- [ الرئيسية ](/ar/) / - [ المدونة ](/ar/blog/) / - llms.txt لمواقع التوثيق # `llms.txt` لمواقع التوثيق مواقع التوثيق هي حالة الاستخدام المثالية لـ llms.txt. يطرح المطوّرون أسئلة عن الوثائق على مساعدات الذكاء الاصطناعي باستمرار، وإليك كيفية ضمان حصولهم على إجابات دقيقة. آخر تحديث: 22 أبريل 2026 في هذه الصفحة - [ لماذا تستفيد مواقع التوثيق أكثر ](#why-docs-sites) - [ ما ينبغي تضمينه ](#what-to-include) - [ ما ينبغي استبعاده ](#what-to-exclude) - [ ترتيب الأولوية ](#priority-ordering) - [ التوليد التلقائي من التنقّل ](#auto-generate) - [ كيف تتعامل Mintlify معه ](#mintlify) - [ بنية المثال ](#example) ## لماذا تستفيد مواقع التوثيق أكثر مواقع التوثيق، من النوع المستضاف على Mintlify أو GitBook أو Docusaurus أو المبني بأدوات مثل MkDocs أو Nextra، هي حالة الاستخدام المثالية لـ llms.txt. والسبب واضح: يستخدم المطورون المساعدات الذكية بانتظام للتنقل في التوثيق. وأسئلة مثل «كيف أضبط المصادقة مع Acme؟» و«ما خطافات الويب التي تدعمها Acme؟» و«أرني SDK الخاص بـ Acme للغة Python» هي أسئلة توثيق. عندما يطرح مطوّر هذه الأسئلة على مساعد ذكاء اصطناعي، يستند المساعد إما إلى بيانات التدريب (التي قد تكون أقدم بأشهر)، أو يجلب محتوى مباشراً من الويب، أو يحمّل التوثيق من سير عمل متوافق مُعدّ لجلب llms.txt. وفي الحالات الثلاث كلها، تعتمد جودة الإجابة على جودة التوثيق المتاح له. llms.txt آلية لإخبار عميل متوافق بالصفحات الأهم. وبالنسبة إلى موقع توثيق، يكون هذا التنقيح مفيداً عندما يكون سير العمل المستلم معروفاً وقابلاً للاختبار. ## ما ينبغي تضمينه تنتمي أنواع الصفحات التالية باستمرار إلى llms.txt في مواقع التوثيق: - **دليل البدء السريع**, وهي الصفحة التي يصل إليها معظم المستخدمين الجدد والمساعدات الذكية أولاً. وينبغي أن تشرح المسار الأدنى لتشغيل شيء ما. وإذا أدرجت صفحة واحدة فقط، فأدرج هذه الصفحة. - **المفاهيم الأساسية**، الصفحات التي تشرح النموذج الذهني لمنتجك. ما الكيانات الأساسية؟ كيف يعمل نموذج بيانات المنتج؟ ما المصطلحات الرئيسية؟ - **مرجع API**، المرجع الكامل لنقاط نهاية API والمعلمات ومخططات الاستجابة. وإذا كانت صفحة طويلة واحدة، فاربط بالمستوى الأعلى. وإذا كانت مقسمة حسب نوع المورد، فاربط بصفحات مستوى المورد. - **أدلة SDK ومكتبة العميل**, رابط واحد لكل لغة أو منصة مدعومة رسمياً. - **المصادقة والتفويض**, وكيف يصادق المستخدمون والتطبيقات. وهذا من أكثر أسئلة التوثيق شيوعاً التي تُطرح على المساعدات الذكية. - **الأسئلة الشائعة أو دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها**، إذا كان لديك قسم أسئلة شائعة شامل، فمن المفيد ربطه. ويمكن لمساعدات الذكاء الاصطناعي استخدامه للإجابة عن الأسئلة الشائعة بدقة. - **سجل التغييرات**, ويساعد أنظمة الاسترجاع على تمييز السلوك الحالي من بيانات التدريب القديمة. ## ما ينبغي استبعاده لا تنتمي كل صفحة في موقع توثيقك إلى llms.txt: - **ملاحظات داخلية أو توثيق الفريق**, إذا كانت منصة توثيقك تستضيف توثيقاً عاماً وويكيات داخلية للفريق، فأدرج التوثيق العام فقط. - **صفحات مسودة أو غير مدرجة**، لا ينبغي أن تكون الصفحات غير الجاهزة للمستخدمين في llms.txt. فالذكاء الاصطناعي الذي يستشهد بصفحة مسودة يستشهد بشيء لم توافق على استخدامه. - **محتوى محمي بالمصادقة**, لا يمكن لزواحف الذكاء الاصطناعي أو أطر الوكلاء جلب التوثيق خلف جدار تسجيل الدخول. أدرج الصفحات المتاحة للعامة فقط. - **توثيق مهجور**، إذا كنت تحافظ على وثائق لإصدارات قديمة من