wiki-llms-txt

โดย microsoft

สร้างไฟล์ llms.txt และ llms-full.txt สำหรับเอกสารโครงการที่ใช้งานกับ LLM ได้ ตามข้อกำหนด llms.txt ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง…

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

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
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
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development