stuntd
stuntd es un proxy local y autocontenido que aprende las decisiones de una aplicación de lenguaje tipo (LLM) mediante preguntas tipo (typed questions). Es compatible con Jev System One Protocol y OpenAI Chat Completions API, generando respuestas locales calibradas con confianza.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 2:28 · upstream 23 sept 2026, 1:47 · release v0.1.0
Qué es stuntd
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
stuntd es un proxy local, autocontenido y sin servidor que registra las decisiones tipificadas de una aplicación existente y aprende a responderlas con su propio modelo. Utiliza el protocolo Jev System One (POST /v1/systemone) junto con la API OpenAI Chat Completions para registrar cada decisión como 'captura' en un archivo SQLite privado. El proxy distila esas respuestas en un pequeño 'cerebro' (head) entrenado sobre un encoder de Laya fijo, respondiendo localmente con confianza calibrada y redirigiendo las incertidumbres hacia el proveedor original.
Se ofrece tres modos de operación: modo Jev puro sin API key ni entrenamiento, proxy compatible con OpenAI que aprende desde un upstream, y proxy en frente del API pagado de Jev para aprender de sus propias respuestas. Todo es local, sin enviar datos a ningún servidor externo, con registros privados en disco.
- Activar respuestas locales de LLMs como Claude Code o GPT-4v sin necesidad de una API key activa
- Reducir latencia y costos al responder preguntas de tipo (type-safe) localmente en lugar de enviarlas a un proveedor externo
- Implementar gateadores de seguridad que evalúan comandos antes de ejecutarlos, respondiendo con confianza calibrada
- Servicios de chat o soporte que necesitan respuestas rápidas sin depender de una API externa para cada consulta
- Despliegues locales de aplicaciones que requieren respuestas a preguntas tipo (como Jev) sin necesidad de un proveedor externo
- Responde preguntas de tipo con precisión superior al Laya zero-shot en casos como banking77 (38.2% vs 76.4% con Jev)
- Respuesta local a 20-100 ms sin consumir tokens ni hacer round trip con el proveedor
- Compatible con cualquier servidor que exponga POST /v1/systemone, incluyendo JevRouter y LLM2Jev como proxies intermedios
- No requiere API key ni entrenamiento manual: responde desde un checkpoint base fijo (convaiinnovations/laya)
- Soporta 3 modos de operación: modo Jev puro, proxy compatible con OpenAI, y proxy en frente del API pagado
- El rendimiento depende del hardware local; en CPU puede tardar entre 60-62 ms por respuesta
- La precisión no es garantizada: el demo banking77 muestra un acuerdo de holdout del 93.5% para la pregunta 'urgency'
- No se soporta el modo 'live' con promoción automática (serving.auto_promote) sin configuración manual
- El modelo Laya fijo no puede aprender nuevas capacidades; solo mejora la precisión en preguntas ya conocidas
- Las respuestas locales son privadas y no pueden ser compartidas entre instancias del mismo servidor
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala con pip: 'pip install "stuntd[train]"'. Ejecuta con 'stuntd serve' para modo Jev local. Para OpenAI, añade --upstream https://api.openai.com y pon tu API key en el entorno. En modo proxy, cambia la base URL del upstream según corresponda (JevRouter, LLM2Jev, o un servidor propio). El archivo de configuración se guarda como stuntd.toml con comentarios explicativos.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.