wiki-llms-txt

Генерирует файлы llms.txt и llms-full.txt для документации проектов, удобной для LLM, в соответствии со спецификацией llms.txt. Используйте, когда пользователь хочет создать…

npx skills add https://github.com/microsoft/skills --skill wiki-llms-txt

llms.txt Generator

Generate llms.txt and llms-full.txt files that provide LLM-friendly access to wiki documentation, following the llms.txt specification.

When This Skill Activates

  • User asks to generate llms.txt or mentions the llms.txt standard
  • User wants to make documentation "LLM-friendly" or "LLM-readable"
  • User asks for a project summary file for language models
  • User mentions llms-full.txt or context-expanded documentation

Source Repository Resolution (MUST DO FIRST)

Before generating, resolve the source repository context:

  1. Check for git remote: Run git remote get-url origin
  2. Ask the user: "Is this a local-only repository, or do you have a source repository URL?"
    • Remote URL → store as REPO_URL
    • Local → use relative paths only
  3. Determine default branch: Run git rev-parse --abbrev-ref HEAD
  4. Do NOT proceed until resolved

llms.txt Format (Spec-Compliant)

The file follows the llms.txt specification:

# {Project Name}

> {Dense one-paragraph summary — what it does, who it's for, key technologies}

{Important context paragraphs — constraints, architectural philosophy, non-obvious things}

## {Section Name}

- [{Page Title}]({relative-path-to-md}): {One-sentence description of what the reader will learn}

## Optional

- [{Page Title}]({relative-path-to-md}): {Description — these can be skipped for shorter context}

Key Rules

  1. H1 — Project name (exactly one, required)
  2. Blockquote — Dense, specific summary (required). Must be unique to THIS project.
  3. Context paragraphs — Non-obvious constraints, things LLMs would get wrong without being told
  4. H2 sections — Organized by topic, each with a list of [Title](url): Description entries
  5. "Optional" H2 — Special meaning: links here can be skipped for shorter context
  6. Relative links — All paths relative to wiki directory
  7. Dynamic — ALL content derived from actual wiki pages, not templates
  8. Section order — Most important first: Onboarding → Architecture → Getting Started → Deep Dive → Optional

Description Quality

❌ Bad✅ Good
"Architecture overview""System architecture showing how Orleans grains communicate via message passing with at-least-once delivery"
"Getting started guide""Prerequisites, local dev setup with Docker Compose, and first API call walkthrough"
"The API reference""REST endpoints with auth requirements, rate limits, and request/response schemas"

llms-full.txt Format

Same structure as llms.txt but with full content inlined:

# {Project Name}

> {Same summary}

{Same context}

## {Section Name}

<doc title="{Page Title}" path="{relative-path}">
{Full markdown content — frontmatter stripped, citations and diagrams preserved}
</doc>

Inlining Rules

  • Strip YAML frontmatter (--- blocks) from each page
  • Preserve Mermaid diagrams — keep ```mermaid fences intact
  • Preserve citations — all [file:line](URL) links stay as-is
  • Preserve tables — all markdown tables stay intact
  • Preserve <!-- Sources: --> comments — these provide diagram provenance

Prerequisites

This skill works best when wiki pages already exist (via /deep-wiki:generate or /deep-wiki:page). If no wiki exists yet:

  1. Suggest running /deep-wiki:generate first
  2. OR generate a minimal llms.txt from README + source code scan (without wiki page links)

Output Files

Generate three files:

FilePurposeDiscoverability
./llms.txtRoot discovery fileStandard path per llms.txt spec. GitHub MCP get_file_contents and search_code find this first.
wiki/llms.txtWiki-relative linksFor VitePress deployment and wiki-internal navigation.
wiki/llms-full.txtFull inlined contentComprehensive reference for agents needing all docs in one file.

The root ./llms.txt links into wiki/ (e.g., [Guide](./wiki/onboarding/contributor-guide.md)). The wiki/llms.txt uses wiki-relative paths (e.g., [Guide](./onboarding/contributor-guide.md)).

If a root llms.txt already exists and was NOT generated by deep-wiki, do NOT overwrite it.

Validation Checklist

Before finalizing:

  • All linked files in llms.txt actually exist
  • All <doc> blocks in llms-full.txt have real content (not empty)
  • Blockquote is specific to this project (not generic boilerplate)
  • Sections ordered by importance
  • No duplicate page entries across sections
  • "Optional" section only contains truly optional content
  • llms.txt is concise (1-5 KB)
  • llms-full.txt contains all wiki pages

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Guidance for instrumenting webapps with Azure Application Insights. Provides telemetry patterns, SDK setup, and configuration references. WHEN: how to instrument app, App Insights SDK, telemetry patterns, what is App Insights, Application Insights guidance, instrumentation examples, APM best practices.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development