llms.txt 생성기 및 검증기

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

전체 과정이 브라우저에서 실행되며, 붙여넣은 내용은 업로드되거나 저장되지 않습니다. 익명 실행별 결과 계수는 종합 연구에 사용될 수 있습니다. URL, 도메인, IP 및 식별자는 절대 포함되지 않으며 100회 미만의 실행에 대한 통계는 공개하지 않습니다.

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.

이 도구 정보

가입 없이 무료로 사용하세요. 주요 페이지를 LLM에 안내하는 올바른 형식의 llms.txt를 만들거나, 기존 파일을 붙여 넣어 구조를 점검할 수 있습니다.

llms.txt는 공식 표준이 아닌 커뮤니티 제안입니다. AI 가시성을 보장하는 수단이 아니라, 중요한 페이지를 정리하는 간단하고 위험이 낮은 관리 항목으로 다루세요.

기능

  • 사이트 이름, 요약, 문서·가이드·블로그 섹션과 링크 행을 입력하는 생성기
  • H1·요약 누락, 상대 또는 잘못된 링크, HTTP, 중복, 외부 링크와 구조 오류를 찾는 검증기
  • sitemap.xml에서 URL을 가져와 첫 경로 세그먼트별로 미리 채우고 외부 링크를 표시
  • 실시간 출력, 오류·경고·정보 요약, 복사·다운로드·공유 링크를 브라우저에서 처리하며 URL 가져오기만 제한된 요청을 사용

작동 방식

생성 탭에서 사이트 이름, 요약, 섹션을 입력합니다. 생성기는 # H1, 바로 뒤의 선택적 > 요약, ## 섹션과 - [제목](https://url) 링크를 요구합니다. 검증 탭에서는 파일을 붙여 넣거나 업로드하거나 도메인의 /llms.txt를 가져오며, 결과를 심각도별로 묶어 미리 보여 줍니다.

제한사항

  • 파일의 형식과 구조만 평가하며, AI 시스템이 실제로 파일을 읽는지는 확인하지 않습니다.
  • 약 20 KiB를 넘는 파일은 간결한 지도에서 벗어난 것으로 안내하며, 전체 내용은 페이지별 Markdown과 콘텐츠 협상을 사용하세요.
  • URL 가져오기는 제한된 CORS 프록시를 사용하고, 붙여 넣거나 업로드한 내용은 브라우저에 남으며 저장되지 않습니다.

자주 묻는 질문

AI 크롤러가 llms.txt를 실제로 읽나요?

문서화된 방식으로는 아닙니다. llms.txt는 llmstxt.org의 커뮤니티 제안이며 공식 표준이 아니고, 주요 AI 크롤러(OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity)도 이를 읽는 기능을 공개하지 않았습니다. 이를 순위 신호가 아니라 중요한 페이지를 정리하는 간단하고 위험이 낮은 관리 항목으로 보세요. AI 시스템이 실제로 접근할 수 있는 범위는 robots.txt와 페이지 콘텐츠가 결정합니다.

llms.txt 파일에는 무엇을 넣나요?

필수 # H1 제목(사이트 이름), 그 바로 뒤의 권장 > 한 줄 요약, 이어지는 ## 섹션 제목(문서, 가이드, 블로그)과 Markdown 링크 목록을 넣습니다. 특별한 ## Optional 섹션에는 크롤러가 건너뛸 수 있는 링크를 둡니다. 모든 링크 URL은 LLM이 직접 가져올 수 있는 절대 https:// 주소여야 합니다.

사이트에서 llms.txt 파일은 어디에 두나요?

도메인 루트의 https://site.example/llms.txt에 제공하세요. robots.txt와 같은 위치 규칙입니다. 이 검증기는 작은 서버 측 프록시를 통해 해당 정확한 경로를 가져오므로, 브라우저의 교차 출처 제한이 있어도 파일을 붙여 넣지 않고 확인할 수 있습니다.

검증기는 무엇을 확인하나요?

파일을 누가 읽는지가 아니라 제안된 형식을 확인합니다. H1 누락, 요약 누락, 잘못되었거나 상대적인 링크 URL, http:// 링크, 중복 URL, 섹션 앞에 나온 링크, 구조에 속하지 않는 깊은 ### 제목, 외부 링크, 간결한 지도를 벗어난 큰 파일을 표시합니다. 어떤 AI 시스템이 파일을 사용한다고 보장하지 않습니다.

llms.txt는 얼마나 커야 하나요?

작을수록 좋습니다. 콘텐츠 사본이 아니라 링크 디렉터리이므로, 약 20 KiB를 넘으면 간결한 지도 대신 페이지를 복제하기 시작했다는 정보성 안내가 표시됩니다. LLM에 깨끗한 전체 콘텐츠를 제공하려면 더 큰 llms.txt가 아니라 페이지별 Markdown과 콘텐츠 협상을 사용하세요.

다음 단계AI 검색량 추정기 — score it against a calibrated model. 안내는 영어로 제공됩니다.