免費 llms.txt 生成器

填網站名稱、一句描述與重點頁面清單,右邊即時生成符合 llmstxt.org 提案格式的 llms.txt,一鍵複製或下載,放到網站根目錄就完成。免費、不用註冊、 全部在你的瀏覽器內運算,填的內容不會送到任何伺服器。

先講清楚期望值:llms.txt 是社群提案,不是官方標準,也沒有公開證據證明主流 AI 引擎會固定讀取它。值得做是因為成本接近零、沒有副作用;但它不會讓 AI 突然開始推薦你。 詳情見下面「誠實講:llms.txt 的真實效用」。

價錢
免費
註冊
不需要
資料上傳
零
輸出格式
llms.txt

填你的網站資料

分區與頁面清單

每行一個頁面:標題、網址、一句描述。挑最值得讀的幾頁就夠,不需要全站。

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不要寫敏感資料。這個檔案是完全公開的,任何人都開得到。

llms.txt4 條 · 280 字元
# 我的公司

> 一句話講清你做什麼、服務誰、在哪裡——這句會成為 AI 讀到的第一句。

主要語言:繁體中文(香港)

## 核心頁面

- [首頁](https://example.com/): 公司簡介與主要服務概覽
- [服務](https://example.com/services): 各項服務的範圍、交付內容與適用對象
- [聯絡我們](https://example.com/contact): 地址、營業時間與聯絡方式

## 延伸閱讀

- [常見問題](https://example.com/faq): 客戶最常問的問題與直接答案

全部在你的瀏覽器內生成,沒有任何資料送出。下一步:把檔案放到網站根目錄, 做法見下面「3 步安裝」。

3 步安裝

生成好的檔案要真的放上線才有意義。最常見的錯是放錯層或忘記驗證。

  1. 1

    生成並下載檔案

    在上面的生成器填好網站名稱、一句描述與重點頁面,右側預覽即時更新。滿意後按「複製」或「下載 llms.txt」,檔名必須是 llms.txt(全小寫)。

  2. 2

    放到網站根目錄

    把檔案放到網站根目錄,讓它可以用 https://你的網域/llms.txt 直接開啟。Next.js/Nuxt 放 public/ 資料夾;WordPress 放主機的 public_html(或用 FTP 上傳到網站根);Hugo/Astro 放 static/ 或 public/。注意是根目錄,不是某個子目錄。

  3. 3

    用 curl 驗證真的上線了

    部署完在終端機執行下面指令。要看到 HTTP 200 與 content-type 是 text/plain;如果拿到 404,通常是檔案放錯層;如果拿到 text/html,代表伺服器把它當成頁面處理,需要調整靜態檔案設定。順手在瀏覽器直接開一次網址,確認中文沒有變成亂碼(檔案要存成 UTF-8)。

    curl -I https://你的網域/llms.txt

進階:llms-full.txt

同一個社群提案還有一個 llms-full.txt 的概念:llms.txt 是索引(只有連結與一句描述),llms-full.txt 則是把重要頁面的正文整篇攤平成一個純文字檔,讓模型不用逐頁抓取就能讀到完整內容。

要做 llms-full.txt 之前先想清楚兩件事。第一,它會很大——把整站正文塞進一個檔案很容易變成幾百 KB,維護成本高,而且一旦與網站內容不同步,你就是在對外發佈一份過期版本的自己。第二,它會把內容完整公開,敏感資料、未公開價格、員工私人聯絡方法絕對不能寫進去(我們做客戶審計時真的抓過 llms.txt 與 llms-full.txt 洩漏創辦人私人電話的案例)。

建議次序:先把 llms.txt 這個索引做好並保持準確,等它真的有維護流程了,才考慮 llms-full.txt。

什麼是 llms.txt?

llms.txt 是一個放在網站根目錄的純文字檔案(例如 https://example.com/llms.txt),用 Markdown 語法向大型語言模型介紹「這個網站是關於什麼、哪幾頁最值得讀」。它由社群提案 llmstxt.org 提出,格式很簡單:一個 H1 名稱、一段 blockquote 摘要、可選的說明段落,然後用 `##` 分區列出重點連結。

角色上它介乎 robots.txt 與 sitemap.xml 之間:robots.txt 說明爬蟲可以去哪裡,sitemap.xml 列出全部頁面,而 llms.txt 是主動摘要——你自己決定要把哪幾頁推到 AI 面前,並用一句話講清每頁在講什麼。

