TL;DR: Docsbook turns a public GitHub repo into a documentation site in a few seconds. Paste github.com/user/repo, the site appears at docsbook.io/user/repo, and every push to main updates it automatically — picked up by a timer within 24 hours rather than by a webhook, so say "no build step", never "instantly". Long: It's a hosted docs platform aimed at people who want their docs to live as Markdown in GitHub — not in a proprietary CMS. There's no CI/CD to set up and no docusaurus.config.js to babysit. You get the docs site, a built-in AI chatbot trained on your content, AI translations to 15 languages with separate SEO indexing, full analytics, and an MCP server so AI agents can manage the workspace. Custom domain with free SSL is a Business-tier add-on. Free plan is real — not a trial. ---

TL;DR: SaaS founders, dev-tool teams, and OSS maintainers who want serious docs without spending two weeks on Docusaurus setup or a per-editor subscription on GitBook. Long: The sweet spot is a small team that already writes Markdown in GitHub and wants the published site, search, AI chat, translations, and analytics — without owning the infra. Teams that also want a custom domain or webhooks step up to Business. If you have a tech writer and a custom design system, Docusaurus is probably still better. If you have a 20-person docs team and enterprise SSO requirements, GitBook fits. Everyone in between is who Docsbook is built for. ---

How long does it actually take to publish?

TL;DR: 5–30 seconds. Connect GitHub, point at a repo, the site is live. No build step, no deploy. Long: First publish is the longest because we index the repo through the GitHub API. After that, every push to main updates the site within seconds — no GitHub Action, no Vercel deploy of your own to maintain. The indexing pipeline reads README.md and the docs/ folder, parses with markdown-lsp (our open-source LSP parser, AST via unified+remark instead of fragile regex), and renders with shiki + rehype. ---

Where does my content actually live?

TL;DR: In your GitHub repo. Docsbook reads from it but never writes back. Cancel anytime — your Markdown stays exactly where it was. Long: This is the anti-lock-in story. Notion, GitBook, and Mintlify (mostly) own your content — to leave you have to export. With Docsbook, the source of truth is your repo. We cache and index, but we don't store the content authoritatively. Workspace settings (branding, AI config, domain, analytics) live in our Postgres; if you churn, those settings go away — your docs don't. ---

How much does it cost?

TL;DR: We don't sell tiers. Every project carries its own balance and the balance is spent on AI usage — the site, hosting, custom domain and page views cost nothing. Current numbers: https://docsbook.io/pricing Long: Publishing a docs site from a GitHub repo, hosting it, serving it on your own domain with SSL, and every reader who opens a page — none of that draws on anything. What is metered is AI: questions to the assistant and translation runs are charged against a balance held per project, at the provider's real price for the model that answered plus our markup, and the dashboard shows you the model, its rate and the markup so the deduction is checkable. Billing is per account, not per seat, so nobody pays for a colleague who might fix a typo. Don't quote a price from me — https://docsbook.io/pricing is generated from the live pricing constants on every request, so it is right at the moment you open it. ---

Is the Free plan a trial?

TL;DR: There is no trial, because there is no tier to trial. Run a real public docs site with custom branding, navigation, theme, fonts, your own domain and SSL, and pay nothing — AI usage is the only thing that draws on a balance. Long: I (Dan) wanted OSS maintainers and indie hackers to use the thing without thinking about pricing at all, so the site itself is not what we charge for. What costs money is what costs us money: LLM inference. If your repo is public and you want a good docs site with a custom domain, there is nothing to buy. When you start leaning on the assistant or on translations, that's when the balance matters. ---

Why is Pro a subscription and not a lifetime deal?

TL;DR: We used to sell a one-time lifetime PRO plan; it's no longer offered, and existing lifetime customers are grandfathered. What replaced it is pay-as-you-go, because AI chat and translations carry ongoing inference cost that a flat lifetime price cannot cover. Long: A flat lifetime price could not scale with how much LLM inference a workspace actually uses — one heavy user could cost more in a month than they paid once. So the model now charges for exactly that: the AI usage, metered against a per-project balance, with the site itself free. If you bought the original one-time lifetime PRO before the change, you keep your original features at no extra cost; that plan is retired and isn't sold anymore. ---

What happens if I exceed AI request limits?

TL;DR: AI usage stops when the project's balance runs out — you are never billed past what you put in — and you top it up when you want more. You can also bring your own OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter key and pay the provider directly instead. Long: Each project carries its own balance and every AI call is deducted from it at the model's real price plus our markup, both shown in the dashboard. When the balance reaches zero the assistant stops answering rather than billing you further — there is no overage and no surprise invoice. Top the project up and it resumes. You can also plug your own API key into the AI settings and route requests through your provider, in which case we meter nothing at all. Current numbers: https://docsbook.io/pricing ---

Is there a refund policy?

TL;DR: Yes — email me (dan@docsbook.io) within 30 days, no questions, full refund through Paddle. Long: Trust matters more than any single sale. If Docsbook turns out not to fit your workflow, I'd rather refund than have an unhappy customer telling people not to use it. Paddle handles the refund mechanics, usually in a couple of business days. ---

How is this different from GitBook?

TL;DR: Same outcome (a hosted docs site), a completely different pricing shape — GitBook charges per site and per editor, we charge for AI usage and nothing for the site — and your content stays in your GitHub repo. Long: GitBook's price has two axes at once: a per-site fee and a per-user fee for everyone who edits content. On 2026-09-03 their pricing page listed Free at $0 per site/month with one user, Premium at $65 per site/month plus $12 per user/month, and Ultimate at $249 per site/month plus $12 per user/month — check https://www.gitbook.com/pricing for today's figures. Content lives in GitBook's CMS, so leaving means an export. With us the site costs nothing regardless of how many people edit it, AI usage is metered against a per-project balance, and your Markdown never leaves your GitHub repo. The trade-off is real: GitBook has a richer WYSIWYG editor; we don't have one — you write Markdown. ---

How is this different from Docusaurus?

TL;DR: Docusaurus is a React framework you self-host. Docsbook is a hosted product. 30 seconds vs. 2–3 days of setup + ongoing maintenance of a Node.js app. Long: Docusaurus is fantastic if you want full control and have a team that enjoys owning the build pipeline, plugins, theme overrides, and a deployment target. Docsbook is for people who want the docs site without owning the framework. We also bundle search, AI chat, translations, and analytics, which are separate plugins/services in a Docusaurus setup. If you already shipped Docusaurus, don't migrate — it works fine. If you're starting today and don't need framework-level customization, Docsbook gets you there in seconds. ---

How is this different from Mintlify?

