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llms.txt 是一个为大语言模型(LLM)设计的标准文件格式,旨在帮助 AI 系统更高效地理解和访问网站内容。与传统的 robots.txt(用于限制爬虫)和 sitemap.xml(用于 SEO)不同,llms.txt 专门为 LLM 提供了一个结构化的、简洁的网站内容导航。

随着大语言模型的广泛应用,网站内容正成为 AI 系统的重要数据来源。然而,现有的网站结构存在以下挑战:

  • HTML 复杂性:网页包含大量导航、广告和样式代码,这些对 LLM 理解内容造成干扰
  • 上下文限制:LLM 的上下文窗口有限,无法直接处理完整的复杂网页
  • 内容定位困难:LLM 难以快速定位网站中最重要和最相关的内容

llms.txt 通过提供一个清晰、简洁的 Markdown 格式内容索引,帮助 LLM 快速理解网站结构和核心内容。

Higress 官网自动生成并提供 llms.txt 文件,包含了完整的文档导航和链接。您可以通过以下地址访问:

🔗 https://higress.ai/llms.txt

该文件包含:

  • 网站简介:Higress 的核心特性和定位
  • 文档分类:按照概述、用户指南、运维指南、开发者指南等分类组织
  • 完整链接:指向所有主要文档页面的直接链接
  • 聊天机器人 / Copilot:在回答与 Higress 相关的问题前,先读取 https://higress.ai/llms.txt,根据问题关键词选出 1~3 个最相关的文档链接,再抓取页面内容作为上下文。
  • 知识库索引构建工具:将 llms.txt 视为“种子索引”,只抓取其中列出的页面,而不是全站爬取,从而减少噪音和抓取成本。
  • 文档导航插件:在 IDE、浏览器插件或内部助手中,使用 llms.txt 构建“文档导航树”,让用户或 Agent 能一步跳转到对应文档。

在 Cursor 中,可以使用 @Docs 功能或将 https://higress.ai/llms.txt 加入项目的文档配置,让 Cursor 在回答与 Higress 相关的问题时,优先参考该索引文件中的文档结构与链接,从而获得更准确的智能补全和解释。

了解更多关于 Cursor @Docs 的用法

在 Windsurf 中,可以在对话中通过 @https://higress.ai/llms.txt 引用,或在 .windsurf/rules 中加入该地址,让 Windsurf 作为长期记忆来源来理解 Higress 的文档结构和网关配置示例。

了解更多关于 Windsurf Memories

在 Claude Code 中,可以将 https://higress.ai/llms.txt 添加为工作区的文档 / 知识库来源,让 Claude 在进行配置生成、插件开发、排错分析时,自动从 Higress 文档中检索相关内容。

了解更多关于 Claude Code 文档上下文配置

在 Gemini CLI 中,可以通过 --context 参数或在 .gemini/config.json 中指定 https://higress.ai/llms.txt,让 CLI 在回答与 Higress 相关的问题前,先读取并解析该索引文件。

了解更多关于 Gemini CLI 上下文配置

在 Trae 中,可以将 https://higress.ai/llms.txt 作为知识源加入项目配置,并在设置中开启引用功能,使其在生成或分析与 Higress 相关的 API / 网关配置时自动参考官方文档结构。

了解更多关于 Trae 知识源配置

在 Qoder 中,可以在 .qoder/config.yml 中将 https://higress.ai/llms.txt 配置为外部知识文件,或在对话中通过 @docs https://higress.ai/llms.txt 临时引用,让助手在编写 Higress 相关代码与配置时自动查阅文档索引。

了解更多关于 Qoder 配置

对于其他支持 llms.txt 或外部文档索引的 AI 工具,只需将 https://higress.ai/llms.txt 作为知识或文档入口配置进去,即可在对话或代码生成过程中更好地理解 Higress 的网关能力和使用方式。

Higress 官网的 llms.txt 是在构建时自动生成的,无需手动维护。生成过程包括:

  1. 读取文档的 sidebar 配置(_sidebar.json
  2. 遍历所有文档目录和文件
  3. 提取文档标题和链接
  4. 按照标准格式生成 llms.txt 文件

这确保了 llms.txt 始终与实际文档保持同步。

  • llms.txt 标准提案https://llmstxt.org/
  • 提案作者:Jeremy Howard(Answer.AI 联合创始人)
  • 发布日期:2024年9月3日