用途
doc-reader 是一个帮助高效阅读和浏览外部文档的技能。它的目标是让使用者在查阅文档时既不超出上下文窗口，也不遗漏重要信息。当任务需要确认某个函数、接口或配置项如何工作时，可以调用该技能。
主要能力
该技能围绕“发现资源—建立连接—选择消费策略”的流程组织，提供以下能力：
- 发现文档站点上对 AI 友好的资源，包括 llms.txt、llms-full.txt、skill.md 以及 MCP 端点。
- 尝试页面的 .md URL 变体，以获取更易解析的 Markdown 内容。
- 通过 MCP（Model Context Protocol）服务器对文档进行语义搜索。
- 通过 grep 在 llms-full.txt 中做关键词精确匹配。
- 在文件体积可控时加载完整文档内容。
- 在需要浏览结构、查看图表或交互示例时查看 HTML 页面。
使用方式
第一步：发现可用资源
遇到文档站点时，先检查是否有 AI 友好资源。
检查 llms.txt：结构良好的文档站点通常会在根路径提供 llms.txt，例如 https://docs.example.com/llms.txt 或 https://example.com/docs/llms.txt。该文件包含文档覆盖范围的描述，以及指向各页面的链接。站点还可能在根路径提供 llms-full.txt，把整个文档站点的内容合并为单个 .md 文件。
尝试 Markdown URL 变体：许多文档站点会在 .md URL 变体上提供干净的 Markdown 版本页面。对于需要阅读的具体页面，先尝试 .md 变体，例如把 https://docs.example.com/page 改为 https://docs.example.com/page.md。如果返回的是有效 Markdown（而不是 404 或 HTML 错误页），就使用它而不是抓取 HTML。
检查 skill.md：部分文档站点提供 skill.md 文件，用于说明如何使用该产品。可在根路径检查，例如 https://docs.example.com/skill.md 或 https://example.com/docs/skill.md。阅读该技能以了解产品和功能，如果对当前任务有帮助，可用以下命令添加：
npx skills add docs.example.com/skill.md
检查 MCP 服务器：部分文档站点提供用于语义搜索的 MCP 服务器，MCP 端点通常遵循 https://docs.example.com/mcp 这一模式。
第二步：如可用则设置 MCP
MCP 服务器让你可以对文档进行语义搜索，而不必依赖关键词匹配或加载整个文件。
连接 MCP：设置过程因平台而异。以 Claude Code 为例：
{ "mcpServers": { "example-docs": { "type": "http", "url": "https://docs.example.com/mcp" } } }
连接后即可使用搜索工具对文档进行语义搜索。该工具遵循 Search{DocsTitle} 的命名模式（例如 SearchMintlify）。
管理多个 MCP：同时使用多个文档来源时，根据产品或库为每个 MCP 取一个描述性名称，并针对每次查询使用相应的 MCP，而不是在所有 MCP 中搜索。
第三步：选择消费策略
策略 A：MCP 搜索（针对具体问题首选）。适用于有具体问题或主题、在查找特定 API/函数/概念、希望获得语义相关结果而非仅关键词匹配的场景。使用 MCP 搜索工具，用自然语言描述你的需求。
策略 B：抓取 Markdown 变体（用于阅读具体页面）。适用于需要阅读某个具体文档页面、MCP 搜索返回了结果但需要完整页面内容、HTML 渲染带来噪声或导致截断的场景。尝试页面 URL 的 .md 变体：
curl -s "https://docs.example.com/page.md"
如果返回有效 Markdown 就使用；如果 404，则回退到 HTML（策略 E）。
策略 C：grep llms-full.txt（用于关键词精确搜索）。适用于需要精确匹配（函数名、错误码、特定术语）、MCP 不可用、想查看某个术语的所有出现位置的场景。例如：
curl -s "https://docs.example.com/llms-full.txt" | grep -C 3 "your-search-term"
策略 D：加载完整内容（用于全面理解）。适用于需要某个库/API 的完整上下文、llms-full.txt 足够小（建议小于 15k tokens）、要做大量会引用文档多个部分的工作。加载完整文件前务必先检查长度：
curl -sI "https://docs.example.com/llms-full.txt" | grep -i content-length
如果文件过大，可考虑改为加载 llms.txt 中标识的具体文件、使用 MCP 搜索特定主题，或按需分块加载。
策略 E：查看 HTML 页面（用于探索和导航）。适用于需要理解文档结构、用户需要浏览或点击文档、想查看图表/交互示例/格式化内容、帮助用户查找内容且用户需要继续浏览的场景。抓取并渲染 HTML 页面，或引导用户在浏览器中打开。HTML 页面提供导航菜单、交互式代码示例、可视化图表以及相关主题链接。注意截断：超过约 150,000 字符的页面可能被截断，从而在不知情的情况下遗漏关键信息。如果页面看起来不完整，尝试 .md URL 变体（策略 B）或查找 llms.txt 中的分节文件。
常见模式
- 实现前调研：抓取 llms.txt 了解文档范围；如可用则设置 MCP；用 MCP 搜索具体的实现问题；按需加载相关章节；在实现过程中保持 MCP 连接以便追问。
- 用文档调试：用 grep 搜索确切的错误信息或代码；若无结果，用 MCP 搜索描述问题；加载相关章节获取解决方案的完整上下文。
- 学习新库：查看 HTML 落地页了解结构；若 llms-full.txt 足够小则加载，否则使用分节文件；设置 MCP 以便开发期间持续参考。
- 快速参考查询：用 MCP 搜索函数/方法名，或 grep llms-full.txt 做精确匹配。
效率提示
- 对 Mintlify 站点优先使用 MCP：语义搜索比加载和解析原始文本更高效。
- 有策略地缓存：如果会反复引用同一份文档，加载一次 llms-full.txt 可能比多次 MCP 搜索更高效。
- 使用分节文件：如果 llms.txt 链接到分节文件（如 api/llms.txt），只加载所需部分。
- 并行 MCP 搜索：处理多个文档来源时，并行搜索而非串行。
边界情况处理
- 没有 llms.txt：回退方案包括检查是否仍有 MCP 端点、尝试所需页面的 .md URL 变体、使用 WebFetch 阅读具体文档页面、在网络上搜索该文档。
- 文档集非常大：对于超过 15k tokens 的文档，使用 MCP 搜索而非加载完整文件、按需加载分节文件、询问用户哪些区域最相关。
- 页面未找到（404）：检查 404 页面是否有相关内容链接；检查 llms.txt 中的当前 URL（它反映线上站点结构）；用页面主题搜索 MCP 以找到内容迁移位置；告知用户内容可能已迁移并提供更新后的 URL。
- 信息过时或冲突：检查文档中的版本标识；向用户说明差异；建议查看 changelog 或 release notes。
适用场景
需要查阅某个函数、接口或配置项如何工作；学习新库；用文档调试报错；快速查找参考资料；在单个任务中处理多个文档站点。
限制
该技能依赖文档站点是否提供 llms.txt、llms-full.txt、skill.md 或 MCP 端点等资源，若站点未提供则需回退到其他方式。加载完整内容时受上下文窗口限制，建议 llms-full.txt 小于 15k tokens；HTML 页面超过约 150,000 字符可能被截断。关于该技能的收费、价格、平台支持范围等具体信息，资料中暂未提供。