llms.txt

llms.txt ist ein Klartextindex einer Website, der für Modelle statt für Browser geschrieben wurde: ein Titel, eine einzeilige Zusammenfassung und eine verlinkte Liste der lesenswerten Seiten. Docsbook generiert llms.txt und llms-full.txt automatisch für jeden Arbeitsbereich — ohne Konfiguration, ohne Build-Schritt und ohne manuelle Synchronisierung.

Diese Seite beschreibt genau, was Docsbook in diese Dateien schreibt, und anschließend — weil es auf dieser Seite um ehrliche maschinenlesbare Aussagen geht — wie belastbar die Belege für llms.txt tatsächlich sind. Die Kurzfassung des zweiten Teils: Veröffentlichen Sie es, die Kosten sind gleich null, und schreiben Sie ihm kein Ergebnis zu.

Wo stellt Docsbook diese Dateien bereit?#

Alle vier werden als text/plain; charset=utf-8 bereitgestellt und benötigen keine Authentifizierung. Ein Workspace, der unter einem Pfad der Apex-Domain veröffentlicht ist — eine Showcase-Demo eingeschlossen, da eine Demo ein Workspace ist — erhält unter diesem Pfad dasselbe Paar, beschränkt auf das eine im URL genannte Projekt, sodass ein Crawler, der den Index eines Produkts abruft, niemals die Seiten eines anderen Produkts erhält.

Jede Seite wird unter ihrer kanonischen URL aufgeführt. Ein Workspace, dessen Seiten auf der Apex-Domain kanonisch sind, wird niemals auf seiner Mirror-Subdomain beworben, da dieser Host weiterleitet und Disallow: / in robots.txt beantwortet. Einem Crawler eine Liste von URLs zu übergeben, von denen ihm abgeraten wird, sie abzurufen, ist schlimmer, als ihm überhaupt keine Liste zu übergeben.

Was genau kommt in die llms.txt des Workspace?#

Markdown, in dieser Reihenfolge: eine H1 mit dem Namen des Workspace oder Produkts, ein Blockzitat, das zusammenfasst, worum es in der Dokumentation geht und wo sie zu finden ist, eine H2 pro verbundenem Repository und unter jeder H2 eine Aufzählung von [page title](canonical URL) für jede veröffentlichte Markdown-Seite. Danach folgt ein Abschnitt Über diesen Workspace – der Teil, der für Agents statt für Crawler geschrieben ist:

## About this workspace
 
- Hosted by: [Docsbook](https://docsbook.io) — AI-native documentation platform
- MCP server (manage this workspace via AI agent): https://docsbook.io/api/mcp/server
- Skills catalog (AI agent instructions for docs tasks): https://docsbook.io/skills
- Last generated: 2026-09-05T09:14:22.104Z
 
> To connect an AI agent to this workspace: `claude mcp add --transport http docsbook https://docsbook.io/api/mcp/server`

Drei Verhaltensweisen sind wissenswert:

• Die H1 benennt das Produkt, nicht das Konto. Eine Datei, die auf ein Repository beschränkt ist, trägt den Anzeigenamen dieses Workspace; nur eine kontoweite Datei trägt den Login des Kontos als Titel. Die H1 ist das Erste, was ein Assistent zitiert, wenn er gefragt wird, was ein Produkt ist, und der Konto-Login ist normalerweise die falsche Antwort.
• Auch ein leerer Workspace liefert weiterhin eine gültige Datei – die H1, eine Zeile mit dem Hinweis, dass noch keine öffentlichen Dokumente indexiert sind, und einen Link zur Startseite. Ein leerer Index ist eine Tatsache; ein 404 ist ein Rätsel.
• Eine Seite, deren Abruf fehlschlägt, wird übersprungen und führt nicht zum Abbruch. llms-full.txt wird Seite für Seite zusammengestellt; bei einer einzelnen nicht erreichbaren Datei wird ein Fehler protokolliert und diese Seite ausgelassen, anstatt die gesamte Anfrage fehlschlagen zu lassen.

In llms-full.txt erscheint jede Seite unter ihrer eigenen H2 mit einer Source:-Zeile, die ihre kanonische URL enthält, während ihr YAML-Frontmatter entfernt wird. Die Quellzeile ermöglicht es einem Assistenten, die Seite zu zitieren, aus der ein Satz stammt, statt das gesamte Paket zu zitieren.

llms.txt oder llms-full.txt — welche Datei braucht ein Agent?#

llms.txt       — compact index: page titles and links, one line each
llms-full.txt  — the full Markdown body of every page, concatenated

Verwende den Index, wenn der Agent eine Übersicht benötigt und Seiten bei Bedarf abruft; verwende die vollständige Datei, wenn er die gesamte Wissensbasis in einer Anfrage benötigt und das Kontextfenster dafür ausreicht. Für den Zwischenfall gibt es eine dritte Möglichkeit: Jede einzelne Seite ist als rohes Markdown unter /api/md/<owner>/<repo>/<page path> verfügbar, und dieselbe Route ohne Seitenpfad gibt jede Markdown-Datei des Repositorys verkettet zurück. Das ist die Route hinter dem Eintrag Als Markdown anzeigen im Seitenmenü.

Wie unterscheidet sich llms.txt von sitemap.xml?#

Sie beantworten unterschiedliche Fragen, und keines ersetzt das andere.

