วิธีที่นักพัฒนาใช้เอกสารกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และชุมชนเทคโนโลยีกำลังหารือกันอย่างจริงจังเกี่ยวกับสิ่งที่การเปลี่ยนแปลงนี้หมายถึงสำหรับอนาคตของเอกสารซอฟต์แวร์ เมื่อผู้ช่วยเขียนโค้ด AI กลายเป็นเรื่องปกติ บริษัทต่างๆ กำลังทบทวนวิธีการจัดโครงสร้างและนำเสนอเอกสารทางเทคนิคเพื่อให้ทำงานร่วมกับ Large Language Models ( LLMs ) ได้ดีขึ้น
การเติบโตของมาตรฐานเอกสารที่ปรับให้เหมาะกับ AI
แนวทางใหม่ในการจัดทำเอกสารกำลังเกิดขึ้น โดยบริษัทต่างๆ นำไฟล์ LLMs.txt และรูปแบบที่เป็นมิตรกับ AI มาใช้ ไฟล์เหล่านี้ให้เอกสารเวอร์ชันที่มีโครงสร้างและอ่านได้ด้วยเครื่องที่ระบบ AI สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ชุมชนได้ระบุรูปแบบหลักหลายแบบ รวมถึงรูปแบบที่ใช้ URL ซึ่งแสดงรายการไฟล์เอกสารที่เกี่ยวข้อง และเวอร์ชันขนาดกะทัดรัดที่ออกแบบมาเพื่อรวมเข้ากับพรอมต์ AI โดยตรง
บริษัทต่างๆ ใช้แนวทางที่หลากหลายในการนำ LLMs.txt มาใช้ บางบริษัทสร้างไฟล์ที่ครอบคลุมซึ่งอาจมีมากกว่า 800,000 โทเค็น ในขณะที่บริษัทอื่นๆ เน้นไปที่เวอร์ชันที่เล็กและตรงเป้าหมายมากขึ้น เอกสารของ Astro ได้รับความสนใจเป็นพิเศษในการเสนอเวอร์ชันเฉพาะทางหลายแบบ รวมถึงไฟล์อ้างอิง API ที่ตัดเนื้อหาที่ไม่จำเป็นออกและเน้นไปที่ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิคเท่านั้น
แนวทางการใช้งาน LLMs.txt :
- รูปแบบ URL-based: แสดงรายการไฟล์เอกสารที่เกี่ยวข้อง (เช่น แนวทาง Bun.sh )
- รูปแบบครอบคลุม: ไฟล์ขนาดใหญ่สูงสุด 800K+ tokens (เช่น Next.js llms-full.txt )
- รูปแบบกะทัดรัด: ไฟล์ขนาดเล็กที่มีเป้าหมายชัดเจนสำหรับการใส่ prompt โดยตรง (เช่น llms-small.txt ของ Astro )
- รูปแบบเน้น API: ข้อมูลอ้างอิงที่ถูกลดทอนลงพร้อมข้อผิดพลาดทั่วไปและแนวปฏิบัติที่ดี
การผสานรวม MCP และการเข้าถึง AI โดยตรง
การผสานรวม Model Context Protocol ( MCP ) แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญสู่การเข้าถึงเอกสารโดยตรงของ AI-agent บริษัทต่างๆ ค้นพบว่าวิธีที่พวกเขาอธิบายเครื่องมือ MCP ส่งผลกระทบอย่างมากต่ออัตราการใช้งาน คำอธิบายทั่วไปเช่น แสดงรายการเอกสารที่มีอยู่ ส่งผลให้ AI มีส่วนร่วมน้อยที่สุด ในขณะที่คำอธิบายที่เน้นการดำเนินการซึ่งบอก AI ระบบอย่างชัดเจนว่าเมื่อไหร่และอย่างไรที่จะใช้เครื่องมือนั้นๆ จะเห็นการนำมาใช้ที่สูงกว่ามาก
แนวทางนี้ช่วยให้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI สามารถดึงเอกสารเชิงรุกเมื่อพบปัญหา ทำให้เกิดประสบการณ์การแก้ไขข้อบกพร่องที่ราบรื่นมากขึ้น การผสานรวมขยายไปเกินกว่าการเข้าถึงแบบง่ายๆ โดยบริษัทบางแห่งกำลังวางแผนเครื่องมือการส่งต่อที่ให้ AI agent รายงานปัญหาโดยตรงไปยังทีมพัฒนา
วิวัฒนาการของคำอธิบาย MCP Tool:
- แบบทั่วไป (การใช้งานต่ำ): "แสดงรายการเอกสารที่มีอยู่" / "รับเอกสารตาม ID"
- แบบเน้นการดำเนินการ (การใช้งานสูง): "เมื่อใดก็ตามที่คุณใช้ [Product] และไม่แน่ใจว่าจะทำอย่างไร ให้ใช้เครื่องมือนี้" / "ใช้เครื่องมือนี้เมื่อทำงานกับ [Product] เพื่อให้แน่ใจว่าได้ข้อมูลที่ทันสมัย"
ความกังวลของชุมชนเกี่ยวกับเว็บแบบ AI-First
การเปลี่ยนไปสู่เอกสารที่ปรับให้เหมาะกับ AI ได้จุดประกายการอภิปรายที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับอนาคตของเนื้อหาเว็บ สมาชิกชุมชนกำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับปัญหาที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงการจัดการ SEO การโจมตี prompt injection และการเกิดขึ้นของสิ่งที่บางคนเรียกว่า กำแพงคำความน่าจะเป็น ที่ออกแบบมาเพื่อเล่นกลกับระบบ AI มากกว่าช่วยเหลือผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์
อะไรทำให้คุณคิดว่าบริษัท AI ไม่ได้เพิ่มโฆษณาเข้าไปในการตอบสนองของ LLM อยู่แล้ว?
