llms.txt
Структурированное описание продукта для LLM: что делает, как использовать, основные методы и эндпоинты, рабочие примеры кода.
от 30 000 ₽
Новая услуга
LLM-ready контент и RAG-подготовка
Готовим контент для AI-ассистентов: Cursor, Claude, Copilot. Чтобы разработчики могли работать с вашим продуктом через AI без ошибок и галлюцинаций.
Обсудить проект
цена по запросу
ПРОБЛЕМА
Почему AI даёт неправильные ответы про ваш продукт
Больше 70% разработчиков используют AI-ассистентов при написании кода. Они спрашивают у Claude: "Как подключить ваш API?" или просят Cursor написать интеграцию.
Если ваш контент не подготовлен для LLM:
✗
AI галлюцинирует и даёт неправильные ответы о вашем API
✗
Разработчик получает нерабочий код и тратит часы на отладку
✗
Он решает, что ваш продукт сложный, и уходит к конкуренту
ЧТО ДЕЛАЕМ
Форматы работы
Контекст для AI-агентов
CLAUDE.md, AGENTS.md, CURSOR.md - инструкции для AI-агентов по работе с вашим продуктом. Разработчик открывает редактор и сразу получает точные подсказки.
от 20 000 ₽
RAG-подготовка
Разбивка контента на чанки, добавление метаданных, структурирование для векторной базы. Для чат-ботов поддержки, которые отвечают точно по вашим материалам.
по запросу
Аудит LLM-совместимости
Проверим, как AI понимает ваш текущий контент. Протестируем реальные запросы, найдём места галлюцинаций и дадим конкретные рекомендации.
от 25 000 ₽
ДЛЯ КОГО
Кому это нужно
DevTools / API / SDK
Разработчики интегрируют ваш продукт через Cursor или Claude. Контент должен давать точные подсказки, а не провоцировать ошибки.
B2B SaaS с самостоятельным стартом
Чат-бот на базе RAG, который отвечает по вашим материалам точно, а не выдумывает ответы и не отправляет к конкурентам.
AI-инфраструктура и платформы
Ваши пользователи сами строят AI-продукты. Они должны находить точные примеры через AI-ассистентов, а не читать длинные справочники.
КАК РАБОТАЕМ
Процесс
1
Анализ контента
Изучаем текущие материалы, тестируем реальные AI-запросы, фиксируем места ошибок и галлюцинаций.
2
Структурирование
Определяем формат: llms.txt, контекстные файлы или RAG-чанки. Разрабатываем структуру и метаданные.
3
Подготовка контента
Пишем и форматируем контент для оптимального восприятия LLM. Добавляем рабочие примеры кода.
4
Тестирование
Проверяем результат: задаём реальные вопросы через AI-ассистентов и убеждаемся, что ответы точные.
Сделаем так, чтобы AI знал ваш продукт
Обсудим задачу и подберём подходящий формат
