Problem
Entwickler verlassen sich zunehmend auf AI-Coding-Assistenten, um Dokumentation zu lesen und zu interpretieren. Wenn Ihre Dokumentation nur über einen Webbrowser zugänglich ist — überladen mit Navigationselementen, Trackern und komplexem HTML — verbrauchen AI-Agenten übermäßig viele Tokens für irrelevante Daten. Das erschöpft schnell ihre Kontextfenster.
Warum es wichtig ist
Eine saubere, token-optimierte Textversion Ihrer Dokumentation bereitzustellen ist das moderne Äquivalent zur Bereitstellung einer hochwertigen REST-API. Es stellt sicher, dass AI-Agenten Ihre gesamte Dokumentation schnell ingestieren können. Das führt zu genaueren Code-Vorschlägen und besserem Support.
Ansatz
Verwenden Sie das eingebaute LLMs-Plugin von docmd. Dieses Plugin implementiert nativ den entstehenden llms.txt-Standard. Es generiert automatisch token-optimierte Zusammenfassungen und Vollkontext-Dateien während jedes Build-Prozesses.
Implementierung
Konfigurieren Sie das llms-Plugin in Ihrer Plugin-Konfiguration.
1. Site-URL konfigurieren
Stellen Sie sicher, dass die Eigenschaft url korrekt in Ihrer docmd.config.json gesetzt ist. Dadurch kann das Plugin absolute URLs für alle Seiten in der llms.txt-Datei generieren.
{
"title": "Meine Projektdokumentation",
"url": "https://docs.example.com",
"plugins": {
"llms": {}
}
}
2. Ausgabedateien
Während des Build-Prozesses generiert docmd zwei Schlüsseldateien im Stammverzeichnis Ihrer Site:
llms.txt: Eine prägnante, strukturierte Markdown-Zusammenfassung aller Ihrer Seiten, einschließlich Titel, Beschreibungen und vollständiger URLs.llms-full.txt: Eine umfassende Datei mit dem rohen Markdown-Inhalt Ihrer gesamten Site, verkettet mit Standard-Trennern (---). Sie stellt die ultimative “Source of Truth” für AI-Modelle dar.
3. Ingestion steuern
Sie können einzelne Seiten aus der AI-bereiten Ausgabe ausschließen, indem Sie die Eigenschaft llms im Page-Frontmatter verwenden.
---
title: "Interner Debugging-Leitfaden"
llms: false
---
Abwägungen
Die Generierung von llms-full.txt erzeugt eine große einzelne Datei. Für außergewöhnlich große Dokumentations-Sites kann diese Datei mehrere Megabyte überschreiten. Sie ist ideal für moderne LLMs mit großen Kontextfenstern (wie Gemini 1.5 Pro oder Claude 3.5 Sonnet), kann aber für kleinere Modelle zu groß sein. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Navigation logisch organisieren, damit die AI wichtige Abschnitte priorisieren kann.