Об этом проекте

Laya — это открытый, локально-ориентированный ИИ-командный центр уведомлений, который агрегирует уведомления из профессиональных инструментов, таких как Slack, Gmail, GitHub, Bitbucket, Jira, Linear, Notion, Outlook и Google Calendar. Он использует локальные LLM (через Ollama и LM Studio) или облачные модели (Claude, GPT, Gemini) с вашими собственными API-ключами для перехвата событий, выполнения автономных исследований и подготовки действий, а также представляет готовые к одобрению карточки действий (Action Cards). Ключевые возможности включают: - Мультиперсональный мозг, маршрутизирующий события к специализированным ИИ-персонам (Инженер, Коммуникации, Операции, Продажи, HR, Финансы) - Карточные рабочие пространства для сложных задач с агентами кодирования (Claude Code, Gemini CLI, Codex, Pi CLI, Cursor Agent) - Карточные исследования для углубленных исследовательских сессий по запросу - Бэкенды вывода агентов для классификации на основе квот установленных CLI-агентов - Пространства для пользовательских контекстов с настройками модели и API-ключа для каждого пространства - Связывание контекста, объединяющее связанные карточки с разных платформ через семантическое сходство - Кросс-платформенная память для разрешения сущностей - Ежедневный брифинг с утренними сводками - Панель аналитики, отслеживающая события, сэкономленное время, затраты на LLM и процент одобрений - Отслеживание бюджета с ежемесячными лимитами - Боковая панель чата для вопросов и управления правилами - Гибридный поиск, сочетающий векторный поиск (ChromaDB) с лексическим ранжированием BM25 - Coherence для кросс-платформенного поиска сущностей - Egress для выполнения исходящих действий - Omni — непрерывная кросс-платформенная сводка - Закладки, обучение классификации, обучение контексту, правила обработки, аудит и экспорт - Поддержка локальных репозиториев для Bitbucket Server и GitHub Enterprise - Трехуровневая классификация данных с учетом конфиденциальности Технологический стек: Tauri v2 (Rust), Svelte 5, Python 3.10+ / FastAPI, LiteLLM, n8n, SQLite, ChromaDB, ONNX-эмбеддинги. Установка доступна через готовые сборки для macOS, Windows и Linux. Для разработки требуются Python 3.10+, Node.js 20+ и Rust. Проект включает подробную документацию в каталоге docs/, охватывающую архитектуру, схему событий, контракты API, схему базы данных и параметры настройки.