llms.txt Generator — Datei nach Spec v1.7.0 in Sekunden

Was ist llms.txt?

llms.txt ist eine kleine Markdown-Datei, die du im Root deiner Domain ablegst — vergleichbar mit robots.txt. Sie listet die wichtigsten Seiten deiner Site in einer Form, die Large Language Models effizient lesen können. Die Spec wurde 2024 von Jeremy Howard (fast.ai, Answer.AI) initiiert und ist seit Mai 2026 in Version 1.7.0 stabil — siehe llmstxt.org.

Der Hintergrund: LLMs haben ein begrenztes Kontext-Fenster. Wenn ChatGPT, Claude oder Perplexity deine Site analysieren, wollen sie wissen, welche Pages besonders wichtig sind und wie die Hauptbereiche strukturiert sind — ohne erst durch HTML-/CSS-/JS- Code waten zu müssen. llms.txt liefert genau das: eine konzise, menschlich + maschinenlesbare Site-Karte in Markdown.

Warum jetzt eine llms.txt anlegen?

Noch ist llms.txt kein harter Ranking-Faktor — kein LLM-Anbieter hat öffentlich erklärt, dass die Anwesenheit dieser Datei Sichtbarkeit verbessert. Aber drei Signale sprechen für sofortige Adoption:

• Mintlify, Anthropic und Cursor haben den Standard öffentlich unterstützt und bauen Tools darum.
• Crawler-Adoption wächst. OpenAI, Anthropic und Perplexity haben in 2026 begonnen, gezielt nach llms.txt zu suchen, wenn sie eine Site indexieren.
• Kein Risiko, niedrige Kosten. Eine llms.txt anzulegen kostet keine fünf Minuten und kann nicht schaden — sie ergänzt deine bestehende robots.txt und sitemap.xml.

Wie unser Generator funktioniert

Sie geben Ihre Domain ein. Wir machen vier Schritte:

1. robots.txt laden und nach dem Sitemap:-Eintrag suchen. Wenn keiner da ist, nehmen wir den Standard /sitemap.xml.
2. Sitemap parsen — auch Sitemap-Indexe mit Sub-Sitemaps werden eine Ebene tief aufgelöst (bis zu 200 URLs insgesamt).
3. URLs gruppieren nach dem ersten Pfad-Segment. /de/blog/foo landet im Bucket „de“, /tools/x im Bucket „tools“.
4. Markdown rendern nach Spec v1.7.0: H1 Site-Name, optionales Summary-Blockquote, H2-Sektionen mit Markdown-Link-Listen.

Wir speichern nichts. Die Datei ist sofort kopierbar oder als Download verfügbar.

Die Spec v1.7.0 im Überblick

# Site Name (pflicht — H1)

> Optionales Summary in einem Blockquote

Optionaler Beschreibungstext mit Absätzen, Listen,
ohne weitere H1/H2-Headings.

## Hauptsektion (pflicht für Link-Listen)

- [Page Title](https://example.com/page): Optionale Notizen

## Weitere Sektion

- [Title](url)

## Optional (LLMs dürfen diese Sektion auslassen)

- [Title](url)

Wichtigste Regeln:

• Nur H1 und H2 sind erlaubt. Tiefere Headings sind nicht Spec-konform.
• Section-Inhalte sind Markdown-Link-Listen oder reiner Text.
• Die Sektion ## Optional ist ein expliziter Hinweis an LLMs, dass diese Sektion bei knappem Kontext-Fenster weggelassen werden darf.
• Datei muss UTF-8 enkodiert sein, Zeilenenden egal.
• Maximale Empfehlung: 50 kB für llms.txt, größer wird ineffizient.

Plattform-spezifische Anleitungen

Pro CMS / Stack haben wir eigene Detail-Seiten mit Schritt-für- Schritt-Anleitungen und Code-Snippets:

• llms.txt für WordPress
• llms.txt für Shopify
• llms.txt für Webflow
• llms.txt für Next.js
• llms.txt für Docusaurus
• llms.txt für TailwindCSS Sites
• llms.txt für Astro
• llms.txt für Framer

Was unser Tool nicht macht

• Keine AI-Summaries pro Seite. Phase 1 generiert nur die Sitemap-basierte Übersicht, ohne LLM-Calls pro URL — das hält das Tool kostenlos und schnell. Wer pro Page eine KI-Beschreibung will, kann das im GEO-Audit (1.490 €) als Service dazubuchen.
• Kein Hosting. Sie laden die Datei manuell auf Ihre Domain hoch. Hosting-as-a-Service bieten wir nicht — das widerspricht der „keep it simple“-Idee von llms.txt.
• Keine Auto-Updates. Wenn Ihre Sitemap sich ändert, müssen Sie die llms.txt manuell neu generieren. Für häufige Updates: Cron-Job mit cURL gegen unsere API.
• Keine llms-full.txt-Generierung. Die Voll-Text- Variante mit kompletten Page-Inhalten würde LLM-API-Kosten verursachen und wird daher als Service-Leistung gepflegt.