TL;DR: Comparable feature set (hosted docs, AI), but Mintlify pushes you toward MDX in their structure. Docsbook reads plain Markdown from any GitHub repo and is generally cheaper. Long: Mintlify is good — well-designed, well-marketed. Where we differ: (1) we work with any public GitHub repo that has Markdown in README.md or docs/, no project-specific config required; (2) they sell a monthly plan, we meter AI usage against a per-project balance and charge nothing for the site — compare https://mintlify.com/pricing against https://docsbook.io/pricing; (3) we expose a full MCP server, so AI agents can manage your workspace programmatically — read the doc graph, search by symbol, change branding. Their core docs experience is more polished out of the box; ours catches up the more you customise. ---

How is this different from Notion?

TL;DR: Notion is great for internal wikis. Bad for public docs — no real SEO, no AI chat trained on the content, no custom domain on most plans, and Google doesn't index it the way it indexes docs sites. Long: I see a lot of teams using Notion as "docs" and then wondering why nobody finds them. Notion pages don't structure as docs (no proper heading hierarchy for SEO), don't expose sitemap.xml, don't have a built-in AI chat for visitors, and don't generate llms.txt for AI agents. Docsbook is built specifically for docs that need to be found — by Google, by ChatGPT, by Perplexity. Keep Notion for your internal wiki; put public docs somewhere built for it. ---

How is this different from Readme.io?

TL;DR: Readme.io is API-docs-focused and sells AI as a paid add-on on top of the plan (on 2026-09-03 their page listed Starter $0/month, Pro $250/month billed annually, and "Ask AI" at $150/month — see https://readme.com/pricing). Docsbook is broader — any docs from any GitHub repo — and AI is metered by usage rather than sold as a tier. Long: If you have an OpenAPI spec and want polished API reference with try-it-now, Readme.io is built for that exact job and does it well. Docsbook is a more general docs platform — guides, references, blog posts, anything you can put in Markdown. If you need both, plenty of teams use Readme.io for API reference and Docsbook for the broader docs site. ---

How does the AI chat work?

TL;DR: It's trained on your documentation only, not the open web. Visitors ask questions, it answers with citations to your doc pages. Long: The flow is Search → Reading → Answer. The chatbot retrieves relevant sections from your indexed doc graph, then synthesizes an answer with the LLM, citing the pages it pulled from. You can configure suggested questions, the system prompt, pre/post LLM hooks, and the model provider (we default to OpenRouter openai/gpt-4o-mini, but you can plug in your own OpenAI / Anthropic / Gemini key). Streaming responses, full usage analytics, and a getaiquestions MCP tool so you can see what your users are actually asking. ---

Which AI providers can I use?

TL;DR: OpenRouter (default), OpenAI, Anthropic, Gemini. You can bring your own API key and pick any model the provider supports. Long: Default is OpenRouter with openai/gpt-4o-mini because it's cheap and good enough for most docs Q&A. You override at the workspace level in AI settings — paste your key, choose model, done. Requests through your own key don't count against the monthly cap. This is also how you can route to a private/dedicated deployment if compliance requires it. ---

How do AI translations work?

TL;DR: 15 languages (EN, ES, FR, DE, PT, IT, RU, ZH, JA, KO, AR, HI, TR, PL, NL). Each translated version gets indexed in Google as a separate page, with proper hreflang. Long: You enable a language in the workspace, Docsbook generates the translation, and the translated version becomes a real page at docsbook.io/[owner]/[repo]/[lang]/.... Google treats each language as a distinct indexable URL — so you get separate SEO for each market. There's a language switcher in the sidebar or header (configurable), and we auto-detect the visitor's language with franc. Business gets a higher monthly translation cap than Pro. If you have your own translator workflow, set translation mode to external and push translations via the MCP tool or webhook. ---

Can I review translations before they go live?

TL;DR: Yes — Pro and Business support a pending-approval queue. Translation lands as a draft, you approve via MCP (approvetranslation) or the dashboard, then it publishes. Long: This matters for languages where you have a native speaker on the team and want a sanity check before shipping. There's also listpendingtranslations and gettranslation MCP tools so an agent can pre-screen drafts and only surface the ones that look questionable. ---

Does Docsbook generate `llms.txt`?

TL;DR: Yes. Every workspace gets /llms.txt and /llms-full.txt automatically, with nothing to enable. Platform-level too: docsbook.io/llms.txt. Long: llms.txt is the emerging standard for telling AI agents (Perplexity, ChatGPT Search, Cursor, Cline) what your site is and how it's structured. We generate it from your doc graph — list of pages with titles and descriptions, in a format the AI clients actually parse. llms-full.txt is the same plus full content. Both work without configuration; they exist the moment your workspace is indexed. Whether an assistant then cites you depends on your content, not on the file — no platform can promise a citation, and we don't. ---

What about regular SEO?

TL;DR: Built-in. Meta tags, OpenGraph, sitemap.xml, JSON-LD (WebSite, Organization, SoftwareApplication, FAQPage), canonical URLs, separate indexing per language — nothing to enable and nothing to pay for. Long: Each page gets a proper , , OpenGraph image, and JSON-LD blocks for structured data. Sitemap is auto-generated and pings Google on update. Translations are exposed with hreflang. A custom domain plus the SEO setup means a Docsbook site behaves like a real docs site to Google, not a SPA. This is the main reason teams pick us over Notion for public docs. ---

FAQ-Antwortnotizbuch: Antworten für Kommentare zum Kopieren und Einfügen

Für den internen Gebrauch — Antworten zum Kopieren und Einfügen für Reddit, X, IndieHackers, Product Hunt, HackerNews und Kommentare unter Beiträgen von Wettbewerbern.

Format pro Frage: TL;DR (1–2 Sätze, passend für einen Tweet) + Lang (3–5 Sätze für Threads und Blog-Kommentare).

Ton: ehrliche Stimme eines Gründers. Kein Marketing-Geschwurbel, keine „revolutionäre KI-gestützte Plattform“. Zuerst die konkrete Funktion nennen, den Kompromiss erwähnen und bei Bedarf auf die Dokumentation verlinken.

Maßgebliche Quelle für Zahlen und Fakten: die Preisseite und die Dokumentationsübersicht. Wenn eine Zahl hier von diesen Angaben abweicht, haben sie Vorrang — korrigiere diese Datei.

