ガイド
llms.txt フォーマットの解説
llms.txt は、サイトのルートに置く小さな Markdown ファイルで、大規模言語モデルに最も有用なコンテンツの整理されたマップを提供します。ここでは、100点を取れるファイルの書き方を解説します。
配置場所
https://yourdomain.com/llms.txt でプレーンテキストとして提供します。任意のコンパニオンである llms-full.txt には、展開された全コンテンツを格納できます。
構造
このフォーマットは、人間にも機械にも読み取れるよう、決まった順序で Markdown を使用します。
- H1 タイトル — プロジェクトまたはサイトの名前。これは唯一必須の要素です。
- 引用ブロックの概要 — タイトルのすぐ下に置く、不可欠な文脈を1〜2文で。
- 任意の自由な文章 — 見出しのない、詳細を述べた数文。
- リンクリストを含む H2 セクション — 主要なリソースへのリンクをグループ化したもの。
- 「Optional」セクション — ここにあるリンクは優先度が低いものとして扱われ、より短い文脈のためにスキップされることがあります。
最小限の例
# Example Project > A concise summary that gives an LLM the context it needs. ## Docs - [Quick start](https://example.com/start): Get going in five minutes - [API reference](https://example.com/api): Full endpoint docs ## Optional - [Changelog](https://example.com/changelog): Release history
ベストプラクティス
- すべてのリンクに絶対
https://URL を使用しましょう。 - 各リンクの後に短い
: descriptionを追加して、モデルを導きましょう。 - 概要は簡潔かつ具体的に保ちましょう。
- すべてのリンクが実際に解決することを確認しましょう — 壊れたリンクはクローラーの予算を浪費します。
よくある質問
llms.txt は必須ですか?
いいえ。これは登場しつつある任意の標準です。しかし、より多くのAIツールがこれを読み取るようになるにつれ、整ったファイルはコンテンツの理解と表示のされ方を向上させます。
スコアはどのように計算されますか?
構造(50%)、リンクの到達可能性(35%)、ベストプラクティス(15%)を重み付けして、単一の0〜100点のスコアにまとめます。