为网站生成或校验 llms.txt（让 AI…

当需要让 AI 系统准确理解网站结构、关键页面与业务事实时，分析或生成符合 llms.txt 标准的文件。

适用场景

解决思路

1. 分析模式：用 WebFetch 抓取 [domain]/llms.txt，同时检查 [domain]/llms-full.txt，记录 HTTP 状态码（200 存在、404 不存在需生成、403 被拦截属配置错误、301/302 需跟随并记录重定向）。
2. 分析模式：逐项校验格式——H1 标题（缺失为 Critical）、blockquote 描述（缺失为 High，需 <200 字符且事实性）、至少一个 H2 章节（Critical）、至少 5 条页面条目（High）、URL 为绝对路径（High）、URL 有效返回 200（Medium）、每条目有描述（Medium）、Key Facts 章节（Medium）、Contact 章节至少含 email（Low）、长度 30-200 行（Low）、Markdown 格式正确（Medium）。
3. 分析模式：按三维度打分——Completeness（是否覆盖导航中所有主要板块、是否含高流量页面、Key Facts 是否准确、是否含最新内容）、Accuracy（描述是否准确、URL 是否正确、Key Facts 是否可验证且最新、业务描述是否准确）、Usefulness（仅凭该文件 AI 能否理解站点目的、描述是否足够具体以区分页面、是否突出最值得引用的页面、组织是否合理），总分 = Completeness*0.40 + Accuracy*0.35 + Usefulness*0.25。
4. 分析模式：对比站点内容——抓取主导航与 sitemap，找出未列入 llms.txt 的重要页面，检查已列 URL 是否失效或重定向，核对业务描述与当前首页信息是否一致，标记自文件撰写后被大幅更新的过期条目。
5. 生成模式：站点发现——抓取首页提取站点名（<title>、og:site_name 或 H1）、业务描述（meta description 或 hero 区）、主导航链接、页脚链接；抓取 /sitemap.xml 发现全部公开页面；判断业务类型（SaaS、电商、本地、出版、代理）。
6. 生成模式：页面优先级——必含首页、About/Company、Pricing（如有）、前 3-5 个主要产品/服务页、Contact、文档落地页（如有）；高质量时含热门博客、案例研究、关键资源/指南、FAQ、招聘页（大公司）；跳过薄分类/标签页、分页页、登录注册页、法律样板、重复内容、内容稀少的页面。
7. 生成模式：撰写描述——抓取页面内容，读 H1、meta description 和前 2-3 段，写 10-30 词描述，说明页面信息、具体主题/数据/功能，避免营销词（best、leading、revolutionary），使用事实性语言。
8. 生成模式：汇编 Key Facts——收集成立年份、创始人、总部、员工数（若公开）、客户/用户数（若公开）、前 3-5 个关键产品/服务、行业分类、知名客户或合作（若公开）、关键差异化点、近 12 个月里程碑。
9. 生成模式：按模板组装文件——首行 H1 站点名；紧随其后 blockquote 一句话描述（<200 字符，说明做什么、服务谁、核心价值）；用 H2 章节（Docs、Products、Resources、Key Facts、Contact 等）组织；每条目格式为 - [Page Title](URL): Description；Key Facts 用列表列出；Contact 含 Website、Email、Support。
10. 生成模式：输出前校验——确认所有 URL 可达（200）、条目总数 10-30、单条描述不超过 50 词、文件总长 50-150 行、Markdown 格式干净一致。
11. llms-full.txt 扩展版：与 llms.txt 并存，长度 150-500+ 行、页面条目 30-100+、每条描述 30-100 词并可含页面级关键事实、章节 8-15 个、面向深度 AI 分析；AI 先查 llms.txt 再可选加载 llms-full.txt。
12. 输出分析报告 GEO-LLMSTXT-ANALYSIS.md：含分析日期、llms.txt/llms-full.txt 状态、总分与三维度得分、格式校验表、缺失页面清单及原因、改进建议、必要时给出重写后的完整 llms.txt。
13. 输出生成报告 GEO-LLMSTXT-GENERATION.md：说明发现多少页面、选中多少、优先级理由、边界页面（可后续添加）、建议更新频率（活跃博客每月、稳定站点每季度）。
14. 最佳实践：定期更新（每周发博客则每月更新，产品每季度变更则每次发布后更新）；每章节首条放最权威最全面的页面；描述要具体（如“3000 词 React Server Components 指南含代码示例”优于“React 指南”）；突出差异化（独特数据、原创研究、独家功能）；保持简洁（60 秒内可扫读，细节留给 llms-full.txt）；始终用绝对 https:// URL；部署后验证 https://yourdomain.com/llms.txt 可访问且无重定向；与 robots.txt 协调，确保所列页面未被 AI 爬虫屏蔽；章节名大致对应主导航分类；不要包含内部工具、管理面板或敏感信息页面。

适用边界 · 注意事项

• 站点尚未确定要对外公开的核心页面与业务事实时，不宜生成，否则描述会空泛或失准。
• 页面内容频繁大幅变动且无维护计划时，生成的 llms.txt 会迅速过期，反而误导 AI 系统。
• 需要隐藏的内部工具、管理后台或含敏感信息的页面不应纳入，也不应为此类站点生成公开 llms.txt。