LLMs.txt是一种为大语言模型（LLMs）设计的新型内容标准，旨在解决AI处理网页时面临的上下文窗口浪费、信息结构混乱和格式不兼容等痛点。该标准通过引入`/llms.txt`（精简导航视图）和`/llms-full.txt`（完整Markdown文档）两个核心文件，大幅提升AI理解网页内容的效率，据称可提升3倍。LLMs.txt由Answer.AI联合创始人Jeremy Howard提出，并已在Mintlify、firecrawl.dev等工具层以及Cursor编程工具等应用层得到实践。未来，技术文档站点、内容平台和企业官网等都将受益于此标准的广泛应用，使其成为AI时代不可或缺的基础设施。

✨ LLMs.txt重新定义了网站与AI的对话方式，是一个专为大语言模型设计的内容标准。它通过提供`/llms.txt`（精简导航视图）和`/llms-full.txt`（完整Markdown格式文档）两个核心文件，有效解决了AI在理解网页内容时遇到的上下文窗口浪费、信息结构混乱和格式不兼容等问题，显著提升了AI对内容的理解效率，最高可达3倍。

🎯 LLMs.txt有效破解了AI处理网页的三大痛点。首先，它通过精简内容，解决了HTML冗余代码导致的上下文窗口浪费问题（传统网页冗余占60%以上）。其次，通过结构化内容，避免了导航栏、广告等非核心信息对AI理解的干扰。最后，使用Markdown格式，降低了AI解析HTML标签的难度，使得AI能够更准确、高效地获取和理解网页中的核心信息。

🚀 LLMs.txt的落地路径清晰，已从提案发展为行业实践。该标准由Answer.AI联合创始人Jeremy Howard提出，并在工具层（如Mintlify、llmstxt.firecrawl.dev）和应用层（如Cursor编程工具）实现了商业闭环。生成流程包括输入URL、系统抓取核心内容、Markdown格式转换，最终生成LLMs.txt文件。未来，技术文档站点、内容平台和企业官网等主体将优先布局，以提升AI引用的精准度、摘要生成质量和品牌信息的准确传达。

🌐 LLMs.txt正逐渐成为AI时代的“基础设施”。随着Claude、Cursor等AI工具的深度集成，该标准的重要性日益凸显。对于技术文档站点而言，它能提升API被AI引用的精准度；对于内容平台，则能优化AI摘要生成质量；对于企业官网，则能确保品牌信息被AI准确理解。LLMs.txt的广泛应用预示着其在未来AI驱动的信息获取和内容处理中将扮演关键角色。

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当AI模型因HTML冗余代码浪费50%上下文窗口时，LLMs.txt正成为网站与AI对话的新语言。这个轻量级标准已被Anthropic、Cursor等企业采用，让AI理解内容效率提升3倍。

一、重新定义网站与AI的对话方式

LLMs.txt是专为大语言模型设计的内容标准，包含两个核心文件：

/llms.txt：精简导航视图，类似网站"目录"/llms-full.txt：完整文档内容，采用Markdown格式

与传统标准形成互补生态：

pie    title 网站三大内容标准功能分布    "robots.txt (爬虫权限)" : 30    "sitemap.xml (索引结构)" : 25    "LLMs.txt (AI理解优化)" : 45

二、破解AI处理网页的三大痛点

传统网页让AI面临三重挑战：

上下文窗口浪费：HTML冗余内容占比超60%信息结构混乱：导航栏/广告等非核心内容干扰理解格式不兼容：HTML标签增加AI解析难度

标准结构示例：

# 项目名称  > 项目简介与背景  ## 核心文档  - [快速开始](url)：新手引导  - [API参考](url)：接口参数说明  

三、从提案到行业实践的落地路径

该标准由Answer.AI联合创始人Jeremy Howard提出，目前已形成商业闭环：

工具层：Mintlify自动生成文件，llmstxt.firecrawl.dev提供在线生成应用层：Cursor编程工具通过LLMs.txt实现代码-文档实时关联

生成流程：

graph TD    A[输入网站URL] --> B[系统抓取核心内容]    B --> C[Markdown格式转换]    C --> D[生成llms.txt/llms-full.txt]

未来适配建议

三类主体需优先布局：

技术文档站点：提升API被AI引用的精准度内容平台：优化AI摘要生成质量企业官网：确保品牌信息被AI准确理解

随着Claude、Cursor等工具的深度集成，LLMs.txt正从可选配置变为AI时代的"基础设施"。