llms.txt?標準的提出旨在解決一個根本性挑戰(zhàn)：大型語言模型（LLM）難以高效地解析標準網(wǎng)頁，這些網(wǎng)頁通常充斥著與核心內(nèi)容無關(guān)的 HTML、JavaScript、CSS 和廣告?。對于上下文窗口有限的模型而言，這種解析過程緩慢、容易出錯且效率低下?。??

為應(yīng)對此問題，Answer.AI 的 Jeremy Howard 于 2024 年 9 月首次提出了一項解決方案：引入一個簡單、結(jié)構(gòu)化的純文本 Markdown 文件（/llms.txt），作為 AI 的“備忘單”或“發(fā)現(xiàn)指南”?。它能直接將 LLM 指向最核心、人類可讀的內(nèi)容，并剝離掉所有噪音?。此外，該提案還鼓勵網(wǎng)站通過在原始 URL 后附加?.md?來提供頁面的純凈 Markdown 版本，使內(nèi)容能被 AI 工具直接消化?

主要 AI 開發(fā)商的官方對 llms 的評價

• 谷歌 (Gemini)：谷歌的 John Mueller 態(tài)度明確。他在 Bluesky 上表示：“僅供參考，目前沒有任何 AI 系統(tǒng)使用 llms.txt”?。他還說，服務(wù)器日志顯示，消費者級別的 LLM 會抓取網(wǎng)頁，但“??它們中沒有一個會去抓取 llms.txt 文件”?。他對該標準未來的采用表示深度懷疑，將其比作買彩票?，并類比為早已過時的??keywords?元標簽?。??

  
  

  

  
  

  
  

• OpenAI (ChatGPT)：OpenAI 為其爬蟲（如?GPTBot、ChatGPT-User）發(fā)布的官方文檔中并未提及?llms.txt。ChatGPT官方文檔只詳細地說明了如何使用?robots.txt?來授予或拒絕訪問?。??

  
  

• Anthropic (Claude)：同樣，Anthropic 為其爬蟲（如?ClaudeBot、Claude-User）發(fā)布的文檔也詳細說明了通過?robots.txt?進行控制，甚至提到了非標準的?Crawl-delay?指令，但完全沒有提到?llms.txt。盡管 Anthropic 自己的文檔網(wǎng)站和一些相關(guān)項目使用了?llms.txt?文件?，但公司官方的爬蟲政策并未承認其是用于控制外部網(wǎng)站的機制。

llms.txt 不是AI的靈丹妙藥，核心還是要關(guān)注內(nèi)容本身的質(zhì)量

• 專注于內(nèi)容質(zhì)量和結(jié)構(gòu)。為人類編寫清晰、組織良好的內(nèi)容。使用正確的 HTML 標題（H1, H2 等）、列表和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（Schema.org）。這使得內(nèi)容對人類和 AI?都更容易解析，是比依賴一個單獨文件遠為有效的策略?。??

  
  

• ?llms.txt?照樣添加上，但不要花太多精力
  既然Yoast能輕松搞定，那肯定還是把他添加上，總之沒有壞處，有沒有AI流量的好處，還不知道。
  
  
  
  
  

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