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. ---

Carnet de réponses FAQ : réponses à copier-coller pour les commentaires

Usage interne — réponses à copier-coller pour Reddit, X, IndieHackers, Product Hunt, HackerNews et les commentaires sous les publications de concurrents.

Format pour chaque question : TL;DR (1 à 2 phrases, tient dans un tweet) + Version longue (3 à 5 phrases pour les fils de discussion et les commentaires de blogs).

Ton : la voix honnête d'un fondateur. Pas de discours marketing creux, pas de « plateforme révolutionnaire alimentée par l'IA ». Commencez par expliquer concrètement ce que cela fait, mentionnez le compromis, et ajoutez un lien vers la documentation si cela est pertinent.

Source de référence pour les chiffres et les faits : la page des tarifs et la présentation de la documentation. Si un chiffre indiqué ici ne correspond pas à ces sources, ce sont elles qui prévalent — corrigez ce fichier.

1. Général#

Qu’est-ce que Docsbook ?#

En bref : Docsbook transforme un dépôt GitHub public en site de documentation en quelques secondes. Collez github.com/user/repo, le site apparaît à l’adresse docsbook.io/user/repo, et chaque push vers main le met automatiquement à jour — détecté par un minuteur dans les 24 heures plutôt que par un webhook : dites donc « aucune étape de build », jamais « instantanément ».

En détail : Il s’agit d’une plateforme de documentation hébergée destinée aux personnes qui souhaitent que leur documentation reste au format Markdown dans GitHub — et non dans un CMS propriétaire. Aucun pipeline CI/CD à configurer et aucun docusaurus.config.js à surveiller. Vous bénéficiez du site de documentation, d’un chatbot IA intégré entraîné sur votre contenu, de traductions IA en 15 langues avec un indexage SEO distinct, d’analyses complètes et d’un serveur MCP permettant aux agents IA de gérer l’espace de travail. Un domaine personnalisé avec SSL gratuit est proposé en option avec l’offre Business. Le forfait gratuit est véritablement gratuit — ce n’est pas une version d’essai.

À qui cela s'adresse-t-il ?#

TL;DR : Fondateurs de SaaS, équipes d'outils de développement et mainteneurs d'OSS qui veulent des docs sérieuses sans passer deux semaines sur la configuration de Docusaurus ou un abonnement par éditeur sur GitBook.

Long : Le point idéal est une petite équipe qui écrit déjà en Markdown sur GitHub et qui veut le site publié, la recherche, le chat AI, les traductions et les analyses — sans posséder l'infrastructure. Les équipes qui souhaitent également un domaine personnalisé ou des webhooks passent à Business. Si vous avez un rédacteur technique et un système de design personnalisé, Docusaurus est probablement encore mieux. Si vous avez une équipe de docs de 20 personnes et des exigences SSO d'entreprise, GitBook convient. Tout le monde entre les deux est pour qui Docsbook est conçu.

Combien de temps faut-il réellement pour publier ?#

TL;DR : 5–30 secondes. Connectez GitHub, pointez vers un dépôt, le site est en ligne. Pas d'étape de construction, pas de déploiement.

Long : La première publication est la plus longue car nous indexons le dépôt via l'API GitHub. Après cela, chaque push vers main met à jour le site en quelques secondes — pas d'action GitHub, pas de déploiement Vercel à maintenir. Le pipeline d'indexation lit README.md et le dossier docs/, analyse avec markdown-lsp (notre analyseur LSP open-source, AST via unified+remark au lieu de regex fragile), et rend avec shiki + rehype.

Où se trouve réellement mon contenu ?#

TL;DR : Dans votre dépôt GitHub. Docsbook lit à partir de celui-ci mais n'écrit jamais en retour. Annulez à tout moment — votre Markdown reste exactement là où il était.

Long : C'est l'histoire de l'anti-verrouillage. Notion, GitBook et Mintlify (principalement) possèdent votre contenu — pour partir, vous devez exporter. Avec Docsbook, la source de vérité est votre dépôt. Nous mettons en cache et indexons, mais nous ne stockons pas le contenu de manière autoritaire. Les paramètres de l'espace de travail (branding, configuration AI, domaine, analytics) se trouvent dans notre Postgres ; si vous partez, ces paramètres disparaissent — vos docs ne le font pas.

