इस प्रोजेक्ट के बारे में

Laya एक ओपन-सोर्स, लोकल-फर्स्ट AI नोटिफिकेशन कमांड सेंटर है जो पेशेवर टूल्स जैसे Slack, Gmail, GitHub, Bitbucket, Jira, Linear, Notion, Outlook, और Google Calendar से सूचनाओं को एकत्र करता है। यह स्थानीय LLM (Ollama और LM Studio के माध्यम से) या क्लाउड मॉडल (Claude, GPT, Gemini) का उपयोग आपकी अपनी API कुंजियों के साथ करता है, घटनाओं को इंटरसेप्ट करने, स्वायत्त अनुसंधान और एक्शन-स्टेजिंग करने, और अनुमोदन-तैयार एक्शन कार्ड प्रस्तुत करने के लिए। मुख्य विशेषताएं शामिल हैं: - मल्टी-पर्सना ब्रेन जो घटनाओं को विशेष AI पर्सनाओं (इंजीनियर, संचार, ऑप्स, बिक्री, एचआर, वित्त) के लिए रूट करता है - कोडिंग एजेंटों (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Pi CLI, Cursor Agent) के साथ जटिल कार्यों के लिए कार्ड वर्कस्पेस - ऑन-डिमांड गहन अनुसंधान सत्रों के लिए कार्ड रिसर्च - इंस्टॉल किए गए CLI एजेंटों के कोटा पर वर्गीकरण चलाने के लिए एजेंट इन्फ्रेंस बैकएंड - प्रति-स्थान मॉडल और API कुंजी कॉन्फ़िगरेशन के साथ उपयोगकर्ता-परिभाषित संदर्भों के लिए स्पेस - सिमेंटिक समानता के माध्यम से प्लेटफार्मों पर संबंधित कार्डों को जोड़ने वाला संदर्भ संबंध - इकाई समाधान के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म मेमोरी - सुबह के सारांश के साथ दैनिक ब्रीफिंग - घटनाओं, बचाए गए समय, LLM लागत, और अनुमोदन दरों को ट्रैक करने वाला एनालिटिक्स डैशबोर्ड - मासिक सीमा के साथ बजट ट्रैकिंग - प्रश्नों और नियम प्रबंधन के लिए चैट साइडबार - वेक्टर खोज (ChromaDB) को लेक्सिकल BM25 रैंकिंग के साथ जोड़ने वाली हाइब्रिड खोज - क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म इकाई खोज के लिए कोहेरेंस - आउटबाउंड कार्यों को निष्पादित करने के लिए एग्रेस - क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म रोलिंग सारांश - बुकमार्क, वर्गीकरण सीखना, संदर्भ सीखना, प्रसंस्करण नियम, ऑडिट और निर्यात - Bitbucket Server और GitHub Enterprise के लिए ऑन-प्रेम रिपॉजिटरी समर्थन - गोपनीयता-जागरूक तीन-स्तरीय डेटा वर्गीकरण तकनीकी स्टैक: Tauri v2 (Rust), Svelte 5, Python 3.10+ / FastAPI, LiteLLM, n8n, SQLite, ChromaDB, ONNX embeddings। इंस्टॉलेशन macOS, Windows, और Linux के लिए प्रीबिल्ट रिलीज़ के माध्यम से उपलब्ध है। विकास के लिए Python 3.10+, Node.js 20+, और Rust की आवश्यकता होती है। परियोजना में docs/ निर्देशिका में व्यापक दस्तावेज़ीकरण शामिल है जो आर्किटेक्चर, इवेंट स्कीमा, API अनुबंध, डेटाबेस स्कीमा, और ट्यूनिंग पैरामीटर को कवर करता है।