| name | llmstxt |
| description | Analyzes and generates llms.txt files — the emerging standard for helping AI systems understand website and blog structure. Can validate an existing llms.txt or generate a new one from scratch by crawling the site. Use when user says "llms.txt", "AI guidance file", "AI site map", "help AI understand my site", "llms full", or "generate llms".
|
| user-invokable | true |
| argument-hint | [analyze|generate] <url> |
| license | MIT |
llms.txt — AI Site Guidance File
llms.txt は AI システムがウェブサイトの構造と内容を理解するための新興標準（Jeremy Howard, 2024年9月提唱）。robots.txt がクローラーに「アクセスしてはいけないもの」を伝えるのに対し、llms.txt は AI に「最も有用なもの」を伝える。
指令
| 指令 | 功能 |
|---|
/smart-blog-skills:llmstxt analyze <url> | 驗證現有 llms.txt 並評分 |
/smart-blog-skills:llmstxt generate <url> | 從零爬取網站並生成 llms.txt |
為什麼重要
- 2026 年初，不到 5% 的網站有 llms.txt，早期採用者有明顯優勢
- AI 系統可從單一檔案理解網站，而非爬取數十頁
- 控制 AI 對品牌的敘事，提高引用準確性
- 減少 AI 幻覺（錯誤的定價、功能、地點等）
llms.txt 格式規格
# [Site Name]
> [一句話說明網站做什麼、服務對象。限 200 字元以內。]
## Docs
- [Page Title](https://example.com/page): 說明頁面涵蓋的具體內容（10-30 字）。
## Optional
- [Secondary Page](https://example.com/other): 補充資源說明。
## Key Facts
- Founded in [year] by [name]
- Headquarters: [City, Country]
- Key products: [A], [B], [C]
## Contact
- Website: https://example.com
- Email: hello@example.com
格式規則
| 元素 | 規則 |
|---|
| H1 標題 | 必填，第一行，使用官方品牌名稱 |
描述（blockquote >） | 必填，200 字元以內，具體說明 |
| H2 區段 | 至少一個。常用：Docs / Blog / Products / About / Resources |
| 頁面條目 | 10-30 筆，格式 - [Title](URL): Description |
| URL | 絕對路徑，含 https://，不用相對路徑 |
| 描述長度 | 每筆 10-30 字，具體說明頁面內容 |
| Key Facts | 建議加入，提供 AI 快速查詢的事實數據 |
| Contact | 建議加入，至少含 email |
分析模式（analyze）
Step 1: 取得檔案
用 WebFetch 讀取 [domain]/llms.txt 和 [domain]/llms-full.txt。
- 200：存在，繼續驗證
- 404：不存在，建議生成
- 403：設定錯誤，回報
Step 2: 格式驗證
| 元素 | 嚴重性 |
|---|
| H1 標題 | Critical |
| Blockquote 描述 | High |
| 至少一個 H2 | Critical |
| 至少 5 筆頁面條目 | High |
| URL 為絕對路徑 | High |
| 每筆有描述 | Medium |
| Key Facts 區段 | Medium |
| Contact 區段 | Low |
Step 3: 內容品質評分
- Completeness (0-100)：是否涵蓋主要導航頁面、高流量頁面、Key Facts
- Accuracy (0-100)：描述是否準確、URL 是否有效、事實是否正確
- Usefulness (0-100)：AI 能否從此檔案單獨理解網站目的
總分 = (Completeness × 0.40) + (Accuracy × 0.35) + (Usefulness × 0.25)
Step 4: 比對網站內容
用 WebFetch 爬主導航和 sitemap，找出重要頁面未列入 llms.txt 的缺口。
分析輸出
生成 GEO-LLMSTXT-ANALYSIS.md：
# llms.txt 分析：[Domain]
**分析日期：** [Date]
**llms.txt 狀態：** Found / Not Found
**llms-full.txt 狀態：** Found / Not Found
## 總分：[X]/100
| 維度 | 分數 |
|------|------|
| Completeness | [X]/100 |
| Accuracy | [X]/100 |
| Usefulness | [X]/100 |
## 格式驗證
| 元素 | 狀態 | 備註 |
|------|------|------|
| H1 標題 | Pass/Fail | |
| ...（逐項列出）
## 缺漏頁面
1. [Page Title](URL) — 原因
## 改善建議
1. [具體建議]
## 建議更新版 llms.txt
[完整更新後的檔案內容]
生成模式（generate）
Step 1: 網站探索
- WebFetch 主頁，提取：網站名稱、業務描述、主導航連結
- WebFetch
/sitemap.xml 取得所有頁面清單
- 判斷網站類型（SaaS、電商、本地服務、部落格、代理商）
Step 2: 頁面優先排序
必須加入：
- 首頁、關於頁、定價頁、聯絡頁
- 主要產品／服務頁（前 3-5）
有品質才加入：
- 重要部落格文章（最新或最全面）
- 案例研究、導引資源
- FAQ 頁
跳過：
- 分頁頁、登入／注冊頁
- 薄內容的標籤分類頁
- 重複內容頁
Step 3: 撰寫頁面描述
每筆描述規則：
- 10-30 字
- 說明頁面有哪些資訊（事實性，非行銷用語）
- 好範例：
說明三個定價方案（免費、Pro、企業）的功能差異和年費/月費。
- 差範例：
了解更多關於我們的定價方案！（含行銷語，過於模糊）
Step 4: 收集 Key Facts
從網站收集：成立年份、創辦人、總部地點、員工數、客戶數、主要產品、行業分類。
Step 5: 組合與驗證
組合完整 llms.txt → 驗證 URL 均可訪問 → 確認總條目 10-30 筆。
生成輸出
- 輸出完整
llms.txt 內容（可直接存至網站根目錄）
- 另輸出
GEO-LLMSTXT-GENERATION.md：說明選取頁面的理由、建議更新頻率
最佳實踐
- 定期更新：活躍部落格每月更新，穩定網站每季更新
- 以最強內容開頭（最具權威的頁面排最前）
- 描述要具體：「含代碼範例的 3,000 字 React Server Components 完整指南」優於「React 指南」
- 在 Key Facts 突顯差異化特點（原創研究、獨家數據）
- URL 一律用絕對路徑（含
https://）
- 確保 llms.txt 中的頁面在 robots.txt 中對 AI 爬蟲是開放的（見
/smart-blog-skills:crawlers）
