llm-docs-optimizer
将通用文档优化为AI友好的格式，提升AI编程助手的使用效果。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：llm-docs-optimizer。 它的用途是：将通用文档优化为AI友好的格式，提升AI编程助手的使用效果。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/llm-docs-optimizer/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请使用llm-docs-optimizer分析并优化我项目根目录下的README.md文件。’，它会自动扫描文档，分析c7score各项得分，指出问题所在，并生成一个优化后的版本以及配套的llms.txt导航文件，让你清晰看到文档质量从‘合格’到‘优秀’的提升过程。
介绍
这个Skill解决了标准技术文档与AI编程助手（如Claude、GitHub Copilot）不兼容的痛点。通用API文档结构松散、示例不完整，导致AI助手难以准确检索和推荐代码，降低开发效率。
它通过分析文档内容，围绕开发者常见问题重组结构，并生成完整的、可运行的代码片段。同时，它会应用Context7的c7score基准进行质量评估，并提供优化前后的量化分数对比，确保改进效果可衡量。
该Skill非常适合文档工程师、技术写作者以及需要维护项目文档的开发者。他们可以利用此工具系统性地提升文档对AI的友好度，从而让团队更高效地使用AI辅助编程。
使用建议：建议在文档编写或大规模重构后使用，以获得最佳优化效果。注意，它主要优化文档结构和内容呈现，对于文档本身的准确性仍需人工把关。
核心特点
核心区别在于提供基于c7score基准的量化质量评估与改进追踪，并自动生成标准的llms.txt文件，为AI助手提供结构化导航，这是大多数文档优化工具所不具备的。
注意事项
不适合用于优化非技术类或纯概念性文档，其优化效果高度依赖于原始文档的技术准确性和完整性。
常见问题
c7score是什么？
是Context7推出的文档质量基准，专门评估文档对AI编程助手的支持程度，包含问题-代码匹配度、LLM评估等五个维度。
优化后的文档对人类开发者还有用吗？
有用。优化通过组织问题、完善示例来提升文档清晰度和实用性，对人类开发者同样友好。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/llm-docs-optimizer/raw/index.md 读取 llm-docs-optimizer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/llm-docs-optimizer/raw/index.md（查看排版版本）