llms.txt-Generator und -Validator
Free, no signup. Build a clean llms.txt that points LLMs at your key pages, or paste one you already have and check that it's well-formed.
| Check | Status when healthy |
|---|---|
| H1 | One site-name H1 |
| Summary | A short blockquote is recommended |
| Links | Grouped, absolute HTTPS URLs |
| Size | Keep the map concise (under ~20 KiB) |
llms.txt is a community proposal
(llmstxt.org), not an official standard.
No major AI crawler is documented to read it today. Treat it as low-effort, low-risk housekeeping —
not a ranking lever. If you want to influence what AI systems can access, that's
robots.txt and your on-page content, not this file.
More on how AI crawlers actually work → Upload your own access log to the Log File Analyzer. Its browser-local /llms.txt report distinguishes verified AI crawler requests, unverifiable crawler claims, spoofed claims, other traffic, and no observation in the supplied period. A request is retrieval evidence only—not proof of rankings, citations, or broad provider adoption.
The Optional section (a crawler may skip it) is emitted last automatically — just name a section “Optional”.
Wird vollständig in deinem Browser ausgeführt – nichts, was du einfügst, wird hochgeladen oder gespeichert. Anonyme Ergebniszähler auf Ausführungsebene können für aggregierte Forschung verwendet werden; URLs, Domains, IP-Adressen und Kennungen werden nie einbezogen, und Statistiken werden erst ab 100 Ausführungen veröffentlicht.
We fetch only <domain>/llms.txt (nothing else) — browsers can't, because of CORS.
Wird vollständig in deinem Browser ausgeführt – nichts, was du einfügst, wird hochgeladen oder gespeichert. Fetch by URL sends only the domain to our server to retrieve /llms.txt (browsers can't — CORS); validation still runs locally. Anonyme Ergebniszähler auf Ausführungsebene können für aggregierte Forschung verwendet werden; URLs, Domains, IP-Adressen und Kennungen werden nie einbezogen, und Statistiken werden erst ab 100 Ausführungen veröffentlicht.
+ speichert die aktuelle Website oder Seite. Nutze ☆ neben einer gespeicherten Website, Seite oder Liste, um sie als Favorit zu markieren. Der Verlauf der letzten Prüfungen erscheint darunter.
Benannte Liste erstellen
Ziel aus deinen lokalen Auswahlen übernommen.
Website-Pass Lokaler Kontext für diese gespeicherte Website
Lokale Daten
Gespeicherte Ziele, benannte Listen und Zusammenfassungen der letzten Prüfungen bleiben nur in diesem Browser.
Dieses Werkzeug bewerten
Where this is heading: serving Markdown to LLMs
Looking ahead — not something to do today. llms.txt and per-page Markdown are proposals no major AI crawler is documented to consume yet.
llms.txt is a directory — one file pointing at your key pages. The more interesting
idea, once AI clients adopt it, is content negotiation: same URL, two representations.
Serve HTML to browsers and a clean Markdown rendering to LLM clients,
and decide which at the edge.
A Cloudflare Worker picks the representation from the request — either
Accept: text/markdown or a known AI user-agent — and emits
Vary: Accept (or Vary: User-Agent) so shared caches don't hand the wrong
variant to the wrong client.
It's exactly the move behind this site's hybrid /robots.txt —
same bytes, only the Content-Type label negotiated — just extended to actual content,
and to a real body difference rather than only a header.
Über dieses Werkzeug
Erstelle eine korrekt formatierte llms.txt mit H1, kurzer Zusammenfassung, Abschnitten und absoluten HTTPS-Markdown-Links oder füge eine vorhandene Datei ein und prüfe ihre Struktur.
llms.txt ist ein Community-Vorschlag, kein offizieller Standard. Es ist nicht dokumentiert, dass große KI-Crawler die Datei lesen; sie dient als übersichtliche, risikoarme Pflege, nicht als Rankinghebel. Ein LLM kann sie höchstens als Hinweis auf wichtige Seiten nutzen.
Funktionen
- Generator mit Website-Name, Zusammenfassung, Doku-/Leitfaden-/Blog-Abschnitten und Linkzeilen
- Validator für fehlende H1/Zusammenfassung, relative oder fehlerhafte Links, HTTP-, Duplikat-, externe und strukturelle Fehler
- Sitemap-Vorausfüllung aus sitemap.xml nach erstem Pfadsegment und optionale Website-URL zur Markierung externer Ziele
- Live-Ausgabe, Fehler-/Warnungs-/Info-Hinweise, Kopier-, Download- und Freigabelink; alles läuft clientseitig, außer dem optionalen Abruf per URL
So funktioniert es
Im Erstellen-Tab gib Website-Name, Zusammenfassung und Abschnitte ein; der Validator erfordert # H1, eine optionale > Zusammenfassung direkt danach und ##-Abschnitte mit - [Titel](https://url)-Links. Im Prüfen-Tab füge eine Datei ein, lade sie hoch oder rufe /llms.txt von der Domain ab; Befunde werden nach Schweregrad gruppiert und mit einer Vorschau angezeigt.
Einschränkungen
- Die Prüfung bewertet nur Form und Struktur, nicht ob ein KI-System die Datei liest oder ob sich Links auflösen.
