо или когда агенту остановиться.

Подходит, если

  • В поддержке письма надо отправлять в очередь по отделам и срочности без вызова LLM.
  • Агенту нужен быстрый предохранитель: стоит ли ему остановиться и позвать человека.
  • В проект добавляют модерацию текста с калиброванными вероятностями, а не словом «да» или «нет».
  • Дорогой LLM ставят после дешевого первого прохода Laya, который отсеивает простые случаи.

Не подходит, если

  • Нужны рассуждения в несколько шагов, арифметика или генерация текста.
  • Нужно достать из текста свободные значения.
  • Машина без Python и без места под веса на 2,3 ГБ.

Пример запроса к агенту

Добавь в мой сервис поддержки Laya: письма должны делиться по отделам и срочности, а при угрозе отмены подписки помечаться.

Ограничения

Загрузка модели занимает 25–35 секунд, поэтому загружать ее надо один раз при старте, а вызов длится миллисекунды. Многоязычная контрольная точка идет без калибровки, потому легко выдает 100 и 0 процентов, и это не уверенность. Состояние обрезается с конца: английская читает 512 токенов, остальные 1024. В публичном демо нет модели, оно воспроизводит записи; для живого запуска нужно клонировать репозиторий. Фирменный Jev в бенчмарке точнее из коробки.

Как отключить. Удалите файл `.claude/skills/laya-integration/SKILL.md` и пакет `pip uninstall laya`. Загруженные веса лежат в кеше Hugging Face и удаляются отдельно.

Частые вопросы

Как поставить скилл?

Командой из README: создайте `.claude/skills/laya-integration` и скачайте `SKILL.md` с brainfunctioncollapse.com через `curl`. Claude Code читает этот каталог сам.

Какие три типа вопросов поддерживает Laya?

`choice` выбирает вариант и дает вероятности, `score` оценивает уровень по упорядоченной шкале, `noul` отвечает вероятностью утверждения.

Какую контрольную точку брать?

Английскую для английского текста, `multilingual` для остальных языков, `typed-decisions` только для задач, похожих на ее обучение.

Как запустить демо локально?

Клонируйте репозиторий, выполните `uv venv --python 3.12 && uv pip install laya` и `.venv/bin/python server.py`. Первый запуск скачивает 2,3 ГБ весов.

Как писать вопросы?

Спрашивайте о том, что сказано в тексте, а не о действии. Числа переводите в слова и описывайте каждый вариант ответа.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

CLI создает проект обучения языковой модели с токенизатором, обработкой данных, контрольными точками и оценкой результата.

CLIРасширенный доступ373Звезды репозитория

Двенадцать независимых скиллов для разработки: цикл агентов с планом и ревью, разбор pull request, TDD и триаж почты.

СкиллРасширенный доступ56Звезды репозитория

Lattice — составные скиллы для ИИ-ассистентов: требования, дизайн до кода, реализация по стандартам проекта, ревью с контекстом

ПлагинМинимальный доступ211Звезды репозитория
Российский стек

Скилл Claude Code для SDK yandex-ai-laravel: Responses API, Vision OCR на 12 моделей, эмбеддинги и известные расхождения с OpenAI

СкиллМинимальный доступ

Скиллы и CLI с графом продукта: до кода проверяют роли, состояния и сбои, после сборки проверяют живой продукт

СкиллРасширенный доступ120Звезды репозитория

Методы для агента в одном CLI: сравнение вариантов, разбор проблем и правки кода по шагам, всего 20 слэш-команд.

CLIРасширенный доступ126Звезды репозитория

Коротко о README

Репозиторий объединяет сайт, три игры, бенчмарк и этот скилл. Модель Laya создал другой автор: здесь ставится ее пакет, а скилл вынесен в отдельный файл `skills/laya-integration/SKILL.md`.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: laya-integration
description: Add fast, local, typed decisions to any project with Laya, an open-source non-generative decision model (pip install laya). It classifies, routes, scores and answers yes/no questions about a piece of text, returning calibrated probabilities in roughly 20-35 ms on a laptop GPU, with no LLM call and no data leaving the machine. Use this skill whenever the user wants to classify or route text, triage tickets or emails, detect spam, phishing, toxicity or intent, put a guardrail in front of an agent or LLM, score something against a rubric, or replace an LLM-based classifier to cut latency or cost. Also use it when they mention Laya, Jev, a "System 1 model", "typed decisions" or a "decision model", even if they never name Laya.
metadata:
  author: brain function collapse
  source: https://brainfunctioncollapse.com/laya
  version: "1.1"
---

# Integrating Laya

Laya answers typed questions about a piece of text. You give it a `state` (the text) and a dict
of questions; it returns a probability for every option of every question in one forward pass.
It never generates text, so it cannot answer off-schema, and it is small enough (322M-421M
parameters) to run inside the user's own process.

Reach for it when the project needs a **decision**, not a sentence: which queue, is this spam,
how urgent, should the agent stop. Do not reach for it when the task needs reasoning over
several steps, arithmetic, extraction of free-form values, or any generated text. For those,
keep the LLM and use Laya in front of it as a cheap first pass (see "Cascade" below).

## Install and first call

```bash
pip install laya        # pulls torch, transformers, safetensors, huggingface_hub
```

```python
import laya

agent = laya.load("convaiinnovations/laya")          # English checkpoint

result = agent.predict(
    {"subject": "Charged twice", "body": "Refund the duplicate today or we cancel."},
    {
        "department": {
            "type": "choice",
            "instructions": "Which department should handle this request?",
            "criteria": {
                "billing": "invoices, payments, refunds",
                "technical": "bugs, outages, system errors",
                "other": "everything else",
            },
        },
        "urgency": {

Сообщить о проблеме