Docsbook erzeugt beide, und audit_geo prüft beide.

Wie oft wird es aktualisiert?#

Docsbook generiert die Datei auf Anfrage aus deinen veröffentlichten Seiten neu und speichert das Ergebnis für eine Stunde (Cache-Control: public, s-maxage=3600, stale-while-revalidate=86400). Eine Seite, die du auf GitHub hochlädst, erscheint innerhalb einer Stunde nach dem nächsten Abruf. Es gibt keinen Build-Schritt, keine Datei, die du committen musst, und kein Kontingent – ein Agent kann die Datei so oft abrufen, wie er möchte.

Was kann ich daran ändern, was ein Agent sieht?#

Drei Dinge, und nur drei:

1. Benennen Sie Ihre Dateien sinnvoll. Der Linktext in llms.txt stammt aus dem Dateipfad, nicht aus dem Frontmatter der Seite title. api-rate-limits.md wird zu „Api Rate Limits“; ein README.md im Repository-Stammverzeichnis wird zu „Overview“; page2.md wird zu „Page2“, und kein Modell wird ihn auswählen.
2. Veröffentlichen Sie die Seite. Nur committetes Markdown im Standard-Branch wird aufgelistet. Entwürfe und nicht gepushte Änderungen befinden sich in keiner der beiden Dateien.
3. Schreiben Sie den ersten Absatz als Antwort. llms-full.txt übernimmt den Textkörper unverändert, daher liest ein Assistent zuerst genau das, womit die Seite beginnt.

Wie stark ist die Evidenz für llms.txt?#

Schwach, und Docsbook wird nicht so tun, als wäre es anders. Hier ist die gesamte Argumentation, in beide Richtungen.

Was die Datei Ihnen trotzdem bringt. Ein Agent, dem Sie die URL übergeben — in einem Prompt, in einem MCP-Client oder in einem Support-Workflow — erhält mit einem einzigen Abruf eine vollständige, aktuelle Übersicht Ihrer Dokumentation, statt sie crawlen zu müssen. Ihr MCP-Server und Ihr Skills-Katalog werden darüber auffindbar. Die Datei lässt sich vergleichen und ist daher ein kostengünstiges Inventar dessen, was tatsächlich veröffentlicht ist. Und sie kostet Sie nichts, weil Docsbook sie generiert.

Was sie Ihnen nicht bringt. Jegliche Aussage über Zugriffe durch Assistenten. Wenn Sie wissen möchten, ob Assistenten Ihre Dokumentation lesen, messen Sie das, was Spuren hinterlässt: Crawler-Zugriffe von User-Agents der Assistenten und Referral-Traffic von Assistant-Domains. Beides ist in Ihren Analysen sichtbar; eine Datei unter einer URL ist für sich genommen kein Beleg für irgendetwas.

Grenzen und offene Fragen#

• Der Linktext ignoriert dein Frontmatter title. Eine Seite mit dem Titel „Ratenlimits und Kontingente“ im Frontmatter wird als „API-Ratenlimits“ aufgeführt, wenn dies der Dateiname ist. Benenne die Datei um oder akzeptiere den abgeleiteten Titel.
• llms-full.txt hat keine Größenbegrenzung. Ein großer Workspace erzeugt eine Datei, die das Kontextfenster eines Agenten überschreiten kann; es gibt weder Paginierung noch Kürzung. Bevorzuge llms.txt zusammen mit seitenweisen Abrufen bei mehr als einigen Dutzend Seiten.
• Docsbook stellt die .md-Seitenvarianten der Spezifikation nicht bereit. Der Vorschlag verlangt „eine saubere Markdown-Version dieser Seiten unter derselben URL wie die ursprüngliche Seite … mit angehängtem .md“. Docsbook stellt stattdessen unter /api/md/… rohes Markdown bereit, also denselben Inhalt unter einer anderen Adresse, und das ist nicht das, wonach ein spezifikationskonformer Client suchen würde.
• Der einstündige Cache ist nicht konfigurierbar, und ebenso wenig der Inhalt der Datei. Das ist beabsichtigt – es gibt keine zweite, maschinenlesbare Kopie deiner Dokumentation, die vom Original abweichen könnte –, aber das bedeutet, dass du nicht kuratieren kannst, was ein Agent sieht.
• Fraglich ist: Wird irgendetwas davon von den relevanten Assistenten gelesen? Die Dokumentation des Anbieter-Bots beschreibt Crawler, die Seiten abrufen; an keiner Stelle wird das Abrufen von llms.txt beschrieben. Bis ein Anbieter die Nutzung dokumentiert oder jemand Serverprotokollnachweise veröffentlicht, die der oben genannten Ahrefs-Messung widersprechen, solltest du die Datei eher als kostenlose Hygiene denn als Kanal betrachten.

Verwandte Themen#

• GEO — die Signale auf Seitenebene: TL;DR-Block, sichtbare Datumsangaben, Autorenangabe.
• Zitationssignale — die Schreibregeln, die bestimmen, ob eine abgerufene Passage zitiert wird.
• SEO — Sitemap, kanonische URLs, noindex.
• MCP-Server — die maschinenlesbare Schnittstelle für Agenten, die sowohl schreiben als auch lesen.
• Quelle der Wahrheit — der lokale Dokumentgraph für einen Agenten, der dein Repository auf der Festplatte hat.