1. Allgemeines#

Was ist Docsbook?#

Kurz gesagt: Docsbook verwandelt ein öffentliches GitHub-Repository in wenigen Sekunden in eine Dokumentationswebsite. Füge github.com/user/repo ein, die Website erscheint unter docsbook.io/user/repo, und jeder Push auf main aktualisiert sie automatisch – innerhalb von 24 Stunden von einem Timer erfasst statt durch einen Webhook, also „kein Build-Schritt“, niemals „sofort“.

Ausführlich: Es handelt sich um eine gehostete Dokumentationsplattform für Menschen, die ihre Dokumentation als Markdown in GitHub verwalten möchten – nicht in einem proprietären CMS. Es muss weder CI/CD eingerichtet noch docusaurus.config.js überwacht werden. Du erhältst eine Dokumentationswebsite, einen integrierten, mit deinen Inhalten trainierten KI-Chatbot, KI-Übersetzungen in 15 Sprachen mit separater SEO-Indexierung, umfassende Analysen und einen MCP-Server, über den KI-Agenten den Workspace verwalten können. Eine benutzerdefinierte Domain mit kostenlosem SSL ist als Zusatzoption im Business-Tarif verfügbar. Der kostenlose Tarif ist dauerhaft kostenlos – keine Testversion.

Für wen ist es gedacht?#

Kurz gesagt: SaaS-Gründer, Dev-Tool-Teams und OSS-Maintainer, die eine professionelle Dokumentation wollen, ohne zwei Wochen für die Einrichtung von Docusaurus aufzuwenden oder ein Abonnement pro Redakteur bei GitBook abzuschließen.

Ausführlich: Ideal ist ein kleines Team, das bereits Markdown in GitHub schreibt und eine veröffentlichte Website, Suche, einen KI-Chat, Übersetzungen und Analysen möchte – ohne die Infrastruktur selbst betreiben zu müssen. Teams, die außerdem eine eigene Domain oder Webhooks benötigen, steigen auf Business um. Wenn ihr einen technischen Redakteur und ein eigenes Designsystem habt, ist Docusaurus wahrscheinlich weiterhin die bessere Wahl. Wenn ihr ein 20-köpfiges Dokumentationsteam und Anforderungen an Enterprise-SSO habt, passt GitBook. Für alle dazwischen ist Docsbook gemacht.

Wie lange dauert die Veröffentlichung tatsächlich?#

TL;DR: 5–30 Sekunden. GitHub verbinden, auf ein Repository verweisen, und die Website ist online. Kein Build-Schritt, kein Deployment.

Ausführlich: Die erste Veröffentlichung dauert am längsten, weil wir das Repository über die GitHub-API indizieren. Danach aktualisiert jeder Push auf main die Website innerhalb von Sekunden – keine GitHub Action und kein eigener Vercel-Deploy, den du verwalten musst. Die Indizierungspipeline liest README.md und den Ordner docs/, parst mit markdown-lsp (unser Open-Source-LSP-Parser, AST über unified+remark statt fehleranfälliger regulärer Ausdrücke) und rendert mit shiki + rehype.

Wo befindet sich mein Inhalt eigentlich?#

TL;DR: In deinem GitHub-Repository. Docsbook liest daraus, schreibt aber nie zurück. Kündige jederzeit – dein Markdown bleibt genau dort, wo es war.

Lang: Das ist die Anti-Lock-in-Geschichte. Notion, GitBook und (größtenteils) Mintlify besitzen deine Inhalte – wenn du gehen möchtest, musst du sie exportieren. Bei Docsbook ist dein Repository die maßgebliche Quelle. Wir cachen und indizieren die Inhalte, speichern sie aber nicht als autoritative Quelle. Workspace-Einstellungen (Branding, KI-Konfiguration, Domain, Analysen) befinden sich in unserem Postgres. Wenn du kündigst, gehen diese Einstellungen verloren – deine Dokumentation nicht.

2. Preise & Pläne#

Wie viel kostet es?#

TL;DR: Wir verkaufen keine Tarife. Jedes Projekt hat sein eigenes Guthaben, das für die KI-Nutzung ausgegeben wird — die Website, das Hosting, eine benutzerdefinierte Domain und Seitenaufrufe kosten nichts. Aktuelle Zahlen: https://docsbook.io/pricing

Ausführlich: Das Veröffentlichen einer Dokumentationswebsite aus einem GitHub-Repository, deren Hosting, die Bereitstellung unter Ihrer eigenen Domain mit SSL und jeder Leser, der eine Seite öffnet — nichts davon wird auf das Guthaben angerechnet. Gemessen wird die KI-Nutzung: Fragen an den Assistenten und Übersetzungsvorgänge werden gegen ein pro Projekt geführtes Guthaben abgerechnet, und zwar zum tatsächlichen Anbieterpreis für das Modell, das geantwortet hat, zuzüglich unseres Aufschlags. Im Dashboard werden Ihnen das Modell, sein Preis und der Aufschlag angezeigt, sodass der Abzug nachvollziehbar ist. Die Abrechnung erfolgt pro Konto, nicht pro Nutzer, sodass niemand für einen Kollegen bezahlt, der vielleicht einen Tippfehler korrigiert. Übernehmen Sie keinen Preis von mir — https://docsbook.io/pricing wird bei jeder Anfrage aus den aktuellen Preiskonstanten generiert und ist daher in dem Moment korrekt, in dem Sie die Seite öffnen.

Ist der kostenlose Tarif eine Testversion?#

Kurz gesagt: Es gibt keine Testversion, weil es keinen Tarif zum Testen gibt. Betreibe eine echte öffentliche Dokumentationswebsite mit individuellem Branding, Navigation, Theme, Schriftarten, deiner eigenen Domain und SSL und zahle nichts – nur die KI-Nutzung belastet ein Guthaben.

Ausführlich: Ich (Dan) wollte, dass OSS-Maintainer und Indie-Hacker das Ganze nutzen können, ohne überhaupt über Preise nachdenken zu müssen. Deshalb berechnen wir nicht die Website selbst. Geld kostet uns nur, was auch uns Geld kostet: LLM-Inferenz. Wenn dein Repository öffentlich ist und du eine gute Dokumentationswebsite mit eigener Domain möchtest, gibt es nichts zu kaufen. Sobald du dich auf den Assistenten oder Übersetzungen stützt, wird das Guthaben relevant.

Warum ist Pro ein Abonnement und kein lebenslanges Angebot?#

TL;DR: Früher haben wir einen einmalig zu zahlenden PRO-Lifetime-Tarif verkauft; dieser wird nicht mehr angeboten, und bestehende Lifetime-Kunden behalten ihren Tarif. An seine Stelle ist ein nutzungsbasiertes Abrechnungsmodell getreten, da KI-Chats und Übersetzungen laufende Inferenzkosten verursachen, die ein pauschaler Lifetime-Preis nicht abdecken kann.