منتجك، فاستبعد تلك الصفحات أو ضع لها علامة واضحة. لا تريد أن تعلّم مساعدات الذكاء الاصطناعي مستخدميك أنماطاً متقادمة. - **صفحات فرعية شديدة التفصيل**, إذا كان مرجع API لديك يضم 200 صفحة منفصلة لنقاط النهاية، فلا تربطها كلها. اربط بالمرجع الأعلى ودع الذكاء الاصطناعي يتنقل منه. llms.txt طبقة اختيار، وليس خريطة موقع. - **صفحات التسويق أو المبيعات**, والمقالات القصصية وصفحات المقارنة محتوى مفيد، لكنها ليست توثيقاً. وإذا أدرجتها، فضعها في `## Optional` القسم. ## ترتيب الأولوية داخل كل قسم من llms.txt، يهم ترتيب الروابط. يتعامل عملاء الذكاء الاصطناعي الذين يقرؤون ملفك مع الروابط المبكرة على أنها أعلى أولوية. وعندما يعملون تحت قيود طول السياق، قد يتوقفون عن القراءة في منتصف الملف. ضع أهم صفحاتك أولاً. ترتيب أولوية مقترح لمواقع توثيق المطورين: - البدء السريع / بدء الاستخدام - المفاهيم الأساسية / نظرة عامة على البنية - مرجع API (المورد الأعلى أو الأكثر استخداماً) - المصادقة / التفويض - أدلة SDK (ابدأ باللغة الأكثر استخداماً) - مرجع Webhooks (إن انطبق) - استكشاف الأخطاء / الأسئلة الشائعة - سجل التغييرات (في القسم الاختياري) - أدلة الترحيل (في قسم الاختياري) مثال فكّر كأنك مطوّر يستخدم مساعد ذكاء اصطناعي أفضل طريقة لتحديد الأولوية هي السؤال: «ما الأسئلة التي يطرحها المطوّرون عن منتجي على مساعدات الذكاء الاصطناعي أكثر من غيرها؟» ينبغي أن تكون الصفحات التي تجيب عن هذه الأسئلة في أعلى llms.txt. وإذا كانت لديك بيانات بحث داخلي أو تذاكر دعم، فاستخدمها. ## الإنشاء التلقائي من التنقل لديك في مواقع التوثيق التي تضم صفحات كثيرة، تصبح صيانة llms.txt يدوياً غير عملية. والأفضل إنشاء الملف تلقائياً وقت البناء انطلاقاً من بنية التوثيق. والمنهج العام هو: - **استخدم إعدادات التنقّل لديك كمصدر.** تعرّف معظم منصات التوثيق التنقّل في ملف إعدادات (مثل sidebar.json وmint.json وmkdocs.yml وغيرها). ويمثّل هذا الإعداد بالفعل عرض التوثيق المنسّق والمرتّب لديك، لذلك فهو مدخل طبيعي لإنشاء llms.txt. - **صفِّ العناصر إلى المستوى الأول والثاني.** لا تُدرج كل عقدة نهائية في شجرة التنقّل. اجلب الأقسام العليا وأبناءها المباشرين. يمنحك هذا عادةً من 10 إلى 30 صفحة، وهو النطاق المناسب لملف llms.txt. - **اربط كل عنصر بعنوان URL مطلق.** يُرجح أن يستخدم إعداد التنقل لديك مسارات نسبية. حوّلها إلى عناوين URL مطلقة باستخدام عنوان الأساس المضبوط لديك. - **استخدم عناوين الصفحات كنص للرابط، ووصف الصفحات كوصف للرابط.** إذا كانت لصفحاتك أوصاف meta، فاستخدمها. وإلا فاستخدم الفقرة الأولى لكل صفحة. - **أخرج الملف إلى دليلك العام.** اكتب الملف المولّد حيث توجد ملفاتك الثابتة ليُقدَّم في `/llms.txt`. شغّل هذا التوليد عند كل بناء للوثائق حتى يبقى llms.txt متزامناً تلقائياً مع بنية التنقّل لديك. ## كيف يتعامل Mintlify معه Mintlify منصة توثيق تستخدمها شركات كثيرة موجهة للمطورين (وتستخدمها أدوات مطورين عديدة في عصر الذكاء الاصطناعي). وتولّد Mintlify تلقائياً كلاً من `llms.txt` و `llms-full.txt` لكل موقع توثيق مستضاف على منصته. من الناحية المفاهيمية، يعمل إنشاء Mintlify هكذا: - يُحدد تنقل الموقع في `mint.json` ملف إعداد. ويحدد هذا الملف تسلسل الصفحات، بما فيه الصفحات التي تظهر في أقسام الشريط الجانبي. - وقت البناء، تقرأ Mintlify بنية التنقل وتنشئ `llms.txt` ملفاً يصبح فيه كل عنصر تنقل إدخال رابط في القسم المناسب. - لـ `llms-full.txt`, يضمّن Mintlify محتوى Markdown الكامل لكل صفحة أسفل رابطها، فيمنح أنظمة