2. Tarification & plans#

Combien cela coûte-t-il ?#

TL;DR : Nous ne vendons pas de niveaux. Chaque projet a son propre solde et le solde est dépensé pour l'utilisation de l'IA — le site, l'hébergement, le domaine personnalisé et les vues de page ne coûtent rien. Chiffres actuels : https://docsbook.io/pricing

Long : Publier un site de documentation à partir d'un dépôt GitHub, l'héberger, le servir sur votre propre domaine avec SSL, et chaque lecteur qui ouvre une page — rien de tout cela ne consomme quoi que ce soit. Ce qui est mesuré, c'est l'IA : les questions posées à l'assistant et les exécutions de traduction sont facturées sur un solde détenu par projet, au prix réel du fournisseur pour le modèle qui a répondu, plus notre marge, et le tableau de bord vous montre le modèle, son tarif et la marge afin que la déduction soit vérifiable. La facturation est par compte, pas par siège, donc personne ne paie pour un collègue qui pourrait corriger une faute de frappe. Ne me demandez pas de prix — https://docsbook.io/pricing est généré à partir des constantes de prix en direct à chaque demande, donc il est correct au moment où vous l'ouvrez.

Le plan gratuit est-il un essai ?#

TL;DR : Il n'y a pas d'essai, car il n'y a pas de niveau à essayer. Exécutez un véritable site de documentation public avec une marque personnalisée, une navigation, un thème, des polices, votre propre domaine et SSL, et ne payez rien — l'utilisation de l'IA est la seule chose qui affecte un solde.

Long : Je (Dan) voulais que les mainteneurs d'OSS et les hackers indépendants utilisent la chose sans penser du tout au prix, donc le site lui-même n'est pas ce pour quoi nous facturons. Ce qui coûte de l'argent, c'est ce qui nous coûte de l'argent : l'inférence LLM. Si votre dépôt est public et que vous voulez un bon site de documentation avec un domaine personnalisé, il n'y a rien à acheter. Lorsque vous commencez à vous appuyer sur l'assistant ou sur les traductions, c'est à ce moment-là que le solde compte.

Pourquoi Pro est-il un abonnement et non un forfait à vie ?#

TL;DR : Nous vendions auparavant un plan PRO à vie unique ; il n'est plus proposé, et les clients à vie existants sont conservés. Ce qui l'a remplacé est un paiement à l'utilisation, car le chat IA et les traductions entraînent des coûts d'inférence continus qu'un prix forfaitaire à vie ne peut pas couvrir.

Long : Un prix forfaitaire à vie ne pouvait pas s'adapter à la quantité d'inférence LLM qu'un espace de travail utilise réellement — un utilisateur intensif pourrait coûter plus en un mois que ce qu'il a payé une fois. Ainsi, le modèle facture exactement cela : l'utilisation de l'IA, mesurée par rapport à un solde par projet, le site lui-même étant gratuit. Si vous avez acheté le PRO à vie unique d'origine avant le changement, vous conservez vos fonctionnalités d'origine sans coût supplémentaire ; ce plan est retiré et n'est plus vendu.

Que se passe-t-il si je dépasse les limites de demande d'IA ?#

TL;DR : L'utilisation de l'IA s'arrête lorsque le solde du projet est épuisé — vous n'êtes jamais facturé au-delà de ce que vous avez mis — et vous le rechargez quand vous voulez plus. Vous pouvez également apporter votre propre clé OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter et payer directement le fournisseur à la place.

Long : Chaque projet a son propre solde et chaque appel à l'IA est déduit de celui-ci au prix réel du modèle plus notre marge, tous deux affichés dans le tableau de bord. Lorsque le solde atteint zéro, l'assistant cesse de répondre plutôt que de vous facturer davantage — il n'y a pas de dépassement et pas de facture surprise. Rechargez le projet et il reprend. Vous pouvez également brancher votre propre clé API dans les paramètres de l'IA et acheminer les demandes via votre fournisseur, auquel cas nous ne mesurons rien du tout. Chiffres actuels : https://docsbook.io/pricing

Y a-t-il une politique de remboursement ?#

TL;DR : Oui — envoyez-moi un e-mail (dan@docsbook.io) dans les 30 jours, sans questions, remboursement complet via Paddle.

