Cara pembangun menggunakan dokumentasi sedang berubah dengan pantas, dan komuniti teknologi sedang aktif membincangkan apa maksudnya untuk masa depan dokumentasi perisian. Memandangkan pembantu pengekodan AI menjadi arus perdana, syarikat-syarikat sedang memikirkan semula bagaimana mereka menyusun dan mempersembahkan dokumentasi teknikal mereka untuk berfungsi dengan lebih baik dengan Model Bahasa Besar ( LLMs ).
Kebangkitan Piawaian Dokumentasi yang Dioptimumkan AI
Pendekatan baru untuk dokumentasi sedang muncul, dengan syarikat-syarikat melaksanakan fail LLMs.txt dan format mesra AI. Fail-fail ini menyediakan versi dokumentasi berstruktur yang boleh dibaca mesin yang dapat diproses oleh sistem AI dengan lebih berkesan. Komuniti telah mengenal pasti beberapa corak utama, termasuk format berasaskan URL yang menyenaraikan fail dokumentasi yang berkaitan dan versi padat yang direka untuk dimasukkan secara langsung dalam gesaan AI.
Syarikat-syarikat yang berbeza mengambil pendekatan yang berbeza-beza untuk pelaksanaan LLMs.txt. Ada yang mencipta fail komprehensif yang boleh melebihi 800,000 token, manakala yang lain memberi tumpuan kepada versi yang lebih kecil dan tersasar. Dokumentasi Astro telah mendapat perhatian khusus kerana menawarkan pelbagai versi khusus, termasuk fail rujukan API yang menghilangkan kandungan yang tidak perlu dan memberi tumpuan semata-mata kepada spesifikasi teknikal.
Pendekatan Pelaksanaan LLMs.txt:
- Format berasaskan URL: Menyenaraikan fail dokumentasi yang berkaitan (contohnya, pendekatan Bun.sh)
- Format komprehensif: Fail besar sehingga 800K+ token (contohnya, llms-full.txt Next.js)
- Format padat: Fail kecil dan tersasar untuk dimasukkan terus dalam prompt (contohnya, llms-small.txt Astro)
- Format fokus API: Rujukan yang diperkemas dengan ralat biasa dan amalan terbaik
Integrasi MCP dan Akses AI Langsung
Integrasi Model Context Protocol ( MCP ) mewakili peralihan ketara ke arah akses ejen AI langsung kepada dokumentasi. Syarikat-syarikat mendapati bahawa cara mereka menggambarkan alat MCP mereka secara dramatik mempengaruhi kadar penggunaan. Penerangan generik seperti Senaraikan dokumentasi yang tersedia menghasilkan penglibatan AI yang minimum, manakala penerangan berorientasikan tindakan yang secara eksplisit memberitahu sistem AI bila dan bagaimana menggunakan alat tersebut melihat penggunaan yang jauh lebih tinggi.
Pendekatan ini membolehkan pembantu pengekodan AI untuk secara proaktif mengambil dokumentasi apabila menghadapi isu, mewujudkan pengalaman penyahpepijatan yang lebih lancar. Integrasi ini melangkaui akses mudah, dengan beberapa syarikat merancang alat peningkatan yang membolehkan ejen AI melaporkan isu secara langsung kepada pasukan pembangunan.
Evolusi Penerangan Alat MCP:
- Generik (Penggunaan Rendah): "Senaraikan dokumentasi yang tersedia" / "Dapatkan dokumentasi mengikut ID"
- Berorientasikan Tindakan (Penggunaan Tinggi): "Setiap kali anda menggunakan [ Product ] dan tidak pasti bagaimana untuk melakukan sesuatu, gunakan alat ini" / "Gunakan alat ini semasa bekerja dengan [ Product ] untuk memastikan maklumat terkini"
Kebimbangan Komuniti Mengenai Web Berasaskan AI
Peralihan ke arah dokumentasi yang dioptimumkan AI telah mencetuskan perbincangan yang lebih luas mengenai masa depan kandungan web. Ahli komuniti membangkitkan kebimbangan mengenai isu-isu berpotensi termasuk manipulasi SEO, serangan suntikan gesaan, dan kemunculan apa yang dipanggil oleh sesetengah pihak sebagai dinding kata kebarangkalian yang direka untuk mempermainkan sistem AI dan bukannya membantu pengguna manusia.
Apa yang membuatkan anda fikir syarikat-syarikat AI tidak sudah menambah pengiklanan ke dalam respons LLM mereka?
Terdapat juga perdebatan mengenai sama ada ini mewakili perubahan asas dalam cara maklumat digunakan dalam talian. Ada yang melihatnya sebagai kemunculan web agentik di mana sistem AI menjadi pengguna utama kandungan, berpotensi mengubah cara laman web direka dan dimonetisasi.
Keutamaan Pembangun dan Pelaksanaan Praktikal
Perbincangan komuniti mendedahkan bahawa pembangun mahukan jenis dokumentasi yang berbeza untuk tujuan yang berbeza. Selain rujukan API asas, mereka memerlukan bahan penilaian untuk menilai sama ada alat sesuai dengan keperluan mereka, panduan langkah demi langkah untuk pelaksanaan, dan contoh kontekstual yang menunjukkan bagaimana ciri-ciri berfungsi bersama.
Ramai pembangun menyatakan keutamaan untuk mengekalkan kawalan ke atas konteks AI mereka dan bukannya bergantung kepada sistem automatik untuk mengambil maklumat yang berkaitan. Ini telah membawa kepada aliran kerja di mana pembangun secara manual menyusun fail dokumentasi dan memasukkannya dalam gesaan AI mereka, dan bukannya bergantung kepada mekanisme pengambilan masa nyata.
Ciri-ciri Integrasi AI Yang Sedang Dilaksanakan:
- Pautan terus kepada ChatGPT , Claude , dan Perplexity dengan gesaan yang telah dipopulasi terlebih dahulu
- Pelayan MCP dengan alat akses dokumentasi
- Pautan mendalam untuk pemasangan satu-klik dalam Cursor dan VSCode
- Chatbot AI dalam dokumentasi dengan keterlihatan panggilan alat
- Alat peningkatan untuk ejen AI melaporkan isu secara terus
Melihat ke Hadapan
Peralihan kepada dokumentasi berasaskan AI nampaknya semakin pantas, dengan syarikat-syarikat melabur dalam chatbot, sistem pautan dalam untuk alat AI popular, dan kaedah integrasi yang lebih canggih. Walau bagaimanapun, komuniti kekal berpecah mengenai sama ada ini mewakili kemajuan tulen atau hanya penyesuaian kepada model penggunaan maklumat yang kurang ideal.
Perdebatan ini mencerminkan persoalan yang lebih luas mengenai bagaimana interaksi manusia-komputer berkembang ketika AI menjadi lebih berleluasa dalam aliran kerja pembangunan perisian. Walaupun pelaksanaan teknikal terus matang, persoalan asas kekal: adakah kita mengoptimumkan dokumentasi untuk pengalaman pembangun yang lebih baik, atau hanya menampung batasan sistem AI semasa?