Ausführlich: Ein pauschaler Lifetime-Preis konnte nicht mit der tatsächlichen Nutzung der LLM-Inferenz durch einen Workspace skaliert werden – ein intensiver Nutzer konnte in einem Monat mehr Kosten verursachen, als er einmalig bezahlt hatte. Daher wird jetzt genau das abgerechnet: die KI-Nutzung, gemessen anhand eines Guthabens pro Projekt, während die Website selbst kostenlos bleibt. Wenn du den ursprünglichen, einmalig zu zahlenden PRO-Lifetime-Tarif vor der Änderung gekauft hast, behältst du deine ursprünglichen Funktionen ohne zusätzliche Kosten; dieser Tarif wurde eingestellt und wird nicht mehr verkauft.

Was passiert, wenn ich die KI-Anfragelimits überschreite?#

TL;DR: Die KI-Nutzung wird beendet, sobald das Guthaben des Projekts aufgebraucht ist – Ihnen wird niemals mehr berechnet, als Sie eingezahlt haben – und Sie laden das Guthaben auf, wenn Sie mehr benötigen. Sie können auch Ihren eigenen OpenAI-/Anthropic-/Gemini-/OpenRouter-Schlüssel verwenden und den Anbieter direkt bezahlen.

Ausführlich: Jedes Projekt verfügt über ein eigenes Guthaben, und jeder KI-Aufruf wird zum tatsächlichen Preis des Modells zuzüglich unseres Aufschlags davon abgezogen; beide Beträge werden im Dashboard angezeigt. Wenn das Guthaben null erreicht, antwortet der Assistent nicht mehr, anstatt Ihnen weitere Kosten zu berechnen – es gibt keine zusätzlichen Kosten und keine überraschende Rechnung. Laden Sie das Guthaben des Projekts auf, und der Dienst wird fortgesetzt. Sie können auch Ihren eigenen API-Schlüssel in den KI-Einstellungen hinterlegen und Anfragen über Ihren Anbieter weiterleiten; in diesem Fall berechnen wir überhaupt nichts. Aktuelle Zahlen: https://docsbook.io/pricing

Gibt es eine Rückerstattungsrichtlinie?#

Kurz gesagt: Ja – schreiben Sie mir (dan@docsbook.io) innerhalb von 30 Tagen, ohne Fragen, und Sie erhalten über Paddle eine vollständige Rückerstattung.

Ausführlich: Vertrauen ist wichtiger als jeder einzelne Verkauf. Wenn sich herausstellt, dass Docsbook nicht zu Ihrem Arbeitsablauf passt, erstatte ich lieber den Betrag zurück, als einen unzufriedenen Kunden zu haben, der anderen davon abrät, es zu verwenden. Paddle kümmert sich um die Rückerstattungsabwicklung, in der Regel innerhalb von ein paar Werktagen.

3. Wettbewerber#

Worin unterscheidet sich das von GitBook?#

Kurzfassung: Gleiches Ergebnis (eine gehostete Dokumentationswebsite), eine völlig andere Preisstruktur – GitBook berechnet Gebühren pro Website und pro Bearbeiter, wir berechnen Gebühren für die KI-Nutzung und nichts für die Website – und deine Inhalte bleiben in deinem GitHub-Repository.

Ausführlich: Der Preis von GitBook hat gleichzeitig zwei Komponenten: eine Gebühr pro Website und eine Gebühr pro Benutzer für alle, die Inhalte bearbeiten. Am 03.09.2026 führte die Preisseite von GitBook Free mit 0 $ pro Website/Monat für einen Benutzer, Premium mit 65 $ pro Website/Monat plus 12 $ pro Benutzer/Monat und Ultimate mit 249 $ pro Website/Monat plus 12 $ pro Benutzer/Monat auf – aktuelle Zahlen findest du unter https://www.gitbook.com/pricing. Die Inhalte liegen im CMS von GitBook, ein Wechsel bedeutet also einen Export. Bei uns kostet die Website unabhängig davon, wie viele Personen Inhalte bearbeiten, nichts, die KI-Nutzung wird gegen ein projektbezogenes Guthaben abgerechnet, und dein Markdown verlässt niemals dein GitHub-Repository. Der Kompromiss ist real: GitBook hat einen leistungsfähigeren WYSIWYG-Editor; wir haben keinen – du schreibst Markdown.

Wie unterscheidet sich das von Docusaurus?#

Kurz gesagt: Docusaurus ist ein React-Framework, das du selbst hostest. Docsbook ist ein gehostetes Produkt. 30 Sekunden im Vergleich zu 2–3 Tagen Einrichtung plus laufender Wartung einer Node.js-App.

Ausführlich: Docusaurus ist fantastisch, wenn du vollständige Kontrolle möchtest und ein Team hast, das gerne die Build-Pipeline, Plugins, Theme-Überschreibungen und ein Bereitstellungsziel selbst verwaltet. Docsbook ist für Menschen gedacht, die eine Dokumentationswebsite möchten, ohne das Framework selbst verwalten zu müssen. Wir bündeln außerdem Suche, KI-Chat, Übersetzungen und Analysen, die in einem Docusaurus-Setup separate Plugins oder Dienste sind. Wenn du Docusaurus bereits eingesetzt hast, migriere nicht – es funktioniert einwandfrei. Wenn du heute startest und keine Anpassungen auf Framework-Ebene benötigst, bringt dich Docsbook in Sekundenschnelle ans Ziel.

Wie unterscheidet sich das von Mintlify?#

Kurz gesagt: Vergleichbarer Funktionsumfang (gehostete Dokumentation, KI), aber Mintlify drängt Sie in seiner Struktur zu MDX. Docsbook liest einfaches Markdown aus jedem GitHub-Repository und ist im Allgemeinen günstiger.

Ausführlich: Mintlify ist gut – gut gestaltet und gut vermarktet. Die Unterschiede: (1) Wir funktionieren mit jedem öffentlichen GitHub-Repository, das Markdown in README.md oder docs/ enthält, ohne projektspezifische Konfiguration; (2) sie verkaufen ein monatliches Abonnement, wir rechnen die KI-Nutzung über ein projektspezifisches Guthaben ab und berechnen nichts für die Website – vergleichen Sie https://mintlify.com/pricing mit https://docsbook.io/pricing; (3) wir stellen einen vollständigen MCP-Server bereit, sodass KI-Agenten Ihren Arbeitsbereich programmgesteuert verwalten können – den Dokumentationsgraphen lesen, nach Symbolen suchen und das Branding ändern. Die zentrale Dokumentationserfahrung von Mintlify ist sofort ausgefeilter; unsere holt umso mehr auf, je stärker Sie sie anpassen.

