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llms-txt-generator

llms-txt-generator

github.com/testacode開発43 回インストール
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llms-txt-generator について

ソフトウェアプロジェクト向けに、llms.txt標準に沿った構造化ドキュメントを作成するスキルです。プロジェクトの種類と既存資料からドメイン別ファイルを計画し、スクリプト・静的文書・併用の生成方法を選びます。

主な機能

  1. 01プロジェクト種別と資料の分析
  2. 02ドメイン別ドキュメント構成の計画
  3. 03スクリプトまたは静的生成方式の選択
  4. 04インデックス・バージョン情報・ドメイン別ファイルの作成
  5. 05文書構成と書式の指針

活用シーン

  1. 01フロントエンドライブラリのAI向け文書整理
  2. 02CLIやAPIのドメイン別文書生成
  3. 03既存文書と構造化データの索引化

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill llms-txt-generator

インストール後、Claude Code で/llms-txt-generatorを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
api-example.md
cli-example.md
complete-output-example.md
frontend-example.md
generator-script-pattern.md
library-example.md

詳細

LLM ドキュメントジェネレーター

llms.txt 標準に準拠した、ドメインごとに整理された細分化ファイルを含む、構造化された AI が読み取りやすいドキュメントを生成します。

出力構造

llm-docs/
├── llm.txt                    # Main index (~1-2 KB)
├── llm.version.txt            # Metadata and sync info (~0.3 KB)
└── llm.{domain}.txt           # Domain-specific files (~3-50 KB each)

ワークフロー

フェーズ 1:言語の選択

ドキュメントの出力言語として希望する言語(英語、スペイン語、またはバイリンガル)をユーザーに尋ねます。

フェーズ 2:プロジェクトの分析

プロジェクトの種類とデータソースを特定します。

指標プロジェクトの種類
components/、デザイントークン、SCSSフロントエンド/UI ライブラリ
cmd/、CLI フラグ、サブコマンドCLI ツール
/api/、OpenAPI、ルートREST/GraphQL API
src/、エクスポート、package.json汎用ライブラリ

構造化データソースを検出します。

  • JSON メタデータファイル(コンポーネントのドキュメント、OpenAPI 仕様)
  • JSDoc/GoDoc コメント
  • TypeScript 定義
  • 設定ファイル(package.json、go.mod)
  • 既存のドキュメント(README、docs/)
フェーズ 3:ドメインの計画

プロジェクトの種類に基づいて、作成する llm.{domain}.txt ファイルを計画します。

  • フロントエンド/UI:references/frontend-example.md を参照してください
  • CLI ツール:references/cli-example.md を参照してください
  • API:references/api-example.md を参照してください
  • ライブラリ:references/library-example.md を参照してください
フェーズ 4:実装方法の決定
条件方法
構造化データがある(JSON、JSDoc、OpenAPI)ジェネレータースクリプトを作成する
手動でドキュメントを作成する必要がある静的な Markdown ファイルを作成する
ソースが混在しているハイブリッド:構造化データにはスクリプトを使用し、それ以外は手動で作成する

ジェネレータースクリプトの構造については、references/generator-script-pattern.md を参照してください。

フェーズ 5:ファイルの生成
llm.version.txt(常に最初に作成)
# {Project} LLM Documentation

- **Version**: {semantic version}
- **Last Updated**: {YYYY-MM-DD}
- **Documentation Version**: 1.0.0
- **Files**: {count} domain files
- **Total Size**: ~{X} KB
llm.txt(メインインデックス)
# {Project} - LLM Documentation

## Project Metadata
- **Name**: {project name}
- **Type**: {frontend|cli|api|library}
- **Language**: {primary language}
- **Purpose**: {one-line description}

## Quick Reference
- **Key Modules**: {list main areas}
- **Patterns**: {architectural patterns used}
- **Dependencies**: {key dependencies}

## Documentation Structure

### {Domain 1}
#### llm.{domain1}.txt
- **Focus**: {what this file covers}
- **Use when**: {scenarios to read this file}

## Reading Guide

1. Start with `llm.version.txt` for metadata
2. Read `llm.{primary-domain}.txt` for core concepts
3. Reference other files as needed
llm.{domain}.txt(ドメインファイル)

各ドメインファイルは次の構造に従います。

# {Domain} - {Project}

## Overview
{2-3 sentences explaining this domain}

## {Section 1}

| Name | Type | Description |
|------|------|-------------|
| ... | ... | ... |

## Related Files
- `llm.{related}.txt` - {why related}

ベストプラクティス

  1. ファイルサイズ:LLM のコンテキストを最適に活用できるよう、各ファイルを 50 KB 未満に保ちます
  2. 相互参照:ファイル間をリンクし、いつ読むべきかを明確に示します
  3. 表:プロパティ、トークン、パラメーターには Markdown の表を使用します
  4. コード例:実用的で、そのままコピーして使える例を含めます
  5. 階層:見出しレベルを統一します(タイトルには H1、セクションには H2、サブセクションには H3)

完成例については、references/complete-output-example.md を参照してください。

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