Gary Illyes: The Web’s JavaScript Mess Is an AI Agent Nightmare, by @ppcland:
Gary Illyes: The Web’s JavaScript Mess Is an AI Agent Nightmare, by @ppcland:
Спор про llms.txt не сходится: и критики, и хайп меряют не тот слой
Один лагерь показывает 0,1% обращений в логах и хоронит файл. Другой обещает прирост цитируемости на 30–60%. Обе цифры реальны. Они измеряют разные вещи, и пока спорщики этого не видят, спор идёт по кругу. Я полгода вожусь с llms.txt на клиентских проектах и на собственном сайте. В мае прогнал восемь AI-систем через контролируемый тест, чтобы перестать гадать и увидеть, кто реально читает файл. Результат не подтвердил ни одну из двух громких позиций целиком. Он показал третью картину, которую обе стороны пропускают: llms.txt живёт не в логах фоновых краулеров и не в магии ранжирования. Он живёт в агентном слое реального времени и в IDE-агентах. Это узкое место, но там он работает.
ИИ-агенты уже ходят по вашему сайту, и вы не представляете, что они там видят
Проведём небольшой тест. Откройте свой сайт и посмотрите на него глазами не живого пользователя, а ИИ-агента. Не на красивую кнопку «Записаться». А на то, что получает ChatGPT или браузерный агент, когда ваш клиент просит его: «запиши меня на стрижку вот в эту студию». Чаще всего там каша из HTML. Смысл спрятан в вёрстке, кнопка нарисована картинкой, а цену подгружает скрипт через пару секунд после открытия. Человек в этой каше разберётся. Он видит страницу целиком, догадывается по контексту, тыкает наугад и попадает. Агент не догадывается. Агент исполняет буквально. И если смысл живёт только в том, как страница выглядит, для агента его просто нет. Вот это и есть Agent Experience — опыт, который ваш продукт даёт ИИ-агенту.
https://habr.com/ru/articles/1042200/
#Agent_Experience #AX #ииагенты #агентский_опыт #ux #dx #llmstxt #машиночитаемые_данные
Beyond robots.txt: Implementing ai.txt and llms.txt for Purpose-Based Scraping Control, by (not on Mastodon or Bluesky):
llms.txt в 2026: что это, как написать, и почему вашему сайту это нужно
llms.txt - это файл в корне сайта, который говорит языковым моделям, что у вас за сайт, какие источники канонические и что цитировать. ChatGPT, Perplexity и Claude уже его читают. Большинство сайтов в Рунете его не имеют, поэтому AI-краулеры цитируют их или плохо, или никак. Файл пишется за 30 минут, эффект на цитируемость в AI-выдаче появляется в течение 1–4 недель. В статье разбираю: что такое llms.txt, чем отличается от robots.txt, какие 5 блоков должны быть внутри, как написать свой за час, и показываю живой пример с production-сайта.
https://habr.com/ru/articles/1037442/
#llmstxt #AEO #GEO #AI_SEO #ChatGPT #Perplexity #Claude #llmstxtorg
HAD.SYS // TRANSMISSÃO CONTÍNUA
PROTOCOLO agora indexado para sistemas de IA.
llms.txt: https://hademanastia.com/llms.txt
llms-full.txt: https://hademanastia.com/llms-full.txt
Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы
Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness . Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.
https://habr.com/ru/articles/1035812/
#LLM #Claude_Code #AIагенты #prompt_engineering #harness #Anthropic #context_engineering #Agent_Skills #llmstxt #vibecoding
Less than an hour later, my #HermesAgent fixed it, documented the fix on #GitHub, and wrote a blog about it on #GoHugo. #llmstxt #markdown