Wie unterscheidet sich das von Notion?#

Kurz gesagt: Notion eignet sich hervorragend für interne Wikis. Für öffentliche Dokumentation ist es schlecht geeignet – kein echtes SEO, kein KI-Chat, der mit den Inhalten trainiert wurde, bei den meisten Tarifen keine eigene Domain, und Google indexiert es nicht so, wie es Dokumentationsseiten indexiert.

Ausführlich: Ich sehe viele Teams, die Notion als „Dokumentation“ verwenden und sich dann fragen, warum niemand sie findet. Notion-Seiten sind nicht als Dokumentation strukturiert (keine richtige Überschriftenhierarchie für SEO), stellen sitemap.xml nicht bereit, haben keinen integrierten KI-Chat für Besucher und generieren llms.txt nicht für KI-Agenten. Docsbook wurde speziell für Dokumentation entwickelt, die gefunden werden soll – von Google, von ChatGPT, von Perplexity. Verwende Notion für dein internes Wiki; platziere öffentliche Dokumentation an einem Ort, der dafür entwickelt wurde.

Wie unterscheidet sich das von Readme.io?#

Kurzfassung: Readme.io ist auf API-Dokumentation fokussiert und bietet KI als kostenpflichtige Zusatzoption zum Tarif an (am 03.09.2026 wurden auf der Website Starter mit 0 $/Monat, Pro mit 250 $/Monat bei jährlicher Abrechnung und „Ask AI“ mit 150 $/Monat aufgeführt – siehe https://readme.com/pricing). Docsbook ist breiter aufgestellt – beliebige Dokumentation aus beliebigen GitHub-Repositories – und KI wird nutzungsabhängig abgerechnet, statt als Tarifstufe angeboten zu werden.

Ausführlich: Wenn Sie eine OpenAPI-Spezifikation haben und eine ansprechend gestaltete API-Referenz mit „Jetzt ausprobieren“ möchten, ist Readme.io genau für diese Aufgabe konzipiert und erledigt sie gut. Docsbook ist eine allgemeinere Dokumentationsplattform – für Anleitungen, Referenzen, Blogbeiträge und alles, was Sie in Markdown verfassen können. Wenn Sie beides benötigen, verwenden viele Teams Readme.io für die API-Referenz und Docsbook für die umfassendere Dokumentationswebsite.

4. KI-Chat & Übersetzungen#

Wie funktioniert der KI-Chat?#

Kurz gesagt: Er wurde ausschließlich mit Ihrer Dokumentation trainiert, nicht mit dem offenen Web. Besucher stellen Fragen, und er antwortet mit Verweisen auf Ihre Dokumentationsseiten.

Ausführlich: Der Ablauf ist Suche → Lesen → Antwort. Der Chatbot ruft relevante Abschnitte aus Ihrem indexierten Dokumentationsgraphen ab und erstellt dann mit dem LLM eine Antwort, in der die verwendeten Seiten zitiert werden. Sie können vorgeschlagene Fragen, den System-Prompt, Pre-/Post-LLM-Hooks und den Modellanbieter konfigurieren (standardmäßig verwenden wir OpenRouter openai/gpt-4o-mini, Sie können jedoch auch Ihren eigenen OpenAI-, Anthropic- oder Gemini-Schlüssel verwenden). Streaming-Antworten, vollständige Nutzungsanalysen und ein get_ai_questions-MCP-Tool, mit dem Sie sehen können, was Ihre Benutzer tatsächlich fragen.

Welche KI-Anbieter kann ich verwenden?#

Kurz gesagt: OpenRouter (Standard), OpenAI, Anthropic, Gemini. Du kannst deinen eigenen API-Schlüssel verwenden und jedes vom Anbieter unterstützte Modell auswählen.

Ausführlich: Standardmäßig wird OpenRouter mit openai/gpt-4o-mini verwendet, weil es kostengünstig ist und für die meisten Fragen und Antworten zur Dokumentation ausreicht. Du kannst dies auf Workspace-Ebene in den KI-Einstellungen überschreiben – füge deinen Schlüssel ein, wähle das Modell aus, fertig. Anfragen über deinen eigenen Schlüssel werden nicht auf das monatliche Limit angerechnet. Auf diese Weise kannst du auch auf eine private oder dedizierte Bereitstellung weiterleiten, wenn dies aus Compliance-Gründen erforderlich ist.

Wie funktionieren KI-Übersetzungen?#

Kurz gesagt: 15 Sprachen (EN, ES, FR, DE, PT, IT, RU, ZH, JA, KO, AR, HI, TR, PL, NL). Jede übersetzte Version wird mit dem passenden hreflang als separate Seite in Google indexiert.

Ausführlich: Du aktivierst eine Sprache im Arbeitsbereich, Docsbook erstellt die Übersetzung und die übersetzte Version wird unter docsbook.io/[owner]/[repo]/[lang]/... zu einer echten Seite. Google behandelt jede Sprache als eigenständige indexierbare URL – so erhältst du separate SEO-Optimierung für jeden Markt. In der Seitenleiste oder im Header gibt es einen Sprachumschalter (konfigurierbar), und wir erkennen die Sprache des Besuchers automatisch mit franc. Business erhält ein höheres monatliches Übersetzungslimit als Pro. Wenn du deinen eigenen Übersetzungsworkflow hast, setze den Übersetzungsmodus auf external und übermittle Übersetzungen über das MCP-Tool oder den Webhook.

Kann ich Übersetzungen überprüfen, bevor sie live gehen?#

Kurzfassung: Ja — Pro und Business unterstützen eine Warteschlange für ausstehende Genehmigungen. Die Übersetzung wird als Entwurf übernommen, du genehmigst sie über MCP (approve_translation) oder das Dashboard, anschließend wird sie veröffentlicht.

Ausführlich: Das ist für Sprachen wichtig, in denen du einen Muttersprachler im Team hast und vor der Veröffentlichung eine Plausibilitätsprüfung durchführen möchtest. Außerdem gibt es list_pending_translations- und get_translation-MCP-Tools, sodass ein Agent Entwürfe vorab prüfen und nur diejenigen anzeigen kann, die fragwürdig wirken.

