用途：为项目生成和维护 llms.txt 文件，这是放在项目根目录的纯文本 markdown 文件，向 LLM 提供项目重要内容的精选地图，相当于面向 AI 理解的 robots.txt。规范由 Answer.AI 提出，文档见 llmstxt.org。
安装： git clone https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing.git && cp -r claude-marketing/skills/llms-txt ~/.claude/skills/
主要能力与命令： /llms-txt generate [repo-path]：扫描仓库生成新的 llms.txt，无路径时用当前工作目录。 /llms-txt audit [repo-path]：检查已有 llms.txt 的完整性、失效链接、过时描述和缺失的高优先内容，输出报告和建议。 /llms-txt update [repo-path]：按仓库现状刷新已有 llms.txt，保留人工整理过的描述，补充新内容并移除已删文件引用。
工作流程：扫描仓库中的 README、docs、API 文档、教程指南、CHANGELOG、CONTRIBUTING、FAQ、架构与配置文档等；按重要性排序（P0 为 README、入门和 API 参考，P1 为教程、指南、架构，P2 为 CHANGELOG、贡献、FAQ、配置）；提取标题、URL 或路径、一句话描述；按规范生成文件（标题行、2-3 句简介、分组章节、链接加冒号描述）；可选生成内联关键页面内容的 llms-full.txt；提交用户审阅；写入仓库根目录。
适用场景：发布新开源项目或文档站、文档重构、提升项目在 AI 搜索中的可见性、接入 AI 友好发现标准、重大改动后定期刷新。有托管文档站时用完整 URL 并放在 https://yourdomain.com/llms.txt 位置；GitHub Pages 可放入 docs 源目录自动部署。
限制：需保证描述新鲜，失效链接会降低信任；具体收费与平台支持暂未提供。