Long : La confiance compte plus que n'importe quelle vente unique. Si Docsbook ne convient pas à votre flux de travail, je préfère rembourser plutôt que d'avoir un client mécontent disant aux gens de ne pas l'utiliser. Paddle gère les mécanismes de remboursement, généralement en quelques jours ouvrables.

3. Concurrents#

En quoi cela diffère-t-il de GitBook?#

TL;DR : Même résultat (un site de documentation hébergé), une structure de prix complètement différente — GitBook facture par site et par éditeur, nous facturons l'utilisation de l'IA et rien pour le site — et votre contenu reste dans votre dépôt GitHub.

Long : Le prix de GitBook a deux axes à la fois : un tarif par site et un tarif par utilisateur pour tous ceux qui modifient le contenu. Le 2026-09-03, leur page de tarification indiquait Gratuit à 0 $ par site/mois avec un utilisateur, Premium à 65 $ par site/mois plus 12 $ par utilisateur/mois, et Ultimate à 249 $ par site/mois plus 12 $ par utilisateur/mois — consultez https://www.gitbook.com/pricing pour les chiffres d'aujourd'hui. Le contenu vit dans le CMS de GitBook, donc partir signifie une exportation. Avec nous, le site ne coûte rien, peu importe combien de personnes l'éditent, l'utilisation de l'IA est mesurée par rapport à un solde par projet, et votre Markdown ne quitte jamais votre dépôt GitHub. Le compromis est réel : GitBook a un éditeur WYSIWYG plus riche ; nous n'en avons pas — vous écrivez en Markdown.

En quoi cela diffère-t-il de Docusaurus ?#

TL;DR : Docusaurus est un framework React que vous auto-hébergez. Docsbook est un produit hébergé. 30 secondes contre 2 à 3 jours de configuration + maintenance continue d'une application Node.js.

Long : Docusaurus est fantastique si vous voulez un contrôle total et avez une équipe qui aime posséder le pipeline de construction, les plugins, les remplacements de thème et une cible de déploiement. Docsbook est pour les personnes qui veulent le site de documentation sans posséder le framework. Nous regroupons également la recherche, le chat AI, les traductions et les analyses, qui sont des plugins/services séparés dans une configuration Docusaurus. Si vous avez déjà déployé Docusaurus, ne migrez pas — cela fonctionne bien. Si vous commencez aujourd'hui et n'avez pas besoin de personnalisation au niveau du framework, Docsbook vous y amène en quelques secondes.

En quoi cela diffère-t-il de Mintlify?#

TL;DR : Ensemble de fonctionnalités comparable (docs hébergées, IA), mais Mintlify vous pousse vers MDX dans leur structure. Docsbook lit du Markdown simple depuis n'importe quel dépôt GitHub et est généralement moins cher.

Long : Mintlify est bon — bien conçu, bien commercialisé. Où nous différençons : (1) nous travaillons avec n'importe quel dépôt GitHub public qui a du Markdown dans README.md ou docs/, aucune configuration spécifique au projet requise ; (2) ils vendent un plan mensuel, nous mesurons l'utilisation de l'IA par rapport à un solde par projet et ne facturons rien pour le site — comparez https://mintlify.com/pricing avec https://docsbook.io/pricing; (3) nous exposons un serveur MCP complet, afin que les agents IA puissent gérer votre espace de travail de manière programmatique — lire le graphique de documentation, rechercher par symbole, changer de marque. Leur expérience de documentation principale est plus soignée dès le départ ; la nôtre rattrape son retard au fur et à mesure que vous personnalisez.

En quoi cela diffère-t-il de Notion?#

TL;DR: Notion est excellent pour les wikis internes. Mauvais pour les documents publics — pas de véritable SEO, pas de chat AI entraîné sur le contenu, pas de domaine personnalisé sur la plupart des plans, et Google ne l'indexe pas comme il indexe les sites de documents.

