How We Got LLMs to Recommend Our Open Source Library — Christopher Burns, Inth
Christopher Burns från Inth berättar hur hans open source-bibliotek c15t (en consent banner) började rekommenderas av AI-agenter — från april 13:e blev detta den största källan för nya användare.
För att göra sitt projekt AI-vänligt byggde han en dokumentationspipeline som genererar filer specifikt för agenter. Hans huvudsakliga insikter: skriv llms.txt för hand istället för att generera det, servera markdown istället för HTML, och packa dokumentation direkt i paketet eftersom agenter oftast läser källkod och node_modules snarare än att besöka webbplatser. Han sparade nästan hälften av de tokens som agenter behöver genom att skicka bundlad markdown inuti paketet.
Sammanfattningen är skriven av Vibekollen utifrån källans egen publicering. Innehållet tillhör AI Engineer.
Mer från AI Engineer
SOTA Generative Media Panel — Dumitru Erhan, Shane Gu & Nicole Brichtova, Google DeepMind
AI Engineer 30 aug.
Tell the Robot What You Want — Sandhya Subramani, AWS
AI Engineer 29 aug.
The Signal Layer: What to Build When Anything Can Be Built — Lena Hall, Akamai
AI Engineer 29 aug.
Tribal Dungeons of Global Shipping: AI Agents at Global Scale — Dmitry Buykin, Maersk
AI Engineer 29 aug.