用途：处理 llms.txt 标准相关任务，包括分析现有文件与从零生成新文件。llms.txt 是 2024 年 9 月由 Jeremy Howard 提出的约定，用于向 AI 系统提供网站内容、结构与关键信息的结构化指引。
主要能力：分析模式会抓取 [domain]/llms.txt 与 [domain]/llms-full.txt，记录 HTTP 状态（200/404/403/301/302），校验 H1 标题、引用式描述、H2 分区、页面条目、绝对 URL、描述、Key Facts、Contact 等要素，并按完整性 40%、准确性 35%、有用性 25% 计算总分，再与站点导航和 sitemap 对比，找出遗漏页面并给出改进建议。生成模式会抓取首页与 /sitemap.xml，提取站点名称、描述、导航与页脚链接，对页面分级筛选，撰写 10-30 词的事实性描述，汇总关键事实，按模板组装文件并校验 URL 可达性与条目数量。
格式要点：文件须位于域名根路径 https://example.com/llms.txt，使用 Markdown；首行为 # 站点名，随后为 > 一句话描述（200 字符内），至少一个 ## 分区，页面条目格式为 - 标题: 描述，建议包含 Key Facts 与 Contact 分区。可另提供 llms-full.txt 扩展版。
适用场景：网站希望提升 AI 对其内容的理解、引用准确性与品牌表述控制时使用。
限制：资料未提供具体安装命令、运行环境、收费与价格信息；部分统计性表述（如采用率）来自资料原文，未提供独立验证。