Приклади llms.txt
Усі наведені нижче фрагменти — не вигадані: це початки реальних файлів, які ми відкривали 12 серпня 2026 року. Поруч із кожним — зауваження про те, де він відповідає специфікації, а де відходить від неї.
Еталон зі специфікації
Мок-приклад, наведений у самому тексті пропозиції. Це найкоротший спосіб побачити всі елементи одразу:
# Title
> Optional description goes here
Optional details go here
## Section name
- [Link title](https://link_url): Optional link details
## Optional
- [Link title](https://link_url)FastHTML — референсна реалізація
Проєкт того самого автора, на якому специфікація демонструється. Показовий тим, що файл лежить
не в корені, а за адресою /docs/llms.txt — тобто покриває лише документацію.
# FastHTML
> FastHTML is a python library which brings together Starlette, Uvicorn, HTMX, and fastcore's `FT`
> "FastTags" into a library for creating server-rendered hypermedia applications.
Important notes:
- Although parts of its API are inspired by FastAPI, it is *not* compatible with FastAPI syntax
and is not targeted at creating API services
- FastHTML is compatible with JS-native web components and any vanilla JS library,
but not with React, Vue, or Svelte.
## Docs
- [FastHTML quick start](https://fastht.ml/docs/tutorials/quickstart_for_web_devs.html.md): A brief overview of many FastHTML features
- [HTMX reference](https://github.com/bigskysoftware/htmx/blob/master/www/content/reference.md): Brief description of all HTMX attributes
## Examples
- [Todo list application](https://github.com/AnswerDotAI/fasthtml/blob/main/examples/adv_app.py): Detailed walk-thru of a complete CRUD app
## Optional
- [Starlette full documentation](https://gist.githubusercontent.com/…/starlette-sml.md): A subset of the Starlette documentation useful for FastHTML developmentOpenAI
Файл живий за адресою developers.openai.com/llms.txt. За адресами openai.com/llms.txt
та platform.openai.com/llms.txt файлу немає — сервер повертає 404.
# OpenAI Developers
> Complete documentation hub for OpenAI API, Ads, Plugins, Workspace Agents, Codex,
> Agentic Commerce, the developer blog, Cookbook, learning resources, and learning tracks.
Start with the product index that matches your task. Product indexes route to detailed pages;
documentation indexes also provide Markdown pages and full-document exports.
## Documentation sets
- [OpenAI API guides and reference](https://developers.openai.com/api/llms.txt): …Anthropic
Канонічна адреса змінилася: docs.anthropic.com/llms.txt і docs.claude.com/llms.txt
віддають редирект 302 на platform.claude.com/llms.txt. За адресою www.anthropic.com/llms.txt
файлу немає.
# Anthropic Developer Documentation
This file provides an overview of the Anthropic API documentation and developer resources.
## Root URL
Claude Developer Platform Console (Requires login)
https://platform.claude.com
## Available Languages on Website
The full documentation is available in the following languages on https://platform.claude.com/docs:
- English (en) - 553 pages - /docs - Content included below
- German (Deutsch) (de) - 201 pages - /docs/de - Visit website for content
- Spanish (Español) (es) - 201 pages - /docs/es - Visit website for contentStripe — інструкції для агента прямо у файлі
Найцікавіший приклад із погляду змісту. Stripe використовує вільний текстовий блок не для опису продукту, а для прямої вказівки моделі:
# Stripe Documentation
When installing Stripe packages, always check the npm registry for the latest
version rather than relying on memorized version numbers. Run `npm view stripe
version` or check https://www.npmjs.com/package/stripe before pinning a version.
For Python, check https://pypi.org/project/stripe/. Never hardcode an old version
number from training data — always install with `@latest` or verify the current
version first.
## Docs
…Cloudflare — покажчик покажчиків
# Cloudflare Developer Documentation
Explore guides and tutorials to start building on Cloudflare's platform.
> Each product below links to its own llms.txt, which contains a full index of that product's
> documentation pages and is the recommended way to explore a specific product's content.Той самий підхід, що й у OpenAI: замість тисячі посилань — дерево з файлів на кожен продукт. Для великої документації це єдиний спосіб лишитися в межах контекстного вікна.
Типові помилки на реальних файлах
Під час перевірки публічних файлів найчастіше трапляються такі проблеми:
| Помилка | Як виглядає | Чим загрожує |
|---|---|---|
| Голі адреси замість посилань | - https://site.com/docs.md |
Офіційний парсер не бачить такий рядок як посилання. Так робить, зокрема, Cursor. |
| HTML замість тексту | Сервер віддає text/html із кодом 200 |
Файлу насправді немає — це шаблон сторінки помилки |
| Немає блок-цитати | Одразу після H1 іде ## |
Агент не отримує контексту, який дає йому змогу вирішити, чи це потрібний сайт |
| Посилання без описів | - [Docs](https://…) ×200 |
Агент мусить завантажувати сторінки навмання, витрачаючи контекст |
| Дублікати назв секцій | Два блоки ## Docs |
Другий мовчки перезаписує перший у словнику парсера |
| Заголовки H3 | ### Підрозділ |
Потрапляє під шаблон ^## і спотворює назву секції |
| Файл-простирадло | Кілька сотень кілобайт у llms.txt |
Порушує вимогу «стається достатньо малим, щоб вміститися в контекст» |
Перевірити свій файл на всі ці випадки
Де подивитися ще
Специфікація перелічує три відкриті каталоги сайтів із llms.txt: