llms.txtジェネレーター+バリデーター

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.

llms.txt structural rubric
CheckStatus 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)

Source: llmstxt.org proposal; not a crawler-consumption guarantee

Heads up: 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 →
Want evidence instead of assumptions?

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”.

Output — llms.txt

完全にブラウザー内で実行され、貼り付けた内容はアップロードも保存もされません。 匿名化した実行単位の結果件数を集計調査に使う場合があります。URL、ドメイン、IPアドレス、識別子は含めず、100回未満の実行から統計を公開しません。

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.

このツールについて

主要ページへLLMを案内する整形式のllms.txtを生成するか、既存ファイルを貼り付けまたは取得して検証します。H1、概要、絶対リンク、重複、外部サイトの参照を確認します。

llms.txtはコミュニティ提案であり公式標準ではないことを明示します。AIクローラーが読むと保証せず、すべてブラウザー内で処理します。

機能

  • H1と概要の検証
  • 整形式の絶対リンク、重複、外部リンクの検出
  • llms.txtの生成と貼り付け/取得検査
  • 提案仕様の限界を明示するレポート

仕組み

テキストを行ごとに解析し、H1、概要、セクション、絶対URLを正規化します。重複、相対リンク、外部リンク、形式エラーを分けて表示し、生成時は入力ページの一覧から整形式の出力を組み立てます。

制限事項

  • llms.txtは公式標準ではなく、AIクローラーが読むこと、検索結果、引用、トラフィックを保証しません。
  • 取得結果は入力URLの応答に依存し、認証、ネットワーク、robots、キャッシュの状態を推測しません。

よくある質問

AI クローラーは実際に llms.txt を読みますか?

文書化された形では読みません。llms.txt は llmstxt.org のコミュニティ提案で、公式標準ではなく、主要な AI クローラー(OpenAI、Google、Anthropic、Perplexity)は読み取り対応を公表していません。最良のページを整理したマップとして、手間もリスクも小さい保守作業と捉え、ランキング要因とは考えないでください。AI システムが実際にアクセスできる範囲は、robots.txt とページ上のコンテンツによって決まります。

llms.txt ファイルには何を含めますか?

必須の「# 」H1 見出し(サイト名)を 1 つ置き、その直後に推奨の「> 」引用形式による 1 行の概要、続いて「## 」セクション見出し(ドキュメント、ガイド、ブログなど)を置きます。各セクションには「- [タイトル](URL): 任意の注記」形式の Markdown リンク一覧項目を含めます。特別な「## Optional」セクションには、クローラーが省略してもよいリンクを入れます。各リンク URL は、LLM が直接取得できる絶対 https:// アドレスにしてください。

llms.txt ファイルはサイトのどこに置きますか?

robots.txt と同じ配置規則で、ドメインのルートに置き、https://site.example/llms.txt で配信します。この検証ツールは任意のドメインについてその正確なパスを取得できるため、貼り付けずに公開中のファイルを確認できます。ブラウザーはオリジンをまたぐ取得ができないため、小さなサーバー側プロキシを経由します。

検証ツールは何を確認しますか?

何かが読み取るかどうかではなく、提案仕様に対するファイル形式を確認します。H1 見出しの欠落(エラー)、概要の欠落(警告)、不正または相対的なリンク URL、http:// リンク、重複 URL、セクションより前にあるリンク、構造に含まれない深い「### 」見出し、外部サイトへのリンク、簡潔なマップとしては大きすぎるファイルを示します。AI システムがファイルを利用することは保証できず、保証もしません。

llms.txt はどのくらいの大きさにすべきですか?

小さくしてください。コンテンツの複製ではなくリンク集です。約 20 KiB を超えると、簡潔なマップではなくページの複製になっていることが多いため、検証ツールは情報注記を表示します。完全で整理されたコンテンツを LLM に配信するなら、より大きな llms.txt ではなく、ページ別 Markdown とコンテンツネゴシエーションを使います。

次のステップAI検索ボリューム推定ツール — score it against a calibrated model. ガイダンスは英語で利用できます.