llms.txt
llms.txt 是一个被提议的 markdown 文件，放置在网站根目录下（即 /llms.txt），它为基于 LLM 的工具提供一份经过精选、浓缩的网站最重要内容的地图。它由 Jeremy Howard 于 2024 年提出，旨在为 AI 做到 sitemap.xml 当年为搜索所做的事：让你网站中最精华的部分能够以机器速度被发现和消化。
llms.txt 是一个被提议的 markdown 文件，放置在网站根目录下（即 /llms.txt），它为基于 LLM 的工具提供一份经过精选、浓缩的网站最重要内容的地图。它由 Jeremy Howard 于 2024 年提出，旨在为 AI 做到 sitemap.xml 当年为搜索所做的事：让你网站中最精华的部分能够以机器速度被发现和消化。
为什么重要
读取网络的 LLM 面临一个上下文窗口问题：单是一个营销网站，在模型抵达真正的内容之前，就可能让 HTML、CSS 和导航样板代码超过 20 万个 token。llms.txt 通过提供一份简短、经过精选的页面列表来解决这个问题，列出网站所有者希望 LLM 阅读的页面，以干净、无冗余的 markdown 写成。Anthropic、Cloudflare、Mintlify、Zapier 和 Stripe 都在 2024 年发布了 llms.txt 文件。对于希望被 AI 正确理解和引用的品牌来说，它正在成为最廉价、杠杆作用最高的 GEO 举措。
它是什么样子
一个基本的文件：
# inblog
> inblog is an AI-powered blogging platform for SEO-optimized content.
## Docs
- [Getting started](https://inblog.ai/docs/getting-started): Create your first blog
- [SEO features](https://inblog.ai/docs/seo): Built-in SEO optimization
- [AI drafting](https://inblog.ai/docs/ai-drafts): How AI drafts work
## Optional
- [Changelog](https://inblog.ai/changelog): Product updates
两个部分：一个标题加摘要，然后是按用途分组的精选链接。Optional 部分列出 LLM 仅在需要深入时才应阅读的内容。
llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml
| 文件 | 受众 | 用途 |
|---|---|---|
robots.txt | 爬虫 | 不要抓取什么 |
sitemap.xml | 搜索引擎 | 需要索引的页面完整列表 |
llms.txt | 基于 LLM 的工具 | 供摄取的、经过精选并排定优先级的内容 |
robots.txt 是一道围栏。sitemap.xml 是一本电话簿。llms.txt 是一份策展人的推荐书架。它们是互补的，而非相互替代。
两个变体
llms.txt：简短的精选地图，即目录。
llms-full.txt：一个扩展版本，其中每个被链接页面的 markdown 内容都被内联进来，从而在一个文件中为 LLM 提供整个可摄取的语料库。被 Anthropic 和 Mintlify 客户等文档站点所使用。
如何撰写一份好的 llms.txt
1. 以一行定位陈述开头：H1 之后的引用块。这是 LLM 所了解到的你品牌身份。
2. 按用途分组，而非按结构：「Docs」「Guides」「API Reference」「Case Studies」，而不是「类别 A」「类别 B」。
3. 把链接描述写成事实，而非营销话术：「Built-in SEO optimization」胜过「为你的内容注入强劲动力」。
4. 把最重要的页面放在最前面：处于上下文压力下的 LLM 会自上而下地阅读。
5. 用 Optional 标注深度内容：除非用户想要细节，否则 LLM 应当跳过的内容。
6. 在网站发生变化时更新它：一份过时的 llms.txt 比没有还糟。
局限性
尚未成为被广泛执行的标准：Google、OpenAI、Anthropic 都未承诺会自动读取它。其采用是由 LLM 工具（Cursor、Perplexity、Claude 的文档）推动的，而非搜索引擎。
（目前）不是排名信号：它影响的是 LLM 的摄取质量，而非 SERP 排名。
需要纪律：一份陈旧的 llms.txt 会误导你正试图触及的那些模型。
无法弥补糟糕的内容：如果你的文档本身薄弱，llms.txt 只会让它们更快地被呈现出来。
为什么 inblog 网站应当考虑它
inblog 上的每个博客都是 AI 工具可能摄取的内容载体。一个放在博客根目录下的小巧 llms.txt，指向支柱文章、术语表条目和品牌简介，能够准确地告诉 LLM：当用户询问你的品牌或主题时，应该阅读什么。它是一个以最小投入直接撬动 AI 引用质量的杠杆。
Sources: