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AI 工具需要联网github未标认证来源可访问clear审计通过

llms-txt-generatorllms txt 生成器

Agent Skill

llms-txt-generator 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

864

周安装

36

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

288
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:llms-txt-generator(llms txt 生成器)
来源仓库:https://github.com/testacode/llm-toolkit
仓库路径:skills/llms-txt-generator
安装命令:
npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill llms-txt-generator
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill llms-txt-generator

简介

用于处理 GitHub 仓库及协作信息的文本生成工具。

  • 适合围绕代码变更和 Issue 进行内容整理与输出。
  • 通过 GitHub 安装,需结合项目说明验证实际用途。
  • 建议在使用前评估对系统资源的占用情况。llms-txt-generator 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 注意权限控制,避免生成敏感或错误信息。

SKILL.md

LLM Documentation Generator

Generate structured, AI-readable documentation following the llms.txt standard with granular files organized by domain.

Output Structure

llm-docs/
├── llm.txt                    # Main index (~1-2 KB)
├── llm.version.txt            # Metadata and sync info (~0.3 KB)
└── llm.{domain}.txt           # Domain-specific files (~3-50 KB each)

Workflow

Phase 1: Language Selection

Ask user preferred language for documentation output (English, Spanish, or bilingual).

Phase 2: Project Analysis

Identify project type and data sources:

IndicatorProject Type
components/, design tokens, SCSSFrontend/UI Library
cmd/, CLI flags, subcommandsCLI Tool
/api/, OpenAPI, routesREST/GraphQL API
src/, exports, package.jsonGeneric Library

Detect structured data sources:

  • JSON metadata files (component docs, OpenAPI specs)
  • JSDoc/GoDoc comments
  • TypeScript definitions
  • Configuration files (package.json, go.mod)
  • Existing documentation (README, docs/)

Phase 3: Domain Planning

Based on project type, plan which llm.{domain}.txt files to create:

  • Frontend/UI: See references/frontend-example.md
  • CLI Tools: See references/cli-example.md
  • APIs: See references/api-example.md
  • Libraries: See references/library-example.md

Phase 4: Implementation Decision

ConditionApproach
Structured data exists (JSON, JSDoc, OpenAPI)Create generator script
Manual documentation neededWrite static markdown files
Mixed sourcesHybrid: script for structured, manual for rest

For generator script structure, see references/generator-script-pattern.md.

Phase 5: File Generation

llm.version.txt (always first)

# {Project} LLM Documentation

- **Version**: {semantic version}
- **Last Updated**: {YYYY-MM-DD}
- **Documentation Version**: 1.0.0
- **Files**: {count} domain files
- **Total Size**: ~{X} KB

llm.txt (main index)

# {Project} - LLM Documentation

## Project Metadata
- **Name**: {project name}
- **Type**: {frontend|cli|api|library}
- **Language**: {primary language}
- **Purpose**: {one-line description}

## Quick Reference
- **Key Modules**: {list main areas}
- **Patterns**: {architectural patterns used}
- **Dependencies**: {key dependencies}

## Documentation Structure

### {Domain 1}
#### llm.{domain1}.txt
- **Focus**: {what this file covers}
- **Use when**: {scenarios to read this file}

## Reading Guide

1. Start with `llm.version.txt` for metadata
2. Read `llm.{primary-domain}.txt` for core concepts
3. Reference other files as needed

llm.{domain}.txt (domain files)

Each domain file follows this structure:

# {Domain} - {Project}

## Overview
{2-3 sentences explaining this domain}

## {Section 1}

| Name | Type | Description |
|------|------|-------------|
| ... | ... | ... |

## Related Files
- `llm.{related}.txt` - {why related}

Best Practices

  1. File size: Keep each file under 50 KB for optimal LLM context usage
  2. Cross-references: Link between files with clear "when to read" guidance
  3. Tables: Use markdown tables for properties, tokens, parameters
  4. Code examples: Include practical, copy-pasteable examples
  5. Hierarchy: Use consistent heading levels (H1 for title, H2 for sections, H3 for subsections)

For a complete worked example, see references/complete-output-example.md.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

26%
按下载量换算75

windsurf

25.14%
按下载量换算72

trae

17.53%
按下载量换算50

OpenCode

13.54%
按下载量换算39

Codex

8.24%
按下载量换算24

Antigravity

3.66%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

来源信息

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