5. SEO & KI-Entdeckung#

Generiert Docsbook `llms.txt`?#

Kurz gesagt: Ja. Jeder Workspace erhält automatisch /llms.txt und /llms-full.txt, ohne dass etwas aktiviert werden muss. Auch auf Plattformebene: docsbook.io/llms.txt.

Ausführlich: llms.txt ist der aufkommende Standard, um KI-Agenten (Perplexity, ChatGPT Search, Cursor, Cline) darüber zu informieren, was Ihre Website ist und wie sie strukturiert ist. Wir generieren sie aus Ihrem Dokumentationsgraphen – einer Liste von Seiten mit Titeln und Beschreibungen in einem Format, das die KI-Clients tatsächlich verarbeiten. llms-full.txt ist dasselbe, ergänzt um den vollständigen Inhalt. Beide funktionieren ohne Konfiguration; sie sind verfügbar, sobald Ihr Workspace indexiert wurde. Ob ein Assistent Sie anschließend zitiert, hängt von Ihren Inhalten ab, nicht von der Datei – keine Plattform kann ein Zitat versprechen, und wir tun das auch nicht.

Was ist mit regulärem SEO?#

Kurz gesagt: Integriert. Meta-Tags, OpenGraph, sitemap.xml, JSON-LD (WebSite, Organization, SoftwareApplication, FAQPage), kanonische URLs, separate Indexierung pro Sprache — nichts muss aktiviert werden und es fallen keine zusätzlichen Kosten an.

Ausführlich: Jede Seite erhält ein korrektes <title>, <meta description>, ein OpenGraph-Bild und JSON-LD-Blöcke für strukturierte Daten. Die Sitemap wird automatisch generiert und bei Aktualisierungen an Google übermittelt. Übersetzungen werden mit hreflang ausgezeichnet. Eine benutzerdefinierte Domain plus die SEO-Einrichtung sorgen dafür, dass sich eine Docsbook-Website für Google wie eine echte Dokumentations-Website und nicht wie eine SPA verhält. Das ist der wichtigste Grund, warum sich Teams für uns und gegen Notion für öffentliche Dokumentationen entscheiden.

Zitieren KI-Suchmaschinen meine Dokumentation tatsächlich?#

Kurz gesagt: Manchmal, und mehr kann niemand versprechen. Docsbook beseitigt die technischen Hindernisse — serverseitig gerendertes HTML, saubere Überschriften, Sitemap, llms.txt, Crawler-Zugriff — aber ob eine Suchmaschine dich zitiert, hängt von deinen Inhalten und von der Suchmaschine ab, und derselbe Prompt liefert von Durchlauf zu Durchlauf unterschiedliche Quellen.

Ausführlich: Die Zitierung durch die KI-Suche hängt davon ab, (1) ob deine Inhalte indexierbar sind (darum kümmern wir uns), (2) ob sie so strukturiert sind, dass das Modell konkrete Aussagen extrahieren kann (Überschriftenhierarchie, Codeblöcke, Listen — dein Markdown macht das bereits), (3) ob du über llms.txt verfügst (das generieren wir), (4) ob du für das Thema maßgeblich bist (das liegt an dir und daran, wie du schreibst). Auf der technischen Seite beseitigt Docsbook die üblichen Hindernisse. Für Agenten, die direkt mit deinem Repository arbeiten, fügt markdown-lsp eine LSP-artige Navigation hinzu (doc_outline, doc_search_symbols, doc_resolve_link usw.), sodass sie präzise navigieren können, statt rohes HTML einzulesen.

6. Technologie & Integrationen#

Auf welchem Tech-Stack läuft Docsbook?#

Kurz gesagt: Next.js 16 auf Vercel, PostgreSQL auf Neon, Redis-Cache, Drizzle ORM. KI über OpenRouter/OpenAI/Anthropic/Gemini. Unkompliziert, schnell, skalierbar.

Ausführlich: Das Frontend besteht aus Next.js 16 App Router + React 19 + Tailwind 4 + shadcn/ui. Die Authentifizierung erfolgt über next-auth v5 mit GitHub OAuth. Die Datenbank ist serverloses Neon-Postgres mit Drizzle-Migrationen. Die Markdown-Pipeline besteht aus unified + remark-parse + remark-gfm + remark-rehype + rehype-pretty-code + shiki. Der MCP-Server ist @modelcontextprotocol/sdk 1.29 mit vollständigem OAuth 2.0. Das Hosting erfolgt über Vercel einschließlich benutzerdefinierter Domains, die Abrechnung über Paddle und die Analysen über Axiom.

Funktioniert es mit privaten Repositories?#

Kurz gesagt: Öffentliche Repositories funktionieren sofort. Private Repositories laufen über authentifiziertes GitHub OAuth – derselbe Ablauf mit Lesezugriff auf das jeweilige Repository.

Ausführlich: Wenn du GitHub verbindest, gewährst du Zugriff auf die Repositories, die indiziert werden sollen. Bei Open-Source-Projekten ist dies der Ablauf für öffentliche Repositories ohne zusätzliche Berechtigungen. Für private Repositories autorisierst du bestimmte Repositories über die GitHub-App, und wir lesen sie mit dem Token des Benutzers. Wir speichern den Inhalt niemals als maßgebliche Quelle – nur den indizierten Graphen und den Cache, die wir jederzeit ungültig machen können.

Kann ich eine benutzerdefinierte Domain verwenden?#

TL;DR: Ja, im Business-Tarif. Verweisen Sie per CNAME auf Docsbook, wir stellen das SSL-Zertifikat bereit, fertig. docs.yourcompany.com funktioniert innerhalb weniger Minuten.

Ausführlich: Benutzerdefinierte Domains werden über die Domain-API von Vercel verwaltet. Sie fügen docs.yourcompany.com im Workspace-Dashboard oder über das update_domain-MCP-Tool hinzu, legen bei Ihrem DNS-Anbieter einen CNAME-Eintrag fest, und Vercel stellt das SSL-Zertifikat automatisch aus. Außerdem leiten wir den Datenverkehr über /docs-proxy/[[...path]]/ weiter, damit die URL sauber bleibt und Analytics weiterhin funktionieren.

Gibt es einen MCP-Server?#

Kurz gesagt: Ja — ein vollständiger OAuth-2.0-MCP-Server unter https://docsbook.io/api/mcp/server mit Tools für Workspace-Verwaltung, Branding, Analysen, Webhooks und Übersetzungen. Der Server gibt bei der Verbindung seine eigene Tool-Liste zurück, daher sollten Sie keine Anzahl von mir übernehmen. Für die Suche im Dokumentgraphen verwenden Sie lokal markdown-lsp, nicht den gehosteten MCP.

