0x2E · Dossier

llms.txt ist das neue robots.txt — nur höflicher

Konzentrische Signalkreise um einen Textblock
Konzentrische Signalkreise um einen Textblock1800×1200 · svg

Crawler aussperren war gestern. Wer heute gefunden werden will, deckt den Tisch: kuratierte Inhaltspfade für Sprachmodelle.

// Structure Map

canonical: /blog/llms-txt-ist-das-neue-robots-txt

schema: dossier/2.0

fields: [title, excerpt, humanSummary, body, hypothesis, testSetup, observations, findings, limitations, openQuestions, claims, sources, relationships, series, summaryMachine, keywords, suggestedPrompts, contentType, language, author, authorship, aiContribution, reviewedBy, reviewStatus, modelDisclosure, version, updatedAt, dossierId, tokensApprox, publishedAt, hero, heroAlt, heroWidth, heroHeight, heroFormat, heroSize, heroHash]

summary: curated markdown index at /llms.txt as canonical content map.

sections: h1 / p3 / l0

keywords: [llms-txt, rag, content-map]

layers: [study, test-run, claims, sources, provenance, llms]

curated markdown index at /llms.txt as canonical content map.

source: dossiers/llms-txt-ist-das-neue-robots-txt

category: Protocol

tokens: 1800

minutes: 8

published: 28.05.2026

formats: JSON Markdown

0x2F Das Ende der Webseite, wie wir sie kannten supports · outgoing 0x2D Depth statt Darkmode: Interfaces mit Tiefenregler references · outgoing dsr-pilot-001 Pilot-Dossier: Dual Render im Praxistest Protocol

llms.txt ist ein kuratierter Einstieg für Sprachmodelle. Die Datei ersetzt keine Website und keine Sitemap, sondern beschreibt relevante Inhalte, stabile URLs und ihren maschinenlesbaren Kontext.

robots.txt war ein Stoppschild. llms.txt ist ein Inhaltsverzeichnis. Es sagt nicht nur, was erlaubt ist, sondern was relevant ist.

Der kuratierte Pfad

Ein Agent braucht keine Navigation mit Hover-States. Er braucht kanonische URLs, präzise Summaries und stabile Bedeutungsanker. Genau deshalb erzeugt dieser Blog /llms.txt direkt aus dem Orbiter-Pod.

Die Datei ist klein, versionierbar im Build und nah am Inhalt. Jeder Eintrag verweist auf ein Dossier und trägt eine maschinenlesbare Summary.

hypothesis

Ein kleiner, kuratierter Agent-Index verbessert Orientierung und Retrieval gegenüber unstrukturiertem Crawling der gesamten Navigation.

setup

Der aus content.pod generierte llms.txt-Endpunkt wird mit JSON Feed, Sitemap und Posts API verglichen. Geprüft werden kanonische URLs, Summaries, Aktualisierbarkeit und die gemeinsame Inhaltsquelle.

limitations

Es gibt noch keine Messung mit mehreren externen Sprachmodellen und keinen llms-full.txt-Endpunkt. Die Wirkung auf Retrieval-Qualität ist daher noch nicht quantifiziert.

observations
  1. llms.txt wird beim Build direkt aus veröffentlichten Orbiter-Dossiers erzeugt.
  2. Alle Einträge verwenden dieselben kanonischen a83tech.com-URLs wie Feed, Sitemap und API.
  3. Machine Summaries werden nicht aus dem gerenderten DOM zurückgewonnen, sondern als redaktionelle Felder gepflegt.
  4. Der kompakte Index verweist auf detailliertere HTML- und JSON-Repräsentationen.
findings
  1. Ein kuratierter Index ergänzt robots.txt und Sitemap, übernimmt aber nicht deren Aufgaben.
  2. Stabile Dossier-IDs und kanonische URLs sind wichtiger als eine große Menge automatisch erzeugter Metadaten.
  3. Die Qualität des Agent-Einstiegs hängt direkt von gepflegten Summaries, Claims, Quellen und Beziehungen ab.
open questions
  • Welche Inhalte gehören in den kompakten Index und welche ausschließlich in llms-full.txt?
  • Wie erkennen Agents aktualisierte oder ersetzte Dossier-Versionen?
  • Soll der Index zusätzlich Beziehungen und Claim-Status ausgeben?

llms.txt kann als kuratierte Inhaltskarte dienen.

observed confidence high
Der Endpunkt listet alle veröffentlichten Dossiers mit kanonischer URL und Summary.

