Что такое llms.txt и зачем он нужен

llms.txt - это текстовый файл в корне проекта или документации, который помогает языковым моделям быстро понять структуру и содержание вашего кода или документов. Формат появился как ответ на проблему: AI ассистенты часто не могут эффективно индексировать документацию, потому что она размазана по многим файлам, разделам и подразделам.

Вы создаёте единую точку входа для модели. Вместо того чтобы ассистент пытался понять ваш проект через README, потом копался в /docs, затем искал примеры в /examples, он сразу получает структурированный обзор. llms.txt не замена документации, а навигационный слой поверх неё. Он содержит ссылки не на все страницы подряд, а только на самые важные и актуальные материалы, специально отобранные для работы с ИИ.

Формат не стандартизирован жёстко, но есть негласные соглашения. Главное - машиночитаемость и логичная структура. Файл обычно содержит краткое описание проекта, ссылки на ключевые разделы документации, основные концепты и иногда примеры использования.

Зачем llms.txt документации

Классическая документация пишется для людей. Мы привыкли к навигации, поиску, переходам между страницами. Языковые модели работают иначе - им проще переварить линейный текст с явной иерархией, чем парсить древовидную структуру сайта или wiki.

llms.txt решает несколько задач сразу. Для публичных проектов это способ сделать вашу документацию дружелюбной к AI ассистентам, которые разработчики используют каждый день. Кто-то спросит у модели “как настроить аутентификацию в проекте X”, и она сможет быстро найти нужный раздел благодаря структурированному индексу.

Для внутренней корпоративной документации это ещё важнее. У вас может быть Confluence с сотнями страниц, внутренние wiki, README в репозиториях. Новый разработчик или даже опытный специалист из другой команды потратит часы на поиск нужной информации. llms.txt становится картой для AI, который помогает людям быстрее находить ответы.

Есть ещё один момент - контроль над контекстом. Когда модель парсит вашу документацию самостоятельно, она может зацепиться за устаревшие разделы или второстепенные детали. В llms.txt вы явно указываете приоритеты: вот это важно, это - справочная информация, а это вообще deprecated.

Кто уже использует llms.txt

Хотя llms.txt это инициатива сообщества, а не утвержденный W3C или IETF стандарт, индустрия де-факто приняла его. Несмотря на отсутствие формальной спецификации, он уже применяется в продакшене крупнейших компаний.

Среди внедривших:

• Amazon AWS:llms.txt|llms-full.txt
• X (Twitter):llms.txt|llms-full.txt
• Stripe:llms.txt
• Docker:llms.txt
• Cloudflare:llms.txt|llms-full.txt
• Redis:llms.txt
• Vue.js:llms.txt|llms-full.txt
• Svelte:llms.txt|llms-full.txt
• Angular:llms.txt
• VitePress:llms.txt|llms-full.txt
• Anthropic (MCP):llms.txt|llms-full.txt
• Perplexity:llms.txt|llms-full.txt
• ElevenLabs:llms.txt|llms-full.txt

Структура llms.txt

Файл начинается с краткого описания проекта или продукта. Два три абзаца, которые объясняют, что это, для чего нужно и кто целевая аудитория. Без маркетинговой воды, только факты.

Дальше идёт раздел с основными концепциями. Это не глоссарий, а список ключевых терминов и идей, которые нужно понимать для работы с проектом. Модель будет использовать эту информацию как базу для интерпретации остальной документации.

Следующий блок навигация по документации. Ссылки на разделы с кратким описанием, что там можно найти. Это самая важная часть: вы буквально рисуете карту для модели. Указываете, где лежит quick start, где API reference, где архитектурные решения.

В конце можно добавить метаинформацию: версию документации, дату последнего обновления, ссылки на changelog или migration guides. Это помогает модели понимать актуальность информации.

Документация для AI-ассистентов: чего ещё стоит учитывать

llms.txt — это точка входа, но не панацея. Модель всё равно будет читать вашу основную документацию, и здесь есть нюансы.

Структура важнее стиля. AI плохо понимает имплицитную информацию и контекст, который понятен людям. Явно указывайте связи между разделами, логично используйте заголовки и подзаголовки. Если у вас в документации есть “см. выше” или “как мы говорили ранее” - это проблема для модели.

Избегайте дублирования информации в разных местах. Модель может получить противоречивые данные и начнёт галлюцинировать. Лучше один источник правды со ссылками, чем три похожих раздела с немного разными деталями.

Если у вас есть документация для разных версий API или продукта, это должно быть явно обозначено. Модель может смешать инструкции из v1 и v2, и разработчик получит нерабочий код.

Внутренняя документация требует особого внимания к безопасности. Если вы внедряете llms.txt для корпоративных проектов, убедитесь, что в файл не попадает чувствительная информация. Это публичный индекс и даже если репозиторий приватный, файл могут случайно расшарить или использовать в облачных AI сервисах.

Практическое применение llms.txt

Для opensource проектов llms.txt становится частью developer experience. Разработчики работают с AI ассистентами постоянно, и если ваш проект “понимается” моделями лучше, порог входа снижается. Это особенно важно для библиотек и фреймворков.

В корпоративной среде файл решает проблему onboarding. Новый разработчик может спросить у AI про внутренние сервисы, протоколы взаимодействия, процессы деплоя - и получить релевантные ответы со ссылками на нужные разделы документации. Это экономит время и снижает нагрузку на senior разработчиков.

Техподдержка тоже выигрывает. Вместо того чтобы каждый раз искать инструкцию по настройке или дебагу, саппорт может использовать AI с доступом к llms.txt и быстро находить решения типовых проблем.

Формат молодой и пока не все инструменты его поддерживают нативно. Но это не мешает использовать его сейчас, большинство AI-ассистентов умеют читать текстовые файлы и понимают структуру, если она логичная.

llms.txt не заменяет хорошую документацию, но делает её доступнее для машин. А пока разработчики всё больше полагаются на AI в повседневной работе, это становится конкурентным преимуществом.