Principais conclusões do workshop prático de Jeff Fritz sobre .NET Aspire

Implementamos arquivos llms.txt em nossos sites para ajudar grandes modelos de linguagem a entender melhor nossos produtos. Isso significa respostas mais precisas, agentes mais inteligentes e uma melhor experiência para desenvolvedores que trabalham com as bibliotecas da Iron Software.

À medida que ferramentas de IA como ChatGPT, Google Gemini e Claude moldam como os desenvolvedores encontram e utilizam informações técnicas, nós na Iron Software estamos fazendo melhorias fundamentais para garantir que nossa documentação de produto e experiência de desenvolvedor estejam prontas para LLM.

Introduzimos novos arquivos llms.txt em nossos sites de produtos — um formato baseado em Markdown projetado para ajudar os agentes de IA a entenderem, navegarem e referirem nossas ferramentas de forma mais precisa e eficiente.

O que é llms.txt?

llms.txt é um novo formato aberto proposto por Jeremy Howard (co-fundador do Fast.ai) que fornece uma visão geral limpa e estruturada das páginas mais importantes de um site — escrito especificamente para grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA.

Enquanto páginas tradicionais em HTML muitas vezes incluem ruídos de layout, JavaScript complexo e estruturas pesadas de navegação, llms.txt permite que desenvolvedores e ferramentas de IA localizem rapidamente:

• Documentação da API
• Exemplos de código e tutoriais
• Detalhes de licenças e EULA
• Listas de recursos e registros de mudanças
• Páginas de solução de problemas

O formato é baseado em Markdown, legível por humanos e amigável a máquinas — a mistura ideal tanto para desenvolvedores quanto para LLMs em tempo de inferência.

Onde Encontrar Nossos Arquivos llms.txt

Criamos arquivos llms.txt dedicados para cada produto principal da Iron Software, incluindo as bibliotecas .NET e Python.

Aqui está onde você pode encontrá-los:

Por que isso ajuda os desenvolvedores (e a IA)

Esses novos arquivos llms.txt garantem que:

• O ChatGPT e outros LLMs retornem respostas mais precisas sobre nossas ferramentas
• A documentação chave não fique enterrada em HTMLs carregados de navegação
• Exemplos de código e termos de licenciamento sejam representados adequadamente no conteúdo gerado por IA
• Agentes de IA (por exemplo, em ferramentas de desenvolvimento ou IDEs) possam indexar nossas ofertas de forma eficiente

Por exemplo, em vez de analisar uma página HTML completa em busca de uma cláusula de licenciamento ou trecho de código, um agente de IA agora pode carregar um arquivo Markdown limpo e extrair a entrada relevante — sem precisar raspar, adivinhar ou ocorrer alucinações.

Qual o próximo passo?

Não vamos parar por aqui.

Nos próximos meses, planejamos:

• Apoiar fragmentação orientada por IA para tarefas futuras de geração aumentada por recuperação (RAG)
• Abrir o feedback para desenvolvedores que utilizam IA para trabalhar com nossas ferramentas

Se você estiver usando ferramentas de IA no seu fluxo de trabalho e quiser colaborar ou compartilhar feedback — entre em contato conosco.

Recursos

• Saiba mais sobre o formato llms.txt
• Contate o Suporte