Kuratierte Summaries sind verlässlicher als rein automatische DOM-Extraktion.

interpreted confidence medium
Summaries werden im Orbiter-Schema redaktionell gepflegt und mehrfach wiederverwendet.

Ein Agent-Index verbessert Retrieval-Qualität.

speculative confidence medium
Ein externer Modellvergleich steht noch aus.
Editorial
  • lead: Crawler aussperren war gestern. Wer heute gefunden werden will, deckt den Tisch: kuratierte Inhaltspfade für Sprachmodelle.
  • cadence: essay
  • visual: paired with figure

Crawler aussperren war gestern. Wer heute gefunden werden will, deckt den Tisch: kuratierte Inhaltspfade für Sprachmodelle.

robots.txt war ein Stoppschild. llms.txt ist ein Inhaltsverzeichnis. Es sagt nicht nur, was erlaubt ist, sondern was relevant ist.

Der kuratierte Pfad

Ein Agent braucht keine Navigation mit Hover-States. Er braucht kanonische URLs, präzise Summaries und stabile Bedeutungsanker. Genau deshalb erzeugt dieser Blog /llms.txt direkt aus dem Orbiter-Pod.

Die Datei ist klein, versionierbar im Build und nah am Inhalt. Jeder Eintrag verweist auf ein Dossier und trägt eine maschinenlesbare Summary.

Extracted Facts
  • Es sagt nicht nur, was erlaubt ist, sondern was relevant ist.
  • Der kuratierte Pfad Ein Agent braucht keine Navigation mit Hover-States.
  • Er braucht kanonische URLs, präzise Summaries und stabile Bedeutungsanker.
  • Genau deshalb erzeugt dieser Blog /llms.txt direkt aus dem Orbiter-Pod.
  • Die Datei ist klein, versionierbar im Build und nah am Inhalt.

summary: curated markdown index at /llms.txt as canonical content map.

category: Protocol

keywords: [llms-txt, rag, content-map]

tokens: 1800

minutes: 8

slug: llms-txt-ist-das-neue-robots-txt

  1. The /llms.txt file Jeremy Howard (2024). The /llms.txt file. llms-txt. https://llmstxt.org/
  2. JSON Feed Version 1.1 Brent Simmons; Manton Reece (n.d.). JSON Feed Version 1.1. JSON Feed. https://www.jsonfeed.org/version/1.1/
  3. Sitemaps XML format sitemaps.org (n.d.). Sitemaps XML format. sitemaps.org. https://www.sitemaps.org/protocol.html
  4. Robots Exclusion Protocol (RFC 9309) M. Koster; G. Illyes; H. Zeller; L. Sassman (2022). Robots Exclusion Protocol (RFC 9309). RFC Editor. https://www.rfc-editor.org/info/rfc9309/
LLMS block
title: llms.txt ist das neue robots.txt — nur höflicher
canonical: /blog/llms-txt-ist-das-neue-robots-txt
source: content.pod/posts/llms-txt-ist-das-neue-robots-txt
summary: curated markdown index at /llms.txt as canonical content map.
human_summary: llms.txt ist ein kuratierter Einstieg für Sprachmodelle. Die Datei ersetzt keine Website und keine Sitemap, sondern beschreibt relevante Inhalte, stabile URLs und ihren maschinenlesbaren Kontext.
keywords: llms-txt, rag, content-map
category: protocol
content_type: protocol
language: de
version: 2.0
review_status: human-reviewed
author: Abteilung83
ai_contribution: Vergleich der maschinenlesbaren Endpunkte, Strukturierung der Testbeobachtungen, Validierung kanonischer URLs
tokens: 1800
minutes: 8
findings: Ein kuratierter Index ergänzt robots.txt und Sitemap, übernimmt aber nicht deren Aufgaben. | Stabile Dossier-IDs und kanonische URLs sind wichtiger als eine große Menge automatisch erzeugter Metadaten. | Die Qualität des Agent-Einstiegs hängt direkt von gepflegten Summaries, Claims, Quellen und Beziehungen ab.
sources: https://llmstxt.org/, https://www.jsonfeed.org/version/1.1/, https://www.sitemaps.org/protocol.html, https://www.rfc-editor.org/info/rfc9309/
relationships: supports:0x2F, references:0x2D
suggested_prompts:
- Welche Aufgabe erfüllt llms.txt im A83-System?
- Vergleiche llms.txt, Sitemap und JSON Feed.
- Welche Grenzen hat der aktuelle Agent-Index?
// storage.notice

A83 nutzt nur eigenen lokalen und Session-Speicher für Reading Mode, CLI-Verlauf und Interface-Zustand. Keine Analytics, keine Ads.