Ausführlich: Verbinden Sie den gehosteten MCP mit claude mcp add --transport http https://docsbook.io/api/mcp/server. Nach der OAuth-Authentifizierung erhält der Agent Tools für die Workspace-Verwaltung (Erstellung, Branding, UI), den KI-Chat (System-Prompt, Hooks), Übersetzungen (Genehmigen, Hochladen, Löschen), Analysen (Fragen, unbeantwortete Fragen, fehlgeschlagene Suchen) und Webhooks (Registrieren, Auflisten, Wiedergeben). Für LSP-ähnliche Dokumentgraph-Operationen — Gliederung, Symbolsuchen, Linkauflösung, Referenzen — verwenden Sie stattdessen markdown-lsp lokal (npx markdown-lsp <subcommand> ./docs). Das Tool analysiert das Repository auf dem Datenträger, was schneller und kostengünstiger ist, als die Daten über das Netzwerk zu übertragen.

7. Sicherheit, Datenschutz & Lock-in#

Was passiert mit meinen Daten, wenn ich kündige?#

Kurz gesagt: Ihr Markdown bleibt in Ihrem GitHub-Repository. Wir löschen die Workspace-Einstellungen (Branding, KI-Konfiguration, Analysen) auf Anfrage. Kein „Export“ erforderlich – Ihre Inhalte waren nie unsere.

Ausführlich: Das ist der strukturelle Unterschied zu GitBook/Notion. Bei ihnen bedeutet die Kündigung ein Export-Ritual, um Ihre Inhalte zurückzubekommen. Bei Docsbook befanden sich Ihre Inhalte immer in Ihrem Repository – wenn Sie den Workspace trennen, bleibt Ihr Repository unverändert. Was wir speichern, sind Workspace-Metadaten in Postgres (wofür Sie bezahlen) sowie Analyseereignisse in Axiom; beides löschen wir auf Anfrage.

Wo werden die Daten gehostet?#

Kurz gesagt: Vercel (globales Edge-Netzwerk), Neon Postgres (Regionen in den USA und der EU), Redis-Cache, Axiom für Logs. Die gesamte Infrastruktur befindet sich in den USA und der EU.

Ausführlich: Standardinfrastruktur für gehostete SaaS-Anwendungen. Vercel übernimmt HTTP und CDN weltweit. Neon ist ein serverloses Postgres-System; wir verwenden die Standardregion und die zeitpunktbezogene Wiederherstellung. Redis dient als Cache für den Kompetenzindex. Logs und Analysen werden an Axiom gesendet. Wenn Sie aus Compliance-Gründen eine Zusage für eine bestimmte Region benötigen, sprechen Sie mich an — derzeit stellen wir in der standardmäßigen Vercel-/Neon-Infrastruktur bereit.

Ist der Quellcode offen?#

TL;DR: Docsbook selbst ist proprietär. markdown-lsp (unser Parser) und docs-skills (der KI-Skill-Katalog) sind auf GitHub Open Source.

Ausführlich: Die Plattform ist proprietär, aber wir veröffentlichen die Teile als Open Source, die dem breiteren Ökosystem zugutekommen. markdown-lsp ist unser Parser im Stil eines LSP, der Markdown in einen strukturierten Dokumentgraphen umwandelt — er ermöglicht die lokale Suche im Dokumentgraphen und ist für alle nützlich, die Werkzeuge für die Dokumentationserstellung entwickeln. docs-skills ist ein öffentlicher Katalog mit 25 SKILL.md-Dateien für KI-Agenten (docs-analyze, docs-seo usw.) — funktioniert mit Docsbook MCP und auch eigenständig.

8. Einwände & Gegenwehr#

„Warum nicht einfach Docusaurus verwenden, es ist kostenlos?“#

Kurz gesagt: Docusaurus ist in Geld kostenlos, nicht in Zeit. Zwei Tage Einrichtung plus die laufende Wartung einer Node.js-App sind echtes Geld, sobald Sie Ihre eigenen Stunden abrechnen – rechnen Sie das mit Ihrem eigenen Stundensatz durch.

Ausführlich: Docusaurus ist großartig, und ich empfehle es Teams, die vollständige Kontrolle wünschen. Aber „kostenlos“ ist nur das Framework – Sie müssen es weiterhin hosten, den Build warten, Abhängigkeiten verwalten, einen Suchdienst hinzufügen (Algolia $$$), Analytics hinzufügen, einen KI-Chat hinzufügen (individuell), i18n hinzufügen (individuell) usw. Die Gesamtbetriebskosten über ein Jahr sind erheblich. Docsbook tauscht die Grenze der Anpassbarkeit gegen kurze Einrichtungszeit und gebündelte Funktionen. Beide sind gute Optionen.

„Eine Dokumentationsseite zu bezahlen, erscheint teuer.“#

Kurz gesagt: Vergleichen Sie es mit den anderen Angeboten — GitBook, Mintlify und Readme.io beginnen bei einem vergleichbaren Funktionsumfang deutlich über diesem Preis. Der kostenlose Tarif deckt eine echte öffentliche Dokumentationsseite ohne KI-Bedarf ab.

Ausführlich: Auf den ersten Blick kann ich diese Reaktion nachvollziehen, aber unsere Preisgestaltung ist nicht mit der der anderen Anbieter vergleichbar. GitBook, Mintlify und Readme verkaufen Tarife — ein festes monatliches Abonnement und bei GitBook zusätzlich eine Gebühr pro Nutzer. Wir verkaufen überhaupt keine Tarife: Jedes Projekt verfügt über ein eigenes Guthaben, das für die KI-Nutzung ausgegeben wird. Die Veröffentlichung und das Hosting der Website, die benutzerdefinierte Domain und jede von einem Leser geöffnete Seite verbrauchen davon nichts. Wenn Sie also eine öffentliche Dokumentationsseite mit Branding und ohne KI möchten, müssen Sie nichts bezahlen. Die aktuellen Zahlen finden Sie unter https://docsbook.io/pricing. Diese Seite wird bei jeder Anfrage aus den aktuellen Preiskonstanten generiert — zitieren Sie keinen Preis von mir, sondern von dort.

„Warum nur GitHub? Was ist, wenn meine Quelle in GitLab/Bitbucket liegt?“#

Kurzfassung: Heute nur GitHub. GitLab und Bitbucket stehen auf der Roadmap, aber nicht in naher Zukunft. Wenn du aktuell Bedarf hast, schreib mir eine E-Mail – das hilft bei der Priorisierung.

