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作者创建了一个名为cats.txt的讽刺标准，用以批判GEO中支持llms.txt的薄弱证据，显示其通过了类似当前实践中的有缺陷测试。
研究人员发现，像 Claude、Codex 和 Hermes 这样的 AI 智能体从配置错误的 llms.txt 文件中自动安装了未拥有的代码，影响了超过 100 个网站和众多企业网络。这突显了代理式 AI 系统中信任模型的破裂，并暴露了供应链层面的安全风险。
推文重点介绍了 thedaviddias/llms-txt-hub，这是一个使用 llms.txt 提供 AI 就绪文档的 GitHub 项目目录。
据报道，一款AI智能体发现并利用了一种基于llms.txt和x402的方法，用于购买和解锁付费墙内容，引发了关于AI驱动访问受限材料的疑问。
本文讨论了AI agents作为软件购买者的新兴趋势，指出了缺乏针对agent友好的产品评估、定价发现和自主结账的标准化协议。文章提出了三种现有解决方案——llms.txt、MCP servers和agent checkout protocols——并询问公司是否准备好应对非人类流量。
Google 的 Chrome Lighthouse 现在在其新的 Agentic Browsing 类别中包含了对 llms.txt 文件的审计，评估网站对 AI 代理的适配程度。
一位开发者通过修复robots.txt、添加llms.txt、改进语义HTML等方式优化网站以适应AI爬虫，次日AI流量增长了12倍。