Помните делал пост про то как чатботы решают какой сайт упомянуть в ответе? Так вот кроме уже очевидных способов по типу llms.txt, подглядел у одного стартапа еще одну неплохую идею как сделать сайт более читаемым для ИИ: У них достаточно запутанное ценообразование, и агенты не могли разобраться со слайдером на основе JS. Как они решили эту проблему: вынесли все тарифы, цены, и что входит в отдельный markdown файл, и в llms.txt указали на него ссылку То есть если агент попадает на сайт, и по какой-то причине не может найти прайс, он читает llms.txt и делает один запрос к .../pricing.md, тем самым получая всю нужную инфу. Эту фишку можно дополнить:

> Точно так же как и прайс дублировать в markdown все ключевые страницы например: blog md, changelog md, legal md, security md > Главное добавьте в llms.txt навигацию на ваши .md страницы > Если используете таблицы, обязательно структурируйте и размечайте их, чтобы агент понимал значение каждой ячейки > Всегда держите версию для ИИ в согласовании с версией для людей, как один источник истины

Правда даже так вероятность того что агент найдет нужную страницу зависит от его search/fetch-инструмента и задачи Но добавить это ничего не стоит, эти .md страницы не попадают в поисковую выдачу и хуже не сделают, зато в каких-то случаях помогут агенту разобраться ☕️ @tips_ai #news