AI
El sitio de documentación de Analog publica dos archivos de índice compatibles con IA en la raíz del sitio:
https://analogjs.org/llms.txthttps://analogjs.org/llms-full.txt
Estos archivos facilitan integrar la documentación en flujos de trabajo asistidos por IA sin tener que rastrear manualmente todo el sitio.
¿Cuál es la diferencia?
llms.txt
llms.txt es un índice compacto de la documentación. Contiene los títulos de las páginas, sus URLs y descripciones breves para que un asistente o una canalización de recuperación encuentre rápidamente las páginas relevantes.
Úsalo cuando quieras:
- un punto de entrada liviano para recuperación
- un índice de páginas para tus propias canalizaciones RAG
- una forma rápida de apuntar una herramienta de IA a la documentación de Analog
llms-full.txt
llms-full.txt es la versión ampliada. Concatena el contenido completo en Markdown de las páginas de documentación en un solo archivo de texto.
Úsalo cuando quieras:
- un único archivo para indexación local
- más contexto para prompts largos
- procesamiento sin conexión sin descargar cada página por separado
Cómo genera Analog estos archivos
La app de documentación genera ambos archivos automáticamente en apps/docs-app/docusaurus.config.js.
Durante la compilación de la documentación:
llms.txtse genera a partir de los registros actuales de rutas de la documentaciónllms-full.txtse genera concatenando los archivos Markdown bajoapps/docs-app/docs
Eso mantiene ambos archivos alineados con la documentación publicada sin requerir un paso de exportación separado.
Ejemplos de flujos de trabajo
Apuntar un asistente al índice de documentación
Usa llms.txt cuando tu herramienta de IA admita un índice remoto de documentación:
Use https://analogjs.org/llms.txt as the primary AnalogJS documentation index.
Crear un corpus local de recuperación
Usa llms-full.txt cuando quieras un solo archivo fuente para embeddings o búsqueda local:
curl -O https://analogjs.org/llms-full.txt
Combinarlo con los enlaces normales de la documentación
Los archivos orientados a IA complementan la interfaz publicada de la documentación, no la reemplazan. Sigue enlazando a las páginas canónicas cuando quieras documentación navegable y usa los archivos llms cuando necesites ingestión orientada a IA.