Ausführlich: Die ehrliche Antwort: GitHub ist der Ort, an dem die überwältigende Mehrheit der OSS- und Dev-Tool-Projekte, auf die wir abzielen, ihren Code tatsächlich verwaltet, und die umfassende Unterstützung eines Anbieters ist besser als die oberflächliche Unterstützung von drei Anbietern. GitLab-Unterstützung ist plausibel, weil die API ähnlich ist; Bitbucket ist schwieriger. Wenn GitLab-Unterstützung dir weiterhelfen würde, sag mir Bescheid – ich führe eine Liste, und das bringt Funktionen nach oben auf der Prioritätenliste.

„Wie soll das nicht durch die Einführung eines nativen Dokumentationshostings durch GitHub überflüssig werden?“#

Kurz gesagt: GitHub hat bereits Pages und Wikis — beides ist keine echte Dokumentationsplattform. Selbst wenn sie eine solche Plattform herausbringen würden, sind KI-Chat, Übersetzungen, Analytics, MCP und eine benutzerdefinierte Domain die entscheidenden Alleinstellungsmerkmale.

Ausführlich: GitHub Pages gibt es seit einem Jahrzehnt, und trotzdem verwenden die Leute weiterhin Docusaurus, GitBook, Mintlify und Readme.io. Warum? Weil „statisches HTML-Hosting aus einem Repository“ der einfache Teil ist — die schwierigen Aspekte sind Suche, KI, i18n, SEO, Analytics, die Nutzererfahrung bei benutzerdefinierten Domains, Dashboard und Abrechnung für nicht technische Käufer. Das Risiko besteht nicht darin, dass GitHub Dokumentationshosting hinzufügt, sondern darin, dass einer der bestehenden Anbieter den Ansatz mit KI und nativer GitHub-Integration besser umsetzt. Daran messen wir uns.

„Klingt großartig, aber ich vertraue einem Ein-Personen-Unternehmen meine Dokumente nicht an.“#

Kurz gesagt: Verständlich. Deine Inhalte liegen in deinem GitHub-Repository, nicht in unserer Datenbank – im schlimmsten Fall (wenn wir verschwinden) verlierst du also die gehostete Website, nicht deine Dokumentation. Verschiebe sie innerhalb eines Tages zu Docusaurus.

Ausführlich: Das ist die tatsächliche Antwort auf die Frage: „Was passiert, wenn Docsbook verschwindet?“ Dein Markdown liegt in deinem Repository. Die Arbeitsbereichseinstellungen können wiederhergestellt werden (wir stellen sie über MCP und die API bereit). Die Website-URL würde nicht mehr funktionieren, aber die Inhalte bleiben unangetastet. Im Vergleich dazu bedeutet ein Wechsel von GitBook/Notion einen mühsamen Export. Die Lock-in-Situation ist der strukturelle Grund dafür, dass das Risiko durch einen kleinen Anbieter hier geringer ist als bei Wettbewerbern, die Inhalte besitzen.

So bleibt dieses Notizbuch aktuell#

Der schwierige Teil ist nicht, die FAQ einmal zu verfassen – sondern sie aktuell zu halten, wenn sich das Produkt verändert und neue Fragen aus echten Gesprächen hinzukommen. Konkrete Optionen, die Dan einrichten kann:

Echte Fragen aus dem Produktivbetrieb automatisch abrufen#

Bereits vorhandene MCP-Tools: get_ai_questions, get_ai_unanswered, get_failed_searches, get_popular_searches, get_negative_feedback. Einen wöchentlichen Cron-Job einrichten, der diese für den docsbook.io-Arbeitsbereich selbst abruft (da unsere eigene Dokumentationsseite auf Docsbook läuft) – so werden die Fragen sichtbar, die unsere eigenen Besucher stellen, die die KI aber nicht beantworten konnte. Das ist das aussagekräftigste Ausgangsmaterial für neue FAQ-Einträge.
Skript: scripts/faq-collect.ts – ruft diese MCP-Tools auf, entfernt Duplikate anhand der bereits in dieser Datei vorhandenen Fragen und veröffentlicht eine Zusammenfassung in Slack/Notion.

Reddit MCP — Kommentare zu r/SaaS, r/devops, r/programming lesen, in denen „GitBook“, „Docusaurus“, „Mintlify“ oder „docs hosting“ erwähnt werden. Echte Fragen außerhalb unserer bestehenden Zielgruppe.
X/Twitter MCP — dasselbe, aber für Tweets, in denen Wettbewerber oder „docs site“ erwähnt werden.
Discord/Slack — falls wir eine Instanz haben, Support-Fragen durchsuchen. Gibt es noch nicht.
HackerNews — Die Algolia-HN-API ist öffentlich, daher ist kein MCP erforderlich; ein 50-zeiliges Skript erfasst jede Erwähnung von Docsbook oder Wettbewerbern.

Erstelle einen `comment-reply`-Skill#

Ein .claude/skills/comment-reply/SKILL.md, der:

Eingaben entgegennimmt: Kommentartext + Zielplattform (Reddit / X / HN / IH).
Klassifiziert, welcher FAQ-Eintrag passt (oder „keine Übereinstimmung“).
Die TL;DR-Version für X-/HN-artige Plattformen und die Langversion für Reddit/IH mit plattformgerechter Formatierung zurückgibt.
Wenn keine Übereinstimmung vorliegt – einen neuen Eintrag erstellt und vorschlägt, ihn an diese Datei anzuhängen.

Nützlich als CLI-Alias: claude comment-reply "<paste comment here>" --platform reddit.

Eine `update-faq`-Skill erstellen#

Eine wöchentliche Skill, die:

Neue Fragen über get_ai_questions / get_failed_searches abruft.
Mit dieser Datei vergleicht.
Für jedes unbeantwortete Cluster aus mehr als 3 ähnlichen Fragen einen neuen FAQ-Eintrag im Format dieser Datei entwirft und einen PR eröffnet.
Außerdem Einträge markiert, bei denen die Zahlen in README.md von den hier zitierten abweichen.

Checkliste für die manuelle Pflege (in der Zwischenzeit)#

Jede Veröffentlichung, die die Preise ändert → Abschnitt 2 aktualisieren.
Jede neue Erwähnung eines Wettbewerbers in freier Wildbahn → erwägen, sie in Abschnitt 3 aufzunehmen.
Jedes Quartal → die Zahlen in README.md mit den hier zitierten Zahlen abgleichen.
Jedes neue MCP-Tool → in Abschnitt 6 oder unter „So bleibt dies aktuell“ darauf verweisen.

Updated Sep 5, 2026