llms.txt para agentes de IA

Qué comprueba esta auditoría

Hace un GET a https://tudominio.com/llms.txt y confirma que devuelve un 200 con un archivo parseable. El formato es markdown con una estructura específica (H1 con el título del sitio, blockquote de resumen, secciones de enlaces).

Por qué importa

llms.txt es la contraparte de la era de la IA para robots.txt y sitemap.xml. Donde esos dicen a los rastreadores qué pueden acceder, llms.txt les dice a los agentes LLM qué vale la pena leer: un índice curado de tus páginas más importantes.

La convención todavía es joven (propuesta por Answer.AI a finales de 2024) y aún no está universalmente respetada. Pero publicarla no cuesta nada, y varios sistemas agentivos (Cursor, Continue, GPTs personalizados) ya la usan como punto de entrada de alta confianza. Los sitios que publican un buen llms.txt se citan en respuestas LLM con más frecuencia que los que no.

Cómo solucionarlo

Crea /public/llms.txt (o donde tu servidor aloje los archivos estáticos de la raíz) con esta estructura:

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## Docs

- [HTTPS en tu sitio](https://metricspot.com/es/docs/https-en-tu-sitio/): Por qué importa HTTPS y cómo activarlo.
- [Largest Contentful Paint](https://metricspot.com/es/docs/largest-contentful-paint/): El primer Core Web Vital, umbral y soluciones.

## Precios

- [Planes y precios](https://metricspot.com/pricing/): Plan gratuito, Premium, Pro.

## API

- [API pública de auditoría](https://app.metricspot.com/api/public/pricing): Acceso programático.

Reglas:

• H1 = el nombre de tu sitio o producto.
• Blockquote justo después = una frase de elevator pitch.
• Las secciones H2 agrupan enlaces relacionados.
• Cada enlace es [Título](URL): resumen de una frase. El resumen es lo que lee el LLM al decidir si descargar el recurso.

Envía tu archivo al directorio de llmstxt.org una vez publicado.

Preguntas frecuentes

¿Algún LLM lee esto hoy?

Una lista creciente. Claude de Anthropic (vía el MCP de docs), el agente de código de Cursor y varios GPTs personalizados ya soportan llms.txt de forma nativa. ChatGPT search y Perplexity aún no lo respetan oficialmente, pero el archivo forma parte de su corpus rastreado.

¿En qué se diferencia de sitemap.xml?

Sitemap es XML legible por máquinas: todas las URLs con el mismo peso. llms.txt es markdown curado con resúmenes: solo tus mejores URLs, jerarquizadas. Sitemap es para completitud; llms.txt es para criterio editorial.

¿Y /llms-full.txt?

Una convención complementaria: la misma estructura pero con el contenido completo de las páginas inlinado, para que un agente pueda descargar un solo archivo y obtener todas tus docs de golpe. Útil para sitios de documentación; excesivo para sitios de marketing.