Long: Je vois beaucoup d'équipes utiliser Notion comme "docs" et se demander pourquoi personne ne les trouve. Les pages Notion ne sont pas structurées comme des documents (pas de hiérarchie de titres appropriée pour le SEO), n'exposent pas sitemap.xml, n'ont pas de chat AI intégré pour les visiteurs, et ne génèrent pas llms.txt pour les agents AI. Docsbook est construit spécifiquement pour les documents qui doivent être trouvés — par Google, par ChatGPT, par Perplexity. Gardez Notion pour votre wiki interne ; mettez les documents publics quelque part conçu pour cela.

En quoi cela diffère-t-il de Readme.io?#

TL;DR : Readme.io est axé sur la documentation API et vend l'IA en tant qu'option payante en plus du plan (le 2026-09-03, leur page indiquait Starter 0 $/mois, Pro 250 $/mois facturé annuellement, et "Ask AI" à 150 $/mois — voir https://readme.com/pricing). Docsbook est plus large — toute documentation de n'importe quel dépôt GitHub — et l'IA est mesurée par l'utilisation plutôt que vendue comme un niveau.

Long : Si vous avez une spécification OpenAPI et souhaitez une référence API soignée avec un essai immédiat, Readme.io est conçu pour ce travail précis et le fait bien. Docsbook est une plateforme de documentation plus générale — guides, références, articles de blog, tout ce que vous pouvez mettre en Markdown. Si vous avez besoin des deux, de nombreuses équipes utilisent Readme.io pour la référence API et Docsbook pour le site de documentation plus large.

4. Chat AI & traductions#

Comment fonctionne le chat AI ?#

TL;DR : Il est formé uniquement sur votre documentation, pas sur le web ouvert. Les visiteurs posent des questions, il répond avec des citations de vos pages de doc.

Long : Le flux est Recherche → Lecture → Réponse. Le chatbot récupère des sections pertinentes de votre graphique de doc indexé, puis synthétise une réponse avec le LLM, citant les pages d'où il a extrait les informations. Vous pouvez configurer des questions suggérées, l'invite système, des hooks pré/post LLM, et le fournisseur de modèle (nous par défaut à OpenRouter openai/gpt-4o-mini, mais vous pouvez brancher votre propre clé OpenAI / Anthropic / Gemini). Réponses en streaming, analyses d'utilisation complètes, et un get_ai_questions outil MCP pour que vous puissiez voir ce que vos utilisateurs demandent réellement.

Quels fournisseurs d'IA puis-je utiliser ?#

TL;DR : OpenRouter (par défaut), OpenAI, Anthropic, Gemini. Vous pouvez apporter votre propre clé API et choisir n'importe quel modèle que le fournisseur prend en charge.

Long : Le par défaut est OpenRouter avec openai/gpt-4o-mini car c'est bon marché et suffisamment bon pour la plupart des questions-réponses sur la documentation. Vous pouvez le remplacer au niveau de l'espace de travail dans les paramètres d'IA — collez votre clé, choisissez le modèle, c'est fait. Les demandes via votre propre clé ne comptent pas contre le plafond mensuel. C'est aussi ainsi que vous pouvez diriger vers un déploiement privé/dédié si la conformité l'exige.

Comment fonctionnent les traductions AI?#

TL;DR: 15 langues (EN, ES, FR, DE, PT, IT, RU, ZH, JA, KO, AR, HI, TR, PL, NL). Chaque version traduite est indexée dans Google comme une page distincte, avec le bon hreflang.

Long: Vous activez une langue dans l'espace de travail, Docsbook génère la traduction, et la version traduite devient une vraie page à docsbook.io/[owner]/[repo]/[lang]/.... Google traite chaque langue comme une URL indexable distincte — vous obtenez donc un SEO séparé pour chaque marché. Il y a un sélecteur de langue dans la barre latérale ou l'en-tête (configurable), et nous détectons automatiquement la langue du visiteur avec franc. Les entreprises ont un plafond de traduction mensuel plus élevé que Pro. Si vous avez votre propre flux de travail de traduction, définissez le mode de traduction sur external et poussez les traductions via l'outil MCP ou le webhook.

