跳转到主要内容

AI Agent 集成

MarkdownChatGPTClaude

本文档不仅面向人类读者,也面向 AI Agent、基于 LLM 的工具和开发者助手。以下三种资源让这一点成为可能:

  • 每个页面的纯 Markdown 版本。
  • 每种语言一个 llms.txt 索引,涵盖整个站点的结构。
  • 每个页面顶部的操作栏,一键即可将页面发送给助手。

每个页面的 Markdown 版本​

在浏览器或 HTTP 客户端的任意页面 URL 末尾添加 .md:

页面 URLMarkdown URL
/developers/api-reference/post-processes/developers/api-reference/post-processes.md
/products/sign-up/multi-accounts/products/sign-up/multi-accounts.md
/capabilities/liveness/capabilities/liveness.md
/pt-BR/capabilities/liveness/pt-BR/capabilities/liveness.md

响应内容是页面的 Markdown 内容,不含导航、侧边栏或 HTML 包装。每种语言都有自己的 Markdown 版本,使用与页面相同的语言前缀。

llms.txt 索引​

每种语言都有一个 llms.txt 文件,采用 llms.txt 格式:

语言索引 URL
英语/llms.txt
葡萄牙语(巴西)/pt-BR/llms.txt
西班牙语/es/llms.txt

其他所有语言都遵循相同的模式:该语言页面的语言前缀,后接 /llms.txt。

该文件与站点导航一致:

  • 顶部导航栏的每个标签页对应一个章节。之后是 Dual API 的标签页,每个标签页名称后附加 (Dual API)。
  • 每个标签页的侧边栏以嵌套列表呈现,顺序与站点相同。
  • 每个页面的 Markdown 版本链接,页面有描述时附上描述。

Agent 可以从读者所用语言的 llms.txt 开始,了解文档的组织方式。然后只打开所需的 Markdown 页面。

页面操作​

除首页外,文档的每个页面在标题下方都有一个操作栏:

  • 复制页面 — 将页面的 Markdown 复制到剪贴板。
  • Markdown — 在新标签页中打开页面的 Markdown 版本。
  • 在以下应用中打开 — 在 AI 助手中打开页面:ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity、Grok 或 Copilot。助手会收到一条包含页面 Markdown URL 的提示词。对于 Gemini 和 Copilot,提示词会被复制到剪贴板,由你粘贴到聊天中。
  • 复制 Markdown URL — 复制 Markdown 版本的绝对 URL,可粘贴到 Cursor、Codex 或 Claude Code 等编程 Agent 中。

在桌面端,复制页面、Markdown、ChatGPT 和 Claude 是操作栏上的按钮,其他操作位于 更多 中。在移动端,其他操作位于 复制页面 旁边箭头打开的菜单中。

自动发现​

每个页面的 HTML 都在 <head> 中声明了这两种资源,因此访问任意页面的 Agent 无需任何说明即可找到它们:

<link rel="alternate" type="text/markdown" href="/capabilities/liveness.md">
<link rel="llms-txt" href="/llms.txt">
  • rel="alternate" 指向当前页面的 Markdown 版本。
  • rel="llms-txt" 指向页面所用语言的 llms.txt。

使用场景​

  • AI 编程助手 — 将 llms.txt 或 .md URL 提供给你的助手,让它基于关于端点、功能或用例的准确、最新的上下文工作。
  • LLM 提示词 — 以 Markdown 格式获取页面,并将其放入提示词中,用于摘要、翻译或代码生成。
  • RAG 流水线 — 将 llms.txt 用作来源列表,将 .md URL 用作检索增强生成系统的数据摄取源。
  • 自动化脚本 — 无需 HTML 爬虫即可解析文档内容。

示例​

获取英文文档的索引:

curl https://developer.unico.io/llms.txt

获取身份验证页面的 Markdown 版本:

curl https://developer.unico.io/dual-api/developers/api-reference/authentication.md

两个响应都是纯文本,可直接输入任何 LLM 或处理流水线。