`llms.txt` es básicamente `robots.txt` pero para modelos de lenguaje. Es un archivo de texto plano en la raíz del sitio que le dice a los crawlers de IA qué hay acá y dónde encontrarlo.
Lo agregué a este sitio porque cada vez más gente llega a contenido técnico a través de asistentes de IA, y si el contenido no está estructurado para que un LLM lo entienda, simplemente se pierde.
## El endpoint en Astro
```typescript
// src/pages/llms.txt.ts
import type { APIRoute } from 'astro'
import { getCollection } from 'astro:content'
export const GET: APIRoute = async () => {
const notes = await getCollection('notes')
const sorted = notes
.filter(n => !n.data.draft)
.sort((a, b) => b.data.publishDate.getTime() - a.data.publishDate.getTime())
const content = `# Giorgiosaud.io
> Notebook de desarrollador web con notas sobre Astro, JavaScript, TypeScript y desarrollo web moderno.
## Notas
${sorted.map(n => `- [${n.data.title}](/notebook/${n.id}.md): ${n.data.description || ''}`).join('\n')}
`
return new Response(content, {
headers: { 'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8' }
})
}
```
Genera el archivo dinámicamente en cada request — así siempre está actualizado sin necesidad de rebuild manual.
## El tag para descubrimiento
En el `` de cada página:
```html
```
Esto le da a los crawlers y asistentes de IA una forma de descubrir el archivo sin tener que adivinar la URL.
La idea es simple: si alguien le pasa una URL de este sitio a Claude o ChatGPT, el asistente puede ir a `/llms.txt`, ver el índice completo, y navegar al endpoint `.md` de la nota específica para leer el contenido limpio. Sin HTML, sin ruido.
Eso es todo por ahora.