Puis-je examiner les traductions avant qu'elles ne soient mises en ligne ?#

TL;DR : Oui — Pro et Business prennent en charge une file d'attente d'approbation en attente. La traduction arrive en tant que brouillon, vous l'approuvez via MCP (approve_translation) ou le tableau de bord, puis elle est publiée.

Long : Cela est important pour les langues où vous avez un locuteur natif dans l'équipe et souhaitez une vérification avant l'expédition. Il y a aussi list_pending_translations et get_translation outils MCP afin qu'un agent puisse pré-sélectionner les brouillons et ne faire apparaître que ceux qui semblent douteux.

5. SEO & découverte de l'IA#

Docsbook génère-t-il `llms.txt`?#

TL;DR: Oui. Chaque espace de travail obtient /llms.txt et /llms-full.txt automatiquement, sans rien à activer. Au niveau de la plateforme aussi : docsbook.io/llms.txt.

Long : llms.txt est la norme émergente pour indiquer aux agents IA (Perplexity, ChatGPT Search, Cursor, Cline) ce qu'est votre site et comment il est structuré. Nous le générons à partir de votre graphique de documents — liste de pages avec titres et descriptions, dans un format que les clients IA peuvent réellement analyser. llms-full.txt est la même chose plus le contenu complet. Les deux fonctionnent sans configuration ; ils existent au moment où votre espace de travail est indexé. Que un assistant vous cite dépend de votre contenu, pas du fichier — aucune plateforme ne peut promettre une citation, et nous ne le faisons pas.

Qu'en est-il du SEO classique?#

TL;DR: Intégré. Balises meta, OpenGraph, sitemap.xml, JSON-LD (WebSite, Organization, SoftwareApplication, FAQPage), URLs canoniques, indexation séparée par langue — rien à activer et rien à payer.

Long: Chaque page obtient un <title>, <meta description>, une image OpenGraph et des blocs JSON-LD pour les données structurées. Le sitemap est généré automatiquement et prévient Google lors de la mise à jour. Les traductions sont exposées avec hreflang. Un domaine personnalisé plus la configuration SEO signifie qu'un site Docsbook se comporte comme un véritable site de documentation pour Google, et non comme une SPA. C'est la principale raison pour laquelle les équipes nous choisissent plutôt que Notion pour la documentation publique.

Les moteurs de recherche AI vont-ils réellement citer mes documents ?#

TL;DR : Parfois, et personne ne peut promettre plus que cela. Docsbook supprime les obstacles mécaniques — HTML rendu par le serveur, titres propres, plan du site, llms.txt, accès des robots d'exploration — mais le fait qu'un moteur vous cite dépend de votre contenu et du moteur, et la même invite renvoie différentes sources d'exécution à exécution.

Long : La citation par les moteurs de recherche AI dépend de (1) être indexable (nous gérons cela), (2) être structuré de sorte que le modèle puisse extraire des affirmations concrètes (hiérarchie des titres, blocs de code, listes — votre Markdown fait déjà cela), (3) avoir llms.txt (nous le générons), (4) être autoritaire sur le sujet (c'est à vous et à la façon dont vous écrivez). Du côté technique, Docsbook supprime les obstacles habituels. Pour les agents travaillant directement contre votre dépôt, markdown-lsp ajoute une navigation de style LSP (doc_outline, doc_search_symbols, doc_resolve_link, etc.) afin qu'ils puissent naviguer précisément au lieu d'aspirer du HTML brut.

6. Technologie & intégrations#

Quelle pile technologique Docsbook utilise-t-il?#

TL;DR: Next.js 16 sur Vercel, PostgreSQL sur Neon, cache Redis, Drizzle ORM. IA via OpenRouter/OpenAI/Anthropic/Gemini. Ennuyeux, rapide, évolutif.

Long: Le frontend est Next.js 16 App Router + React 19 + Tailwind 4 + shadcn/ui. L'authentification est next-auth v5 avec GitHub OAuth. La base de données est Neon serverless Postgres avec des migrations Drizzle. Le pipeline Markdown est unified + remark-parse + remark-gfm + remark-rehype + rehype-pretty-code + shiki. Le serveur MCP est @modelcontextprotocol/sdk 1.29 avec OAuth 2.0 complet. L'hébergement est Vercel incluant des domaines personnalisés, facturation via Paddle, analytics via Axiom.

