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作为示例，本站也开始提供 llms.txt 和llms-full.txt 的支持，可以参看下面的链接获取相关文件。 什么是 llms.txt 大型语言模型（LLMs）是截止至训练日期时的人类知识的总集。而如果想要精确地解决更加实时的问题（比如在进行代码生成、研究辅助等任务中），我们可以通过搜索最新知识，依赖网络信息，来极大提升模型的准确性。然而，标准的 HTML 内容通常包含导航元素、JavaScript、CSS 和其他对于 LLMs 而言非必要的信息。这些冗余信息会在对话中占据 LLMs 有限的上下文窗口，也会干扰和降低处理效率。此外，LLMs 直接抓取和解析完整的 HTML 页面效率也很低下。为了应对这些挑战，llms.txt 应运而生，它是一个正在讨论的标准（参见 llms-txt.org），旨在为 LLMs 提供一个简洁、专业的网站内容概述，以单一且易于访问的 Markdown 文件格式呈现。llms.txt 就像一个网站的“指南”，引导 AI 系统找到站点上的关键信息，并以易于阅读和分析的结构化格式提供这些信息。 llms.txt 的目的与益处 在使用带有搜索的 LLMs，或者是通过其他的搜索服务 API 将搜索内容传递给不带搜索的 LLMs 时，被搜索的网站内容是面向人类进行渲染的，它包含大量无关的视觉要素（CSS 样式，动画等）和功能性的内容（JavaScript，操作交互等），且主题往往不太明确，这会给 LLMs 增加理解难度。我们需要一种更加面向 AI 的网站内容检索方式。 llms.txt 是放置在网站根目录下的一个文件，它的核心目标是向 LLMs 提供结构化的、机器可读的信息，从而帮助它们在推理阶段更有效地利用网站内容。与面向搜索引擎的 robots.txt 和 sitemap.xml 不同，llms.txt 专为推理引擎优化，它的目标是通过以 AI 能够高效处理的格式提供内容结构，解决了 AI 相关的挑战。这种（还在提出阶段的）标准标志着一种向 AI 优先的文档和内容策略的转变。随着 AI 在网络内容消费中扮演越来越重要的角色，针对 AI 的理解进行优化将变得与针对人类用户和搜索引擎进行优化同样关键。 网站所有者也能从实施 llms.txt 中获益匪浅：AI 聊天机器人更有可能在其回复中引用那些提供了 llms.txt 文件的网站，从而提高网站在 AI 平台上的可见性。优化后的 llms.txt 文件还有可能在 AI 驱动的搜索体验中带来更好的可见性、更高的排名和更强的可发现性。 更清晰地理解 llms.txt 在网络标准中的定位，可以参考下表： 解剖 llms.txt 标准：关键组件与结构 llms.txt 标准现在定义了两种不同的文件：/llms.txt 和 /llms-full.txt 。 /llms.txt 提供了一个精简的网站文档导航视图，旨在帮助 AI 系统快速理解网站的结构，它通过链接提供了一个简洁、结构化的关键内容概述。/llms-full.txt 是一个包含所有文档内容的综合性文件，它将所有文档整合到一个单独的 Markdown 文件中，这个文件需要“包罗万象”，因此尺寸一般比较大。 这两种版本的存在使得网站所有者可以根据不同的用例和内容结构，选择向 LLMs 提供的信息详细程度。对于拥有大量文档的网站，以导航为中心的 /llms.txt 可以提供快速的路线图，而 /llms-full.txt 则提供完整的原始内容以供深入处理。 llms.txt 的内容 对于 /llms.txt 文件，其必须遵循特定的 Markdown 语法和结构。 - 文件应以网站或项目名称的一级标题（ # ）开头，随后可以有一个简短的项目描述的块引用（> ），通常一到三句话即可。 - 接下来的内容应使用二级标题（ ## ）组织，例如“文档”、“示例”等，用于列出文档链接，创建逻辑区块（例如，“主要文档”、“产品”） - 这个二级标题下应该是一个列表，它包含相应的链接和简短的描述，格式为 - [文档名称](URL): 简短描述 。此处的 URL 应该是等同于为人类准备的网页地址所等同的该文档的 md 格式文件。 - 此外，还可以包含其他的二级区块，例如“可选资源”、或“隐私政策”等其他部分。一般会使用 ## Optional 部分用于表示当上下文长度受限时可以省略的次要链接。 一个典型且简单的 llms.txt 文件内容如下： 这种结构化的 Markdown 格式确保了 LLMs 可以轻松地解析和理解 /llms.txt 文件的内容和层级结构。Markdown 清晰的语法和明确的层级关系（标题、列表、链接）为 AI 模型提供了一种一致且易于处理的格式，从而减少了歧义并提高了信息提取的效率。 llms-full.tx...
