摘要:免费的 llms.txt 生成器,按 llmstxt.org 规范组织站点标题、摘要与分组链接,支持 URL 列表批量导入,一键生成给 AI 搜索看的站点说明文件,本地运行。
此工具完全在您的浏览器中运行。打开 DevTools → Network 面板,搜索您的输入内容——它不会出现在任何请求中。
使用指南
llms.txt 是给 AI 搜索(ChatGPT/Claude/Perplexity)看的站点说明书:H1 标题、一句话摘要、分组链接清单,放在站点根目录,让生成式引擎引用你时"知道你是谁"。本工具按 llmstxt.org 规范实时生成——我们自己的站点 llms.txt 用的就是同一套格式与生成逻辑,从自身实践反向工具化。
1. 怎么组织内容
- 标题(H1):站点名,与 <title> 保持一致,AI 引用时的锚点。
- 摘要(引用行):一句话说清"你是谁+给谁用+凭什么信"——这是 AI 决定是否深入抓取的第一依据,别写营销话术。
- 补充段(可选):一段自由文本补充背景(技术栈、内容规模、更新频率)。
- 分组(H2)+ 链接行:- [名称](URL): 一句描述——按 AI 的使用意图分组(文档/工具/定价/最新文章),每组 5-15 条,别把全站堆成一个列表。
2. 三条实战经验(来自本站实践)
- 摘要里放事实不放形容词:"173 个纯本地工具、数据不出浏览器"比"最好用的开发者工具箱"对 AI 有用得多——AI 引用时倾向搬运可验证的具体信息。
- 最新内容单独分组:AI 对"新"敏感,把最近 10-20 篇文章独立成组(我们叫 Latest Posts),比埋在分类里更容易被引用。
- llms.txt 是加速器不是开关:AI 爬虫先看 robots.txt 决定"能不能抓",llms.txt 告诉它"抓什么值得"——两个文件配合使用,配对本站的 AI 爬虫决策器。
3. 部署与验证
生成的文件保存为 llms.txt 放到站点根目录(https://你的域/llms.txt 可直接访问)。进阶玩法:再生成一份带全量 FAQ 的 llms-full.txt 并在 llms.txt 里引用它(本站就是这么做的)。验证方式:部署后把 URL 发给任一支持联网的 AI 助手问"这个站点是做什么的",看它的回答是否用上了你的摘要。
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