Est-ce que cela fonctionne avec des dépôts privés?#

TL;DR: Les dépôts publics fonctionnent immédiatement. Les dépôts privés passent par l'authentification GitHub OAuth — le même processus, avec un accès en lecture au dépôt spécifique.

Long: Lorsque vous connectez GitHub, vous accordez l'accès aux dépôts que vous souhaitez indexer. Pour les projets OSS, c'est le flux de dépôt public sans scopes supplémentaires. Pour les dépôts privés, vous autorisez des dépôts spécifiques via l'application GitHub et nous les lisons avec le jeton de l'utilisateur. Nous ne stockons jamais le contenu de manière autoritaire — seulement le graphe indexé et le cache, que nous pouvons invalider à tout moment.

Puis-je utiliser un domaine personnalisé ?#

TL;DR : Oui, sur Business. Pointez un CNAME vers Docsbook, nous fournissons le certificat SSL, c'est fait. docs.yourcompany.com fonctionne en quelques minutes.

Long : Les domaines personnalisés passent par l'API de domaine de Vercel. Vous ajoutez docs.yourcompany.com dans le tableau de bord de l'espace de travail ou via l'outil MCP update_domain, définissez un CNAME chez votre fournisseur DNS, et Vercel émet automatiquement le certificat SSL. Nous faisons également un proxy via /docs-proxy/[[...path]]/ afin que l'URL reste propre et que les analyses continuent de fonctionner.

Y a-t-il un serveur MCP ?#

TL;DR : Oui — un serveur MCP OAuth 2.0 complet à https://docsbook.io/api/mcp/server, avec des outils pour la gestion des espaces de travail, le branding, l'analyse, les webhooks et les traductions. Le serveur renvoie sa propre liste d'outils lors de la connexion, donc ne me citez pas un nombre. Pour la recherche dans le doc-graph, utilisez markdown-lsp localement, pas le MCP hébergé.

Long : Connectez le MCP hébergé avec claude mcp add --transport http https://docsbook.io/api/mcp/server. Après OAuth, l'agent obtient des outils pour la gestion des espaces de travail (création, branding, UI), le chat AI (invite système, hooks), les traductions (approuver, télécharger, supprimer), l'analyse (questions, sans réponse, recherches échouées) et les webhooks (enregistrer, lister, rejouer). Pour les opérations de doc-graph de style LSP — plan, recherche de symboles, résolution de liens, références — utilisez markdown-lsp localement à la place (npx markdown-lsp <subcommand> ./docs). Il analyse le dépôt sur disque, ce qui est plus rapide et moins cher que de passer par le réseau.

7. Sécurité, confidentialité & verrouillage#

Que se passe-t-il avec mes données si j'annule ?#

TL;DR : Votre Markdown reste dans votre dépôt GitHub. Nous supprimons les paramètres de l'espace de travail (branding, configuration AI, analyses) sur demande. Aucun "export" requis — votre contenu n'a jamais été le nôtre.

Long : C'est la différence structurelle par rapport à GitBook/Notion. Avec eux, l'annulation signifie un rituel d'exportation pour récupérer votre contenu. Avec Docsbook, votre contenu a toujours été dans votre dépôt — lorsque vous déconnectez l'espace de travail, votre dépôt reste inchangé. Ce que nous conservons, ce sont les métadonnées de l'espace de travail dans Postgres (pour lesquelles vous payez), et les événements d'analyse dans Axiom, que nous supprimons sur demande.

Où les données sont-elles hébergées?#

TL;DR: Vercel (edge global), Neon Postgres (régions US/EU), cache Redis, Axiom pour les journaux. Toute l'infrastructure US/EU.

Long: Infrastructure SaaS hébergée standard. Vercel gère HTTP et CDN à l'échelle mondiale. Neon est un Postgres sans serveur, nous fonctionnons dans leur région par défaut avec récupération à un instant donné. Redis est utilisé pour mettre en cache l'index des compétences. Les journaux et les analyses vont à Axiom. Si vous avez besoin d'un engagement spécifique à une région pour la conformité, parlez-moi — pour l'instant, nous déployons dans l'empreinte standard de Vercel/Neon.