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Winning with AI: It’s Not About the Tech | Ville Satopaa, Benjamin N. Haddad, Benedetto Conversano Subscribe Subscribed 3 Share Save Download Download 0 Comments Sort comments Sort by

最近科技界一扫前些年死气沉沉的阴霾，各种新东西乘着 AI 的东风纷至沓来。我自己分享欲也有点爆表，所以闲暇时 vibe coding 了两个小项目，想要尝试拓展一下自己表达的边界和形式。这篇文章先简单介绍一下两个项目，然后谈谈（作为一个“资深”程序员）在开发过程中的一些体会和感受。 项目简介 首先是驱动我个人链接收藏页面的 Magpie (喜鹊，没错我就是很喜欢用鸟来给项目命名的人)，它是一个轻量级的链接收藏，后端接入 AI 模型，可以从链接 URL 中获取内容，自动提取标签以及合适的分类，甚至按需求写一些短评。你可以把它想成上个世代的各种 Read it later 服务的 AI 加强版，并且配套的管理后台、快捷指令和 Chrome 插件也都齐备了。 其次是一个更简单一些的静态页面「上了AI的贼船」。我会不定期在这个页面分享我在使用 AI 工具进行日常开发，生活和娱乐等方面的心得以及实际的使用案例。在 build 时，我使用中文书写的内容会通过 LLM 自动翻译成其他支持的语言；当然，深浅颜色切换，feed 订阅这些基本要素也都完备。 Repo 地址 两个项目都已经开源在 GitHub 了。对于 Magpie，需要一个后端和数据库支持，为了方便起见，提供了 Docker 部署的方式；对于「AI 贼船」，由于是静态页面，所以直接 fork 后改改内容，找个 Netlify 或者 Vercel 这样的 host，就能很简单地完成部署了。 非常欢迎大家加星和尝试，以及提出建议。 开发中的 Vibe Coding 体验 我在上一篇博文中已经谈了一些 vibe coding 的初步感受，其中大多数印象都依然有效，不过也有一些更加深入的体验，我想再强调一下。 初始 plan 的重要性 这两个项目是纯 vibe coding 的产物：我一行代码都没有写过，使用的命令也就仅限于项目开始时的 mkdir 以及启动 agent 的命令 (codex )，更甚至给 AI 提示词也都是通过语音输入和 AI 后处理完成的。整个过程除了一台能够打开 terminal 和安装开发环境的设备外，并没有其他需求（包括键盘）。而其中接近一半的工作量，都是通过手机或者平板连接回家里的电脑完成的。我是真没想到，期望了多年的“iPad 当做生产力工具”，最终会以这样的方式得以实现。 对于目测可以一次成型的小项目（比如「AI贼船」这种规模），我在初期 plan 后向 AI 要求创建了一个待办列表，然后让 AI 严格按照列表逐一实现。这种待办列表的方式，在多个 context window 的对话里的重要性不言而喻，但是对于单个 context window，也能提供非常不错的效果：明确的经过人类审核的待办列表，能够引导 AI 注意力，以开发者最熟悉的路径（虽然这可能不是最快的路径）来实现初期产品。 Magpie 的情况要复杂一些：它实际牵涉到多个项目，包括 web 前端，API 后端，Chrome extension 等；在初期，就已经把数据库、针对 SEO 的 API 代理和首页渲染、各个页面的大体设计都确定了。在聊这个项目的初期需求时，我花费了大概两三小时和 AI 一起探讨了各个组件，并且让多个 AI 多次互相进行审阅和验证，最终生成了大约 2500 行的初期计划文档。事后证明，这些文档有效地指导了后续开发：它们不仅是未来 AI 进行后续开发的依据，也是对人类的提示。 就算是“随心所欲”的独立开发者，在 AI 时代，最好也多多“书写”（当然实际上肯定是 AI 代笔）人类和 AI 都能参考的程序设计文档。未来的 AI 和未来的你，应该都会感激这个当初的决定。 web app 断崖式的领先 基于 HTML、CSS 和 JavaScript 系语言的前端开发，在当前的 AI 辅助编程环境中展现出了断崖式的领先优势。这种领先不仅仅是技术层面的，更是生态和训练数据层面的全面碾压。 如果你让 AI 实现一个 React 组件，它不仅能快速生成符合最佳实践的代码，还能顺手帮你配上漂亮的 CSS 动画、响应式布局、无障碍访问支持，甚至还会贴心地加上 TypeScript 类型定义。对于 Next.js、Vue、Svelte 等流行框架，AI 更是如数家珍，各种最新 API 和最佳实践信手拈来。这种体验就像是请了一位经验丰富的全栈工程师，从数据库设计到前端交互，从 SEO 优化到性能调优，都能给你专业的建议和实现。 但当你把目光转向 iOS 开发时，情况就大不相同了。SwiftUI 的 API 变化太快，很多训练数据中的用法已经过时；UIKit 虽然稳定，但 AI 经常会产生一些让人啼笑皆非的“创新”用法。更不用说那些相对小众的领域，比如 macOS 桌面应用开发或者 watchO...
