用 64 个测试编写了 llms.txt 验证器——并检查了机器人是否读取此文件
作者为 llms.txt 创建了一个生成器和验证器，运行了 64 个测试，并发现 AI 机器人很少请求该文件：在 5.15 亿次机器人事件中仅有 408 次请求。该验证器有助于确保文件符合规范，而规范往往被违反。
Habr 上的一篇文章描述了为 llms.txt 文件开发验证器和生成器的过程，llms.txt 是一项向语言模型提供网站摘要的拟议标准。作者进行了 64 项测试，发现 AI 机器人很少请求 llms.txt：Limy.ai 2026 年 5 月的分析显示，在 90 天内约 5.15 亿次机器人事件中，仅出现 408 次请求。尽管如此，验证器仍很有用，因为实际文件中的规范经常被违反，例如缺少标题、多个 H1 以及 http 链接等问题。解析器将解析与验证分离，验证分数从 100 分中扣除加权惩罚（严重 40，高 25，中 12，低 5）。测试套件涵盖 22 条具体规则和边缘情况，运行耗时 43 毫秒。作者建议将 llms.txt 用作一种廉价的保险措施，而非保证获得 AI 回答的途径，并建议在发布前检查文件结构。
来源: Habr — хаб ИИ —
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