La source est-elle ouverte?#

TL;DR: Docsbook lui-même est un logiciel propriétaire. markdown-lsp (notre parseur) et docs-skills (le catalogue de compétences AI) sont open source sur GitHub.

Long: La plateforme est fermée mais nous OSS les parties qui bénéficient à l'écosystème plus large. markdown-lsp est notre parseur de style LSP qui transforme Markdown en un graphique de documents structuré — il alimente la recherche de graphiques de documents locaux et est utile pour quiconque construit des outils de documentation. docs-skills est un catalogue public de 25 fichiers SKILL.md pour les agents AI (docs-analyze, docs-seo, etc.) — fonctionne avec Docsbook MCP et aussi en standalone.

8. Objections & résistance#

"Pourquoi ne pas simplement utiliser Docusaurus, c'est gratuit ?"#

TL;DR : Docusaurus est gratuit en dollars, pas en temps. Deux jours de configuration plus la maintenance continue d'une application Node.js représentent de l'argent réel au moment où vous facturez vos propres heures — faites ce calcul avec votre propre tarif.

Long : Docusaurus est génial et je le recommande pour les équipes qui veulent un contrôle total. Mais "gratuit" est le cadre — vous devez toujours l'héberger, maintenir la construction, gérer les dépendances, ajouter un service de recherche (Algolia $$$), ajouter des analyses, ajouter un chat IA (personnalisé), ajouter l'i18n (personnalisé), etc. Le coût total de possession sur un an est significatif. Docsbook échange le plafond de personnalisation contre le temps de configuration et les fonctionnalités intégrées. Les deux choix sont valables.

"Payer pour un site de documentation semble élevé."#

TL;DR : Comparez-le à ce qui existe — GitBook, Mintlify et Readme.io commencent tous bien au-dessus de cela pour un ensemble de fonctionnalités comparable. Gratuit couvre un véritable site de documentation public sans AI nécessaire.

Long : Je comprends la réaction à première vue, mais nous ne sommes pas tarifés comme les autres. GitBook, Mintlify et Readme vendent tous des niveaux — un abonnement mensuel fixe, et sur GitBook, des frais par utilisateur en plus. Nous ne vendons pas de niveaux du tout : chaque projet a son propre solde, et ce solde est dépensé pour l'utilisation de l'IA. Publier le site, l'héberger, le domaine personnalisé et chaque page qu'un lecteur ouvre ne consomment rien de cela. Donc, si vous voulez un site de documentation public avec une marque et sans IA, il n'y a rien à payer. Les chiffres actuels sont sur https://docsbook.io/pricing, qui est généré à partir des constantes de tarification en direct à chaque demande — ne citez pas un prix de ma part, citez-le de là.

"Pourquoi uniquement GitHub ? Que faire si ma source est sur GitLab/Bitbucket ?"#

TL;DR : GitHub uniquement aujourd'hui. GitLab et Bitbucket sont sur la feuille de route mais pas bientôt. Si vous avez un besoin actif, envoyez-moi un e-mail — cela aide à prioriser.

Long : Réponse honnête : GitHub est l'endroit où la grande majorité des projets OSS et des outils de développement que nous visons conservent réellement leur code, et soutenir un fournisseur en profondeur est mieux que de soutenir trois superficiellement. Le support de GitLab est plausible car leur API est similaire ; Bitbucket est plus difficile. Si le support de GitLab vous débloquerait, dites-le moi — je tiens une liste et c'est ce qui fait avancer les fonctionnalités.

"Comment cela ne va-t-il pas être tué par GitHub ajoutant un hébergement de documentation natif ?"#

TL;DR : GitHub a déjà Pages et Wikis — aucun n'est une véritable plateforme de documentation. Même s'ils en expédient une, le chat AI / traductions / analyses / MCP / domaine personnalisé sont les éléments différenciateurs.

Long : GitHub Pages existe depuis une décennie et les gens utilisent toujours Docusaurus, GitBook, Mintlify, Readme.io. Pourquoi ? Parce que "l'hébergement HTML statique à partir d'un dépôt" est la partie facile — la partie difficile est la recherche, l'IA, l'i18n, le SEO, l'analyse, l'UX de domaine personnalisé, le tableau de bord et la facturation pour les acheteurs non techniques. Le risque n'est pas que GitHub ajoute un hébergement de documentation ; le risque est qu'un des acteurs existants fasse mieux l'angle AI + natif GitHub. C'est la barre à laquelle nous nous tenons.