นอกจากนี้ยังมีการถกเถียงกันว่าสิ่งนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการบริโภคข้อมูลออนไลน์หรือไม่ บางคนมองว่าเป็นการเกิดขึ้นของเว็บแบบ agentic ที่ระบบ AI กลายเป็นผู้บริโภคเนื้อหาหลัก ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงวิธีการออกแบบและสร้างรายได้ของเว็บไซต์
ความต้องการของนักพัฒนาและการนำไปใช้จริง
การอภิปรายของชุมชนเผยให้เห็นว่านักพัฒนาต้องการเอกสารประเภทต่างๆ เพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน นอกเหนือจากการอ้างอิง API พื้นฐานแล้ว พวกเขายังต้องการเอกสารประเมินเพื่อประเมินว่าเครื่องมือนั้นเหมาะกับความต้องการของพวกเขาหรือไม่ คู่มือทีละขั้นตอนสำหรับการนำไปใช้ และตัวอย่างตามบริบทที่แสดงวิธีการทำงานร่วมกันของฟีเจอร์ต่างๆ
นักพัฒนาหลายคนแสดงความชอบในการรักษาการควบคุมบริบท AI ของตนเองมากกว่าการพึ่งพาระบบอัตโนมัติในการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง สิ่งนี้ได้นำไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่นักพัฒนาคัดสรรไฟล์เอกสารด้วยตนเองและรวมเข้ากับพรอมต์ AI ของพวกเขา แทนที่จะพึ่งพากลไกการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์
คุณสมบัติการรวม AI ที่กำลังดำเนินการ:
- ลิงก์โดยตรงไปยัง ChatGPT , Claude และ Perplexity พร้อมข้อความแจ้งที่เตรียมไว้ล่วงหน้า
- เซิร์ฟเวอร์ MCP พร้อมเครื่องมือเข้าถึงเอกสาร
- การเชื่อมโยงแบบลึกสำหรับการติดตั้งแบบคลิกเดียวใน Cursor และ VSCode
- แชทบอท AI ในเอกสารพร้อมการแสดงการเรียกใช้เครื่องมือ
- เครื่องมือการส่งต่อสำหรับ AI agents เพื่อรายงานปัญหาโดยตรง
มองไปข้างหน้า
การเปลี่ยนผ่านไปสู่เอกสารแบบ AI-first ดูเหมือนจะเร่งตัวขึ้น โดยบริษัทต่างๆ ลงทุนในแชทบอท ระบบลิงก์เชิงลึกสำหรับเครื่องมือ AI ยอดนิยม และวิธีการผสานรวมที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ชุมชนยังคงแบ่งแยกกันเกี่ยวกับว่าสิ่งนี้แสดงถึงความก้าวหน้าที่แท้จริงหรือเป็นเพียงการปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการบริโภคข้อมูลที่ไม่เหมาะสมนัก
การถกเถียงสะท้อนถึงคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์กำลังพัฒนาไปเมื่อ AI กลายเป็นสิ่งที่แพร่หลายมากขึ้นในเวิร์กโฟลว์การพัฒนาซอฟต์แวร์ ในขณะที่การนำไปใช้ทางเทคนิคยังคงพัฒนาไปสู่ความสมบูรณ์ คำถามพื้นฐานยังคงอยู่: เรากำลังปรับเอกสารให้เหมาะสมเพื่อประสบการณ์ที่ดีขึ้นของนักพัฒนา หรือเพียงแค่รองรับข้อจำกัดของระบบ AI ปัจจุบัน?