Domain eingeben, und dieser Validator lädt die /llms.txt, lintet sie gegen die Spezifikation, testet eine Stichprobe der Links auf 404 und gibt Ihnen eine Note mit konkreten Verbesserungen.
Die Domain genügt — das Tool ruft /llms.txt direkt ab, genau wie ein KI-Crawler. So sehen Sie übrigens auch selbst die llms.txt einer beliebigen Website.
Der Validator prüft H1-Titel, Blockquote-Zusammenfassung, Abschnittsstruktur, Linkformat, Content-Type und Dateigröße gegen die llms.txt Best Practices.
Sie bekommen eine Note von A bis F, jedes Problem nach Schweregrad sortiert und eine Stichprobe der verlinkten Seiten auf tote URLs getestet.
Der llms.txt-Bug Nummer 1: Ihr Server liefert eine HTML-Fallback-Seite statt Text. Dieser Test erkennt das sofort.
Titel, Zusammenfassung, Abschnitte, absolute Links, Beschreibungen — jede Regel der llms.txt-Spezifikation, der Reihe nach geprüft.
Eine Datei voller 404er signalisiert KI, dass Ihre Website veraltet ist. Wir laden eine Stichprobe Ihrer Links und markieren jeden defekten.
Nicht nur „gültig/ungültig“ — ein Score, eine Note und eine priorisierte Fix-Liste, die Sie direkt an die Entwicklung geben können.
Wir prüfen zusätzlich, ob die Langform-Begleitdatei llms-full.txt existiert und auflösbar ist.
Roh-Vorschau der Datei plus geparste Gliederung — llms.txt Struktur testen, ohne Markdown mit zusammengekniffenen Augen zu lesen.
Wie sieht man die llms.txt einer Website? Hängen Sie /llms.txt an die Domain — zum Beispiel kairosy.ai/llms.txt — und die Datei erscheint als reiner Text. Bekommen Sie stattdessen die Startseite oder einen 404, fällt die Website schon beim allerersten Check dieses llms txt Tests durch. Das passiert erstaunlich oft: Single-Page-Apps schlucken unbekannte Pfade gern und liefern HTML zurück.
Die wichtigsten Best Practices sind kurz: Datei kuratiert halten (Dutzende Links, nicht Tausende), absolute URLs verwenden, jedem Link eine einzeilige Beschreibung geben, als text/plain ausliefern und aktuell halten — eine veraltete Datei mit toten Links ist schlimmer als gar keine. Wenn Sie Ihre llms.txt nach jedem Deploy testen wollen: Lesezeichen setzen und diesen Check erneut laufen lassen — er dauert etwa fünf Sekunden.
“Unsere llms.txt hat monatelang stillschweigend die SPA-Shell ausgeliefert. Dieser Test hat es im ersten Lauf gefunden — sonst nichts.”
“Mit der Note holt man das Engineering sofort ab. „Wir sind ein D“ wirkt ganz anders als „bitte Metadaten fixen“.”
“Die Stichprobe auf tote Links ist das Killer-Feature. Schön wäre jeder Link, aber schon die Stichprobe hat drei vergammelte URLs gefunden.”
“Vor jedem Pitch jage ich die Domain des Interessenten durch den Test. Sofortiger Gesprächseinstieg.”
Existenz (ein echter 200er, kein HTML-Fallback), Content-Type, die „# Titel“-Überschrift, das „> Zusammenfassung“-Blockquote, die „## Abschnitt“-Struktur, Linkformat und Beschreibungen, Dateigröße, eine Stichprobe auf tote Links sowie die Existenz von llms-full.txt.
Tippen Sie die Domain gefolgt von /llms.txt in Ihren Browser. Erscheint reiner, Markdown-artiger Text, existiert die Datei; sehen Sie die Startseite oder einen Fehler, existiert sie nicht.
Führen Sie diesen Test nach jedem Deploy erneut aus, oder ergänzen Sie einen einfachen CI-Schritt, der /llms.txt abruft und fehlschlägt, wenn die Antwort HTML oder kein 200er ist. Die Note hier lässt sich sauber als Pass/Fail-Gate nutzen.
Kuratieren statt kippen, absolute Links mit einzeiligen Beschreibungen, text/plain im Root-Verzeichnis ausliefern, die Datei klein halten und tote Links zügig entfernen. Wer das befolgt, bekommt hier ein A.
llms.txt hilft der KI, Sie zu lesen; sie zwingt die KI nicht, Sie zu empfehlen. Starten Sie einen kostenlosen Kairosy-Scan und sehen Sie, was ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity tatsächlich über Ihre Marke sagen — und wo die Lücken sind.
Crawlt eine beliebige Website und erzeugt in Sekunden eine fertige llms.txt.
Sehen Sie, ob GPTBot, ClaudeBot und 13 weitere AI Crawler Ihre Website erreichen.
Prüfen Sie gebündelt, ob Ihre Seiten bei Google, Bing, Yahoo, Yandex & DuckDuckGo im Index sind.
Kairosy stellt ChatGPT, Gemini, Claude und Perplexity die Fragen Ihrer Käufer — und zeigt, ob Sie empfohlen, ignoriert oder an die Konkurrenz verwiesen werden.
Kostenlosen KI-Marken-Scan starten