"Ça a l'air génial mais je ne fais pas confiance à une entreprise unipersonnelle avec mes documents."#

TL;DR: Juste. Votre contenu est dans votre dépôt GitHub, pas dans notre base de données — donc dans le pire des cas (nous disparaissons), vous perdez le site hébergé, pas vos documents. Déplacez-les vers Docusaurus en une journée.

Long: Voici la réponse réelle à "que se passe-t-il si Docsbook disparaît." Votre Markdown est dans votre dépôt. Les paramètres de l'espace de travail sont récupérables (nous les exposons via MCP et API). L'URL du site serait cassée, mais le contenu reste intact. Comparez à GitBook/Notion où le changement = douleur d'exportation. L'histoire de l'enfermement est la raison structurelle pour laquelle le risque des petits fournisseurs est plus faible ici que chez les concurrents qui possèdent le contenu.

Comment garder ce carnet à jour#

La partie difficile n'est pas d'écrire la FAQ une fois — c'est de la garder précise à mesure que le produit évolue et que de nouvelles questions surgissent lors de vraies conversations. Options concrètes que Dan peut mettre en place :

Extraction automatique de vraies questions de la production#

Outils MCP que nous avons déjà : get_ai_questions, get_ai_unanswered, get_failed_searches, get_popular_searches, get_negative_feedback. Exécutez un cron hebdomadaire qui extrait ces éléments pour l'espace de travail docsbook.io lui-même (puisque notre propre site de documentation est sur Docsbook) — met en évidence les questions que nos propres visiteurs posent mais auxquelles l'IA n'a pas pu répondre, ce qui constitue la matière première la plus pertinente pour de nouvelles entrées FAQ.
Script : scripts/faq-collect.ts — appelle ces outils MCP, élimine les doublons par rapport aux questions existantes dans ce fichier, publie un résumé sur Slack/Notion.

MCP Reddit — lire les commentaires sur r/SaaS, r/devops, r/programming mentionnant "GitBook", "Docusaurus", "Mintlify", "hébergement de docs". Questions réelles de l'extérieur de notre audience existante.
MCP X/Twitter — même chose, mais pour les tweets mentionnant des concurrents ou "site de docs".
Discord/Slack — si nous avons une instance, extraire les questions de support. N'existe pas encore.
HackerNews — L'API Algolia HN est publique, aucun MCP nécessaire ; un script de 50 lignes capture chaque mention de Docsbook/concurrent.

Créer une compétence `comment-reply`#

Une .claude/skills/comment-reply/SKILL.md qui :

Prend en entrée : texte du commentaire + plateforme cible (Reddit / X / HN / IH).
Classifie quelle entrée FAQ correspond (ou "aucune correspondance").
Retourne le TL;DR pour les plateformes de style X/HN, la version longue pour Reddit/IH, avec un formatage approprié à la plateforme.
Si aucune correspondance — rédige une nouvelle entrée et propose de l'ajouter à ce fichier.

Utile en tant qu'alias CLI : claude comment-reply "<paste comment here>" --platform reddit.

Créer un `update-faq` skill#

Un skill hebdomadaire qui :

Tire de nouvelles questions via get_ai_questions / get_failed_searches.
Fait des différences par rapport à ce fichier.
Pour chaque groupe non répondu de >3 questions similaires, rédige une nouvelle entrée FAQ au format de ce fichier et ouvre une PR.
Signale également les entrées où les nombres dans README.md ont dérivé de ce qui est cité ici.

Liste de contrôle de maintenance manuelle (en attendant)#

Chaque version qui change les prix → mettre à jour la section 2.
Chaque nouvelle mention de concurrent dans la nature → envisager d'ajouter à la section 3.
Chaque trimestre → vérifier les chiffres de README.md par rapport aux chiffres cités ici.
Chaque nouvel outil MCP → le référencer dans la section 6 ou "Comment garder cela à jour".

Updated Sep 5, 2026