核心用法
Samvida 是一款专门为企业网站生成 llms.txt 文件的专业工具。llms.txt 是新兴的开放标准，旨在让 AI 代理能够结构化地读取、理解和与企业进行交易。该技能通过以下步骤完成工作：
1. 网站爬取：自动爬取目标网站，提取关键信息（团队、定价、客户评价、API 文档等）
2. 信息补全：针对爬取缺失的内容，通过对话式交互向用户询问
3. 智能生成：根据 llmstxt.org 规范生成标准化的 llms.txt 文件
4. 深度模式：支持 "dig deeper" 指令，对原始页面内容进行更深层次的解析
显著优点
- 标准化输出：严格遵循 llmstxt.org 规范，确保生成的文件能被各类 AI 代理正确解析
- 业务感知扩展：针对企业场景增加了 Team、Clients & Testimonials、For Agents 等特色章节
- 渐进式信息收集：采用对话式、单问题逐步推进的方式，避免一次性表单的压迫感
- 深度爬取能力：支持
--deep模式，可从原始 HTML 文本中提取结构化信息 - 现有文件检测：自动检测网站是否已有
llms.txt，提供对比和更新建议
潜在缺点与局限性
- 依赖外部爬虫：核心功能依赖本地 Python 爬虫脚本，环境配置要求较高（指定 virtualenv 路径）
- 非实时部署：Phase 2 才支持 Cloudflare Workers 自动部署，当前版本需手动复制文件
- 信息真实性约束：明确禁止编造客户评价或业务数据，可能导致部分章节内容稀疏
- 英文生态为主：
llms.txt标准源自英文社区，对中文企业网站的适配性未明确说明
适合人群
- 希望让自家网站被 AI 代理（如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等）理解和引用的企业
- 拥有 API 或自动化服务能力，希望降低 AI 系统集成门槛的技术公司
- 需要标准化机器可读业务信息的 SaaS、B2B 服务提供商
常规风险
- 信息暴露风险：生成的文件包含团队邮箱、定价策略、API 端点等敏感信息，需人工审核后再发布
- 爬虫合规性：自动爬取可能触发目标网站的反爬机制，需确保使用场景合法
- 标准演进风险：
llms.txt标准仍在发展中，未来格式变更可能需要重新生成 - SEO 影响：目前不明确搜索引擎如何处理
llms.txt文件，建议与robots.txt配合使用