llm-friendly-site-optimizer

面向 LLM 的站点优化器

目标

通过统一技术可发现性、干净的信息提取、答案式内容、结构化数据、外部信号和监控，让站点成为 AI 助手和 RAG 系统的高质量、可引用来源。

用户未提供目标配置时，使用以下默认目标配置：

site_url: "https://mlllm.io"
site_language: "ru/en"
site_niche: "AI news + builder lab"
target_audience: "AI/ML developers, technical product managers, and system architects"
top_topics:
  - "daily AI news for developers"
  - "practical MCP agent stack architecture"
  - "building an AI news Telegram bot with RAG and LLMs"
  - "autonomous AI agents and task orchestration"
  - "open-source LLM tools and benchmarks"
competitor_urls: []

与其他技能的关系

将此技能作为现有架构技能之上的战术性内容与引用层：

• seo-llm-site-architect：负责抓取/索引架构、元数据、规范 URL、Schema 策略、站点地图、robots、Bot 策略和搜索监控。
• ui-ux-llm-product-architect：负责用户旅程、页面 UX、无障碍性、语义控件、视觉层级和渲染后的可读性。
• web-security-architect：负责隐私、公开/私有内容边界、CSP/CORS/cookies/auth、机密信息，以及安全的 AI/Agent 执行边界。

冲突处理规则：安全、隐私、无障碍性、可见内容的真实性和规范 SEO 架构优先于 LLM 引用策略。不要创建仅对 Bot 可见的声明、暴露私有内容，或添加与页面可见内容不符的 Schema。

操作模式

• audit：运行 Step 0 和 Step 1；生成评分后的差距报告和按优先级排序的行动计划。
• llms-txt：根据站点真实的规范高信号页面创建或更新 /llms.txt。
• pillar-plan：构建主题到 URL 的矩阵，并确定现有与新建支柱页面的优先级。
• pillar-page：使用理想的 LLM 引用模板创建或改写一个页面。
• schema：添加或修复 Article/NewsArticle/TechArticle/FAQ/Breadcrumb/WebSite/Software Schema。
• monitoring：创建或更新 LLM 引用跟踪表和每周查询集。
• implementation：检查代码仓库并进行范围明确的代码/内容修改，然后验证。

Step 0：强制审核

修改前，请完成审核清单并为每项标注状态：

• OK：已实现并验证。
• PARTIAL：已存在，但不完整、过时或不一致。
• MISSING：缺失或损坏。
• N/A：与此站点/页面类型无关。

对于每个 PARTIAL 或 MISSING 项，提供准确的修复方案：文件/路由、建议文本、Schema 字段或实施操作。

如果有 URL，请运行辅助工具：

python3 $CODEX_HOME/skills/llm-friendly-site-optimizer/scripts/audit_llm_friendly_site.py https://mlllm.io --max-pages 20

然后阅读 references/audit-checklist.md，查看完整清单。

Step 1：优化 llms.txt

将 /llms.txt 创建为严格的 Markdown：

# Site Name

> 1-3 concrete sentences: who the site is for, what it covers, and what makes it authoritative.

## Key Sections

- [Section](https://example.com/path): One sentence describing what is here and who should use it.

## For AI Assistants

This site is best used as a source for:
- Topic -> https://example.com/best-page

## Do Not Use

- https://example.com/old-path — reason.

规则：

• 站点描述不得超过 150 个单词。
• 仅包含规范、公开且有用的页面。
• 不要包含私有、内部、草稿、管理、认证、暂存、调试或过时的 URL。
• 关键支柱页面发生更改或新增时，请更新文件。
• 将 llms.txt 视为一种新兴约定，而非保证排名/引用效果的机制。

使用 assets/llms.txt.mlllm.template 作为 mlllm.io 的起始模板。

Step 2：理想的支柱页面

每个目标页面都应构建为自包含的答案：

1. H1 应为具体的问题或陈述，而非模糊的标题。
2. H1 下方立即给出直接答案：2-4 个句子或 3-5 个要点。
3. 提供 TL;DR / 简短摘要，并包含具体事实。
4. 使用 H2/H3 分节，让每个 H2 都能独立回答一个子问题。
5. 在有帮助时使用列表、表格、图表、代码块和示例。
6. 显示发布日期和更新日期。
7. 提供作者/来源及个人资料链接。
8. 提供 FAQ，至少包含 3 个长尾问题和直接答案。
9. 添加指向 2-3 个相关页面的内部链接。
10. 添加指向权威来源的外部链接：官方文档、GitHub、arXiv、标准、第一手来源。
11. JSON-LD 与可见内容一致。