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Informed.IQ, an AI-powered loan verification and fraud prevention company, announced on Tuesday that it raised $63M from Invictus Growth Partners to expand its AI-powered loan verification platform, aiming to reduce fraud and enhance efficiency. Article Summary Informed.IQ has raised $63 million from Invictus Growth Partners to expand its AI-powered loan verification platform. The investment will support growth in auto finance, mortgage, and consumer lending sectors, enhancing fraud detection and verification processes. AI Summary Most Popular Articles Latest Articles The company plans to use the affiliation to support recruitment efforts and explore potential acquisitions in surrounding markets.

2026 Proptech Predictions: Anyone Up for AI? Asset classes as diffuse as office, retail and data centers are ripe for continued disruption in the new year Predicting can be a risky business, but it can be fun too. (If no one is keeping score!) With that in mind, a number of proptech entrepreneurs have chosen to manifest their inner Oz Pearlman and look into what technology innovations might lie ahead for real estate in 2026. The construction industry was perhaps the sector that produced the most predictions for adoption and tech iterations in the coming year. “Over the next few years, AI will start to truly understand the physical world,” wrote Jeevan Kalanithi, CEO and co-founder at OpenSpace, a provider of visual and spatial intelligence for construction. “Large language models have dominated the news cycle for the last few years, and for good reason. They are amazing. But the next major leap will come from spatial AI — AI systems trained on reality data like images, video and spatial information that capture how the physical world actually looks and functions.” Much of the focus of the field of spatial AI has been on building world models for robotics, but Kalanithi said the applications can be even broader, changing how real-world industries function. He pointed to computers that can interpret job site, factory or infrastructure projects with a human-like grasp of context. That includes answering questions based on spatial context and location, spotting missing materials, or identifying other issues automatically, while delivering real-time visual intelligence that when paired with human insight can help builders and operators work more efficiently and safely. Not quite as close to everyday use are robots. “We’re still a long way from humanoid robots that can safely and autonomously roam the unpredictable, high-variance environment of a construction site,” Kalanithi cautioned. “The real progress in 2026 will come from narrow robotics systems built to perform one...
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The settlement amount may grab the headline, but for class members, the real impact lies in the administration. Was the notice campaign successful? Was it easy to file a claim? Was the distribution of settlement funds handled smoothly? As class action settlements grow in complexity and scale—and as fraud becomes more sophisticated—the traditional infrastructure of claims administration, built on manual processes and human review, is increasingly under strain. Artificial intelligence (AI), once a buzzword in legal tech circles, has become a practical necessity. When used correctly, AI doesn’t replace thoughtful adjudication or administrative oversight—it strengthens them. It helps administrators design more effective notice programs, review documentation at scale, detect fraud, and ensure fairness in distribution. Still, you might ask: isn’t AI just the next “blockchain”? A flash-in-the-pan marketing term, hyped in pitch decks and investor updates, destined to fade outside a few niche applications? Maybe for some. But in claims administration, and across the legal industry more broadly, AI isn’t just a future bet. It’s already reshaping how work gets done. Let’s paint a picture of how AI is transforming claims administration. While what follows is a hypothetical, with invented companies and an invented court case, the technology is real and already in use today. The Case: Jane Doe v. Fictional Mobile Company In this case, the plaintiffs alleged that Fictional Mobile Company (FMC) charged subscribers for its “Mobile Protect” device protection plan unnecessarily, particularly to users of iPhone models that were already under warranty and unlikely to need third-party coverage. The settlement defines the class as all Fictional customers located in the United States who paid for Mobile Protect while using an iPhone 12, 13, or 14 between October 1, 2020 and April 31, 2025. Because FMC has a twelve-month retention policy for customer data, the company isn't able to provide ...
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ERA Real Estate affiliate Sprout Realty ERA Powered announced its acquisition of Dallas-based 24Fifteen Realty, expanding its presence into the Dallas-Fort Worth Metroplex and neighboring Waco, Texas. The acquisition includes two offices and nearly 100 agents. Following the transaction, the brokerage will operate as 24Fifteen ERA Powered.

Property Play: Billionaire CRE developer issues a warning on data center finance Abonnieren Abonniert 19 Teilen Speichern Herunterladen Herunterladen 32 Kommentare Kommentare sortieren Sortieren nach

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