Validiere und generiere llms.txt-, llms-full.txt-, llms-ctx- und seitenweise .md-Dateien für KI-Suche, GEO/AEO und Google Lighthouse Agentic Browsing. Ein Claude-Skill für die llmstxt.org- und Mintlify-Spezifikationen.
Dieser Skill für Claude (und ähnliche KI-Agenten) ermöglicht es, die von der llmstxt.org- und Mintlify-Community vorgeschlagenen Spezifikationen zu validieren und zu generieren. Mit ihm kannst du `llms.txt`-Dateien (Textzusammenfassungen von Websites für KI-Modelle), `llms-full.txt` (vollständige Texte), `llms-ctx` (Kontext-Dateien) und separate `.md`-Dateien pro Seite erstellen. Das ist besonders nützlich für Techniken wie AI Search (KI-Suche), GEO/AEO (Generative Engine Optimization / Answer Engine Optimization) und Google Lighthouse Agentic Browsing (autonomes Browsen durch KI-Agenten). Der Skill arbeitet mit den offiziellen Spezifikationen und erstellt/überprüft die Dateien, damit KI-Assistenten Webinhalte effizient verstehen und durchsuchen können. Entwickler können diesen Skill verwenden, um ihre Webseiten für moderne KI-Suchdienste zu optimieren und eine bessere Auffindbarkeit durch KI-Agenten zu gewährleisten.
npx skills add johnericforte/claude-skill-llms-txtInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.