誠實講:llms.txt 的真實效用

我們賣 AEO 服務,所以更有責任不誇大這一項。以下四點是我們對客戶講的同一套話。

01

它不是官方標準

llms.txt 由社群提出,並未被任何主流 AI 公司正式承認為標準。任何人告訴你「這是 AI 搜尋的新規範」,都是說多了。

02

有數據:目前絕大多數 llms.txt 根本無被讀取

Ahrefs 於 2026 年 5 月分析 137,000 個放咗 llms.txt 嘅網站,發現絕大多數完全無被 AI 爬蟲讀取(來源:https://emarketed.com/aeo/llmstxt-files-go-unread-2026/)。Google 嘅 Gary Illyes 亦喺 2025 年 7 月公開表明 Google 唔支持 llms.txt。採用情況仍在演進,我們不會拿一個未經證實的機制當成效承諾。

03

所以它是補充措施,不是核心手段

值得做的理由是成本極低、沒有副作用,而且寫的過程會迫你把自己的內容架構講清楚。但切勿用 llms.txt 取代結構化數據(Schema.org)、內容可擷取性與實體一致性——那三樣才是真正搬得動 AI 回答的工程。

04

它不會讓 AI 突然開始推薦你

如果 AI 現在完全不認識你的品牌,放一個 llms.txt 不會改變這件事。先量度 AI 現在怎樣講你,再決定把力氣放在哪裡。

想睇更完整的定義與相關術語:AEO 術語表·llms.txt 實戰指南·AI 引擎個別優化指南

常見問題

llms.txt 是官方標準嗎?

不是。llms.txt 是業界社群提出的提案(llmstxt.org),並非各大 AI 公司正式承認的標準,也沒有規範委員會背書。它的格式已經相當一致,但「會不會被採用」這件事仍在演進中,所以應該當成低成本的補充措施,而不是 AEO 的核心手段。

哪些 AI 真的會讀我的 llms.txt?

誠實答案是:目前沒有公開證據證明主流 AI 引擎的爬蟲會例行抓取並採用 llms.txt。已經有一批技術公司(包括不少開發者文件站)主動放了這個檔案,生態也有工具開始讀取它,但我們不會因此告訴你 ChatGPT 或 Perplexity 一定看得到。值得做的理由是成本接近零、沒有副作用,而且寫的過程會迫你把內容架構講清楚——如果有人向你保證「放了 llms.txt 就會被 AI 引用」,那是超出證據的說法。

llms.txt 同 robots.txt、sitemap.xml 有什麼分別?

三者互補,不能互相取代。robots.txt 是權限:告訴爬蟲哪些路徑可以抓、哪些不可以(要讓 AI 讀得到你,先確認沒有把 AI 爬蟲全部封鎖)。sitemap.xml 是清單:機器可讀地列出全站所有網址,主要給搜尋引擎做收錄。llms.txt 是摘要:由你主動挑出最值得讀的幾頁,並用一句話說明每頁在講什麼。如果只做得起一樣,先做 robots.txt 與 sitemap.xml——那兩個是官方標準,有實證效果。

這個生成器會不會把我的資料傳去你們的伺服器?

不會。整個生成過程是純瀏覽器運算(client-side React state),沒有任何 API 呼叫,你填的內容不會離開你的電腦,我們也沒有紀錄。不用註冊、不用留 email、不用登入。你可以打開瀏覽器的 Network 面板自己驗證:填表與生成的過程不會發出任何請求。

llms.txt 真係有用咩?

llms.txt 係社群提案標準,Ahrefs 2026 年 5 月對 137,000 個網站嘅研究顯示,目前絕大多數未被 AI 爬蟲讀取,Google 亦已表明唔支持。我哋仍然建議做,因為 (a) 成本得 5 分鐘 (b) 係『AI 可讀網站』嘅基本禮儀 (c) 部分 agent/工具會讀。真正影響 AI 引用你嘅,係第三方提及、結構化答案同全站實體一致——用我哋嘅免費診斷睇你缺邊樣。

做完 llms.txt,AI 就會開始推薦我嗎?

不會。llms.txt 只是把「我想你讀哪幾頁」講清楚,它改不了 AI 對你品牌的既有認知。如果 AI 現在完全不認識你,要動的是結構化數據、內容可擷取性與全站實體一致性(名稱、網域、聯絡資料在各處一致)。建議先量度基準線:用我們的免費 AI 曝光診斷(aeo.weblnno.info)看看多個 AI 引擎現在實際怎樣描述你的公司,再決定把力氣放在哪一項。

llms.txt 做完之後

想知 AI 現在怎樣答你的公司?

llms.txt 只是把「我想你讀哪幾頁」講清楚,它不會告訴你 AI 現在實際怎樣描述你。我們的免費 AI 曝光診斷會即場問多個 AI 引擎,把原文抄回來給你看,並打一個 0–100 分。

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