استرجاع الذكاء الاصطناعي مجموعة التوثيق الكاملة في ملف واحد. - يُنشر الملفان بجانب موقع التوثيق ويُقدّمان في المسارات القياسية (`/llms.txt` و `/llms-full.txt`). النتيجة أن مواقع التوثيق على Mintlify تحصل تلقائياً على ملفات llms.txt المتوافقة مع المواصفة، من دون أي تنقيح يدوي. والمقابل هو أن الملف يعكس بنية التنقّل لا ترتيب أولوية منسقاً يدوياً، وقد يضم صفحات منخفضة الأولوية كان مؤلف يدوي سيضعها في قسم Optional أو يستبعدها بالكامل. تملك منصات التوثيق الأخرى، مثل GitBook وDocusaurus وReadMe وغيرها، مستويات متفاوتة من دعم llms.txt. راجع توثيق منصتك أو ملاحظات الإصدار لمعرفة حالة الدعم الحالية. ## بنية المثال فيما يلي مثال llms.txt لموقع توثيق مطورين افتراضي. وتعمل هذه البنية مع معظم مواقع توثيق المنتجات التي تملك REST API: ``` # Acme Documentation > Acme is a platform for real-time inventory management. This documentation covers the > REST API, SDKs for Python and Node.js, and integration guides for common e-commerce > platforms. The API is used by developers building stock tracking, warehouse management, > and demand forecasting applications. ## Getting started - [Introduction](https://docs.acme.example/introduction/): what Acme is and how it works. - [Quickstart](https://docs.acme.example/quickstart/): create your first integration in five minutes. - [Authentication](https://docs.acme.example/authentication/): API key setup and OAuth 2.0. - [Core concepts](https://docs.acme.example/concepts/): products, locations, stock records, and events. ## API reference - [API overview](https://docs.acme.example/api/): base URL, versioning, and conventions. - [Products](https://docs.acme.example/api/products/): create, read, update, and delete products. - [Stock adjustments](https://docs.acme.example/api/stock/): record stock movements and reconcile inventory. - [Webhooks](https://docs.acme.example/api/webhooks/): event types, payloads, and signature verification. - [Rate limits](https://docs.acme.example/api/rate-limits/): limits by plan tier. - [Errors](https://docs.acme.example/api/errors/): error codes and handling recommendations. ## SDKs - [Python SDK](https://docs.acme.example/sdk/python/): official Python client library. - [Node.js SDK](https://docs.acme.example/sdk/node/): official Node.js client library. ## Optional - [Changelog](https://docs.acme.example/changelog/): release notes and breaking changes. - [FAQ](https://docs.acme.example/faq/): common questions from developers. - [Migration guide (v1 to v2)](https://docs.acme.example/migration/): upgrading from v1. ``` ## واصل القراءة - [llms.txt لمنتجات API](/ar/blog/llms-txt-for-api-products/)، دليل أعمق لمنتجات تبدأ من API. - [دليل llms-full.txt](/ar/llms-full-txt/), الملف المصاحب للمجموعة الكاملة لمواقع التوثيق. - [كيفية إنشاء llms.txt](/ar/how-to-create/), خطوة بخطوة مع أدلة نشر لكل حزمة تقنية. - [المولّد](/ar/generator/)، أنشئ ملفاً متوافقاً مع المواصفة من نموذج. ## المصادر - [ llmstxt.org، اقتراح المجتمع ](https://llmstxt.org/) - [ Mintlify، توثيق دعم llms.txt ](https://www.mintlify.com/docs/ai/llmstxt) - [ توثيق Anthropic لملف llms.txt، مثال فعلي ](https://platform.claude.com/llms.txt)