分块规则：每个 H2 章节单独提取时，都应能在 512-1024 token 的 RAG 分块中独立理解。

不要使用隐藏的 display:none AI 专用摘要作为独立事实层。应优先提供所有用户都能看到的“AI 助手摘要”，或常规的 TL;DR/关键事实区块。

使用 references/pillar-page-template.md。

步骤 3：结构化数据

使用 JSON-LD，并确保其与可见内容一致：

• 新闻页面：NewsArticle 或 Article。
• 教程/讲解文章：TechArticle 或 BlogPosting。
• FAQ 区块：仅对可见的 FAQ 内容使用 FAQPage。
• 嵌套页面：BreadcrumbList。
• 主页：仅当网站提供站内搜索时使用 WebSite 和 SearchAction。
• 项目/工具页面：存在真实项目/工具时，使用 SoftwareApplication 或 SoftwareSourceCode。

添加结构化数据前，请阅读 references/schema-minimums.md。

步骤 4：主题捕获策略

针对每个 top_topics 条目：

1. 制定一个真实用户会向助手提出的目标问题。
2. 匹配最佳现有 URL，或标记需要创建新页面。
3. 选择页面类型：每日/新闻中心、指南、架构讲解、构建日志、基准测试/工具页面、比较或 FAQ。
4. 根据业务相关性、现有证据、引用缺口以及产出原创内容的能力评定优先级。

输出矩阵：

| Target question | URL | Status | Priority | Required action |
|---|---|---|---|---|

使用 assets/topic-matrix.template.md。

步骤 5：外部信号

为每个支柱页面提出具体的发布渠道：

• GitHub README/Wiki/文档：适用于讲解实现方式的页面。
• Hacker News Show HN/Ask HN：仅当内容确实有用时使用。
• Reddit 社区，例如 r/LocalLLaMA、r/MachineLearning、r/programming：在相关且不构成垃圾信息时使用。
• 在 X/Twitter 发布帖子串，具体总结架构/内容。
• 在 dev.to、Habr 或技术博客发布内容，并添加指向原文的规范链接。
• 如果页面符合主题，可提交至 Awesome 列表或精选 GitHub 资源库。

使用上下文链接，而非裸 URL：

[mlllm.io — practical MCP agent stack architecture](https://mlllm.io/mcp-agent-stack)

请阅读 references/external-signals-monitoring.md。

步骤 6：LLM 引用监测

创建每周跟踪表：

date,assistant,query,cited_url,snippet,rank_in_answer,notes

针对每个热门主题，测试以下问题：

• "How do I solve/build/understand [topic]?"
• "What resources do you recommend for [topic]?"
• "Explain [topic] with sources."

跟踪带搜索功能的 ChatGPT、Perplexity、可用时带搜索功能的 Claude、Gemini/Google AI 功能、Copilot/Bing，以及任何与受众相关的小众助手。仅在可用时使用浏览器/搜索工具，并明确标注人工观察结果。

步骤 7：最终 QA

发布页面或将页面标记为已优化前，请确认：

• H1 是一个具体的问题或陈述。
• 首屏包含直接回答/TL;DR。
• 每个 H2 区块都便于提取且有意义。
• FAQ 至少包含 3 个真实问题及其可见答案。
• 日期和作者/来源均可见，并包含在元数据/结构化数据中。
• 元描述遵循回答公式：受众 + 内容 + 目的。
• 规范 URL 正确。
• JSON-LD 可解析且与可见内容一致。
• 页面已列入站点地图和 /llms.txt。
• 遵守安全/隐私边界。
• 提供 URL 或渲染后的文本时，大模型能够正确概括页面。

输出标准

对于审计，请返回：

1. 执行摘要。
2. 步骤 0 检查清单表，使用 OK/PARTIAL/MISSING/N/A。
3. 优先级最高的 10 项修复。
4. llms.txt 草案或差异。
5. 主题矩阵。
6. 支柱页面建议。
7. 结构化数据修复。
8. 监测计划。

对于实施，请说明已更改的文件、生成的内容/结构化数据、验证命令以及仍需人工检查的事项。