为代理优化内容

Source: Hacker News

概览

和 LLMs.txt 那个想法一样毫无用处。
这全是 AI 不需要的愚蠢抽象，因为 AI 和人类一样聪明，所以它们可以直接使用已有的——API。

LLMs.txt 确实毫无用处，但这也是这句话唯一正确的地方。我再次被挑衅，来回应社交媒体上更多的脑残言论。这一次是关于内容优化的。

简短直截了当： 你应该像为人类优化一样为代理（agents）优化内容。如何做到这一点是一个不断演进的课题，但我们看到了一些共通的做法：

• 内容顺序
• 内容大小
• 节点深度

前沿模型及其上构建的代理行为相似，面临相似的约束和优化。例如，为了避免上下文膨胀，它们已知会只读取文件的部分——前 N 行、字节或字符。它们在被告知信息存在于某处时的行为，与必须自行发现时截然不同。这两点正是 LLMs.txt 曾是个有价值想法的原因，但实现方式错误。

如今的实现很简单：content negotiation。当请求带有 Accept: text/markdown 时，你可以自信地假设请求来自代理。这就是你的切入点，接下来由你决定如何优化。以下是我们在 Sentry 的一些做法示例。

文档

我们已经投入大量时间来优化面向代理的文档，这很显然。主要的优化大多很简单：

• 提供真实的 Markdown 内容 —— 大幅节省分词开销并提升准确性
• 去除仅在浏览器环境下有意义的内容，尤其是导航和 JavaScript 相关的部分
• 优化各页面以更关注链接层级 —— 例如我们的索引基本上是站点地图，完全不同于非 Markdown 页面

curl -H "Accept: text/markdown" https://docs.sentry.io/

---
title: "Sentry Documentation"
url: https://docs.sentry.io/
---

# Sentry Documentation

Sentry 是面向开发者的应用监控平台，帮助您实时识别并修复问题。它提供错误跟踪、性能监控、会话回放等功能，覆盖所有主流平台和框架。

关键特性

• 错误监控：捕获并诊断错误，提供完整的堆栈跟踪、面包屑信息和上下文
• 追踪：跨服务跟踪请求，以识别性能瓶颈
• 会话回放：观看真实用户会话，了解导致错误的原因
• 性能分析：识别慢函数并优化应用性能
• 定时任务：监控计划任务并检测失败
• 日志：在上下文中收集并分析应用日志

…

In our case we actually use MDX to render these, so it involved a handful of parsing changes and overrides to allow certain key pages to render differently. The result: agents fetch pages that are much more actionable.

Sentry

如果一个无头机器人在抓取网站，最没有用的做法就是返回一个需要身份验证的页面。相反，我们会告知代理程序通过编程方式访问应用信息（MCP、CLI、API 等）：

curl -H "Accept: text/markdown" https://sentry.io

# Sentry

You've hit the web UI. It's HTML meant for humans, not machines.
Here's what you actually want:

MCP Server（推荐）

为您的代理提供结构化访问 Sentry 的最快方式。
OAuth 认证，HTTP 流式传输，无需 HTML 解析。

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "url": "https://mcp.sentry.dev/mcp"
    }
  }
}

Docs: https://mcp.sentry.dev

CLI

查询问题并从终端分析错误。

https://cli.sentry.dev

…

## Warden

> 评审您代码的代理。可以在本地或每次 PR 时使用。

Warden 通过对您的更改运行 **skills** 来监视代码。Skills 是定义要查找内容的提示：安全漏洞、API 设计问题、性能问题，或任何您希望保持一致覆盖的内容。

Skills 遵循 [agentskills.io](https://agentskills.io) 规范。它们是包含提示的 markdown 文件，告诉 AI 需要关注什么。您可以使用社区提供的 skills，自己编写，或两者结合使用。

- 文档: https://warden.sentry.dev  
- GitHub: https://github.com/getsentry/warden  
- npm: https://www.npmjs.com/package/@sentry/warden

### 工作原理

每次运行 Warden 时，它会：

1. 确定哪些内容发生了变化（文件、代码块或整个目录）  
2. 将更改与已配置的触发器匹配  
3. 对匹配的代码运行相应的 skills  
4. 报告发现，包括严重程度、位置以及可选的修复建议  

Warden 在两种情境下工作：

- **本地** – 在推送之前审查更改，获取即时反馈  
- **CI 中** – 自动审查拉取请求，将发现以评论形式发布  

### 快速开始

...

## 那就这样

它很简单，而且有效。你应该这么做。同时要关注代理的模式如何变化，并随着行为演变更新你的优化。