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
