Como o Docsbook publica documentação que as máquinas podem citar

O Docsbook é uma plataforma de documentação que publica Markdown — a partir de um repositório do GitHub, da varredura de um site ou de um briefing escrito — como um site ativo em docsbook.io/{owner}/{repo}. Depois desta página, você poderá decidir se o Docsbook é adequado para o seu produto e qual das suas três funções você precisa primeiro: alcançar pessoas que fazem pesquisas, fornecer aos assistentes de IA fatos que eles possam citar sobre você e medir os resultados gerados pelas páginas.

A maioria das empresas com um produto, clientes e um orçamento para anúncios ainda não consegue ser recomendada pelo Google ou por um assistente de IA, porque não há nada para ler: o que existe está desatualizado, escondido atrás de um login ou em desacordo com o produto. O Docsbook publica o que já foi escrito nos locais onde as máquinas leem e mostra quantos leitores isso trouxe.

O que acontece entre seu repositório e uma página publicada#

Alcance: uma página para cada pergunta que seus clientes fazem#

Uma página de documentação que responde a uma pergunta específica custa menos para escrever do que uma landing page e continua gerando tráfego de busca por anos, porque a pergunta não sai de moda. O Docsbook dá a cada página sua própria URL, seu próprio título e descrição, sua própria entrada em sitemap.xml e seu próprio JSON-LD — assim, uma página sobre uma pergunta compete por essa pergunta, em vez de ficar enterrada em um site de marketing.

O Docsbook gera automaticamente as superfícies legíveis por máquina: meta tags, sitemap.xml, OpenGraph, URLs canônicas e JSON-LD para conteúdo de FAQ e HowTo. Consulte SEO para a superfície voltada aos mecanismos de busca e GEO para a voltada aos mecanismos generativos.

Fatos legíveis por máquina: o que um assistente cita sobre você#

Um assistente de IA que recomenda um produto cita o que consegue ler e verificar facilmente: preços, limites, o que o produto não faz e quem é a empresa. Quando sua documentação não diz nada, o assistente preenche a lacuna com a página de um concorrente. O papel do Docsbook aqui é tornar esses fatos legíveis — como HTML renderizado no servidor, como llms.txt e como um servidor MCP.

Três superfícies fazem esse trabalho:

• llms.txt — um índice em texto simples da sua documentação na raiz do site, para agentes de IA que procuram por ele. Consulte llms.txt.
• Servidor MCP — 309 ferramentas por meio do Model Context Protocol, para que Claude Code, Cursor ou ChatGPT possam ler suas páginas, pesquisá-las e enviar alterações de volta. Consulte servidor MCP.
• Marcação AEO — JSON-LD de FAQPage, HowTo e speakable gerado a partir do seu Markdown, para caixas de respostas e assistentes de voz. Consulte AEO.

Análises: quais páginas são lidas e onde os leitores param#

O Docsbook registra cada visualização de página, consulta de pesquisa, voto de feedback e evento rastreado na sua documentação, e os relata por página. Isso responde às perguntas que um profissional de marketing faz sobre um site de documentação: quais páginas ninguém acessa, quais pesquisas não retornam nada, até onde um leitor chega antes de sair e de quais países e idiomas eles vêm.

Eventos, objetivos e funis permitem marcar um caminho pela documentação e contar quantos leitores o concluem. Consulte Visão geral do rastreamento para saber o que é medido e Eventos para ver o catálogo de eventos.

Para quem é o Docsbook#

O que o Docsbook não faz#

O Docsbook não oferece SAML SSO, contas de equipe com controle de acesso baseado em funções, um relatório SOC 2 Tipo II ou um Acordo de Processamento de Dados — os quatro estão no roadmap de conformidade, não foram lançados. Não há um editor WYSIWYG voltado para um autor não técnico: as páginas são arquivos Markdown, editados no editor web, no GitHub ou por um agente via MCP. Consulte Segurança do MCP para conhecer a posição atual sobre conformidade.

Em que o Docsbook é executado#

O Docsbook é uma aplicação Next.js 16 e React 19 na Vercel, com Postgres (Neon) e Redis por trás, Drizzle como ORM e Paddle como comerciante oficial. O Markdown é analisado com unified, remark e rehype, destacado com Shiki e navegado com markdown-lsp, o analisador de documentação de código aberto do Docsbook. As chamadas de IA são encaminhadas pelo OpenRouter ou por meio da sua própria chave de provedor.

Quanto custa#

O Docsbook contabiliza quatro itens no saldo de cada projeto, e nada mais:

• Leitores (AI Chat) — uma resposta de IA fornecida a um leitor da sua documentação.
• Admin & AI Agent — uma execução de agente iniciada por você ou por um agente conectado.
• Traduções por IA — tradução de uma página para outro idioma.
• Índice semântico — criação dos embeddings dos quais o chat de IA obtém informações.

Hospedagem, um domínio personalizado e seu certificado TLS, leitores, editores, sincronização com o GitHub, pesquisa de texto completo, branding e analytics não são contabilizados. Todo novo projeto começa com um saldo de $1.00 e pode reivindicar mais $5.00 quando tiver 3 minutos; depois disso, as recargas variam de $20.00 a $5,000.00. Consulte Preços para entender o mecanismo e docsbook.io/pricing para ver os valores atuais.

Próximos passos#

• Início rápido — publique um site de documentação, do código-fonte à URL pública
• Conceitos — espaço de trabalho, saldo do projeto, indexação e os outros termos usados aqui
• Casos de uso — as tarefas para as quais as equipes contratam documentação
• FAQ — perguntas sobre sincronização, privacidade, propriedade dos dados e faturamento