- Eine Datei über etwa 20 KiB wird als keine kompakte Übersicht mehr markiert; vollständige Inhalte gehören in seitenweises Markdown und Inhaltsaushandlung.
- Der Abruf per URL erfolgt über einen begrenzten CORS-Proxy; eingefügte oder hochgeladene Inhalte bleiben im Browser und werden nicht gespeichert.
Häufig gestellte Fragen
Lesen große KI-Crawler llms.txt tatsächlich?
Nicht auf dokumentierte Weise. llms.txt ist ein Vorschlag aus der Fachgemeinschaft von llmstxt.org, keine offizielle Norm, und kein großer KI-Crawler (OpenAI, Google, Anthropic oder Perplexity) hat Unterstützung für das Lesen veröffentlicht. Betrachte die Datei als pflegeleichte, risikoarme Übersicht deiner wichtigsten Seiten, nicht als Rankinghebel. Welche KI-Systeme tatsächlich erreichen können, wird durch robots.txt und deine Seiteninhalte bestimmt.
Was gehört in eine llms.txt-Datei?
Eine erforderliche # H1-Überschrift, direkt danach eine empfohlene > einzeilige Zusammenfassung und anschließend ##-Abschnittsüberschriften (Dokumentation, Leitfäden, Artikel) mit Markdown-Linklisten im Format - [Titel](URL): optionale Hinweise. Ein spezieller ## Optional-Abschnitt enthält Links, die ein Crawler überspringen darf. Jede URL sollte eine absolute https://-Adresse sein, die ein LLM direkt abrufen kann.
Wo gehört die llms.txt-Datei auf meine Website?
Am Stammverzeichnis deiner Domain unter https://site.example/llms.txt – nach derselben Konvention wie robots.txt. Der Prüfer kann diesen exakten Pfad für jede Domain über einen kleinen serverseitigen Vermittlungsdienst abrufen, weil Browser keine Anfragen an andere Ursprünge ausführen können.
Was prüft der Prüfer?
Er prüft die Form der Datei anhand des Vorschlags aus der Fachgemeinschaft, nicht ob ein KI-Dienst sie liest: fehlende H1, fehlende Zusammenfassung, fehlerhafte oder nicht vollständig qualifizierte Link-URLs, http://-Links, doppelte URLs, Links vor einem Abschnitt, ungültige Überschriften der Form „### “, externe Links und zu große Dateien. Er kann nicht garantieren, dass ein KI-Dienst die Datei verwendet.
Wie groß sollte llms.txt sein?
Klein. Die Datei ist ein Verzeichnis von Links, keine Kopie deiner Inhalte. Ab etwa 20 KiB weist der Prüfer auf eine Information hin, weil sie dann meist keine kompakte Übersicht mehr ist, sondern Seiten dupliziert. Für vollständige, saubere Inhalte für ein LLM nutzt du seitenweises Markdown und Inhaltsaushandlung statt einer größeren llms.txt.
Häufige Probleme und ihre Behebung
- Fehler Datei enthält mehrere H1-Titel Lösung: Behalte genau eine H1 für den Website-Namen und wandle zusätzliche Überschriften der obersten Ebene in H2-Abschnitte um.
- Fehler Link-URL ist relativ Lösung: Ersetze den relativen Link durch eine vollständig qualifizierte HTTPS-URL, die ein Crawler direkt abrufen kann.
- Fehler Link URL ist ungültig Lösung: Korrekt die fehlerhaft Link ziel zu ein gültig absolut HTTPS URL.
- Warnung Die Link-URL verwendet HTTP. Lösung: Ersetze den HTTP-Link durch sein funktionierendes HTTPS-Gegenstück.
- Information Link Punkte zu weiteres host Lösung: Entferne den Link zu einem anderen Host oder platziere ihn in der llms.txt-Datei, die diesem Host gehört.
- Fehler Datei hat keine H1 titel Lösung: Füge oben genau eine # H1 mit dem Namen der Website oder des Projekts hinzu.
- Warnung Datei enthält keinen Zusammenfassungs-Zitatblock. Lösung: Füge direkt nach der H1 eine kurze >-Zusammenfassung als Zitatblock hinzu.
- Information Zusammenfassung ist nicht direkt nach die titel Lösung: Verschiebe den Zusammenfassungs-Zitatblock direkt unter die H1, vor jede Abschnittsüberschrift.
- Warnung In keinem Abschnitt gibt es Verknüpfungen. Lösung: Füge unter beschreibenden H2-Abschnittsüberschriften nützliche absolute HTTPS-Links hinzu.
- Warnung Optional Abschnitt ist nicht letzte Lösung: Verschieben die ## Optional Abschnitt nach jede erforderlich oder primäre Link Abschnitt.
- Warnung Link-URL ist doppelt vorhanden Lösung: Behalte die URL einmal im relevantesten Abschnitt und entferne doppelte Einträge.
- Information Datei ist für eine kompakte Karte zu groß Lösung: Kürze Links und Beschreibungen mit geringem Wert, bis die Datei eine kompakte Karte unter etwa 20 KiB ist.
- Fehler Datei ist leer Lösung: Füge eine H1, eine kurze Zusammenfassung und gruppierte absolute HTTPS-Links zu den wichtigsten Ressourcen der Website hinzu.