AI / 大模型集成

面向 AI 编码助手的机器可读文档。

llms.txt

紧凑的链接索引。所有文档页汇于一个文件，构建时更新。

llms-full.txt

带每页摘要的完整语料。一次请求即可获得上下文。

context7

实时索引的清单。配合 @context7 MCP 服务器使用。

WebMCP

面向 Agent 的浏览器工具：列出、搜索、读取和打开页面。

两个 `.txt` 端点都会在每次文档构建时重新生成，语料始终跟随已发布的站点。

端点

端点	用途
`/llms.txt`	每个文档页的索引链接列表。可直接放进任意大模型上下文。
`/llms-full.txt`	同样的索引，外加每页的内嵌摘要。一次请求拿到全部语料。
`context7.com/websites/reelkit_dev`	实时索引的 Context7 清单。通过 @context7 MCP 服务器接入。

快速上手

Agent 提示词

把端点 URL 粘给 agent，让它的回答基于当前文档。

text

reelkit.dev/llms-full.txt How do I wire vertical-feed gestures?

Context7 MCP 服务器

安装 @context7 MCP 服务器。agent 会自动识别 ReelKit 的清单并按需拉取文档。在提示词里提到 reelkit 即可。

直接接入

以编程方式拉取：

bash

curl -s https://reelkit.dev/llms.txt
curl -s https://reelkit.dev/llms-full.txt

浏览器内的 Agent（WebMCP）

reelkit.dev 的每个页面都会注册 WebMCP 工具，浏览器里运行的 AI Agent 可以直接读取文档，而不必抓取渲染后的页面。

工具	用途
`list_pages`	列出所有文档页面及其标题、URL 和分组。
`search_docs`	按 `query` 使用站内搜索，可选 `locale` 和 `framework`。最多 20 条结果，含章节锚点。
`get_page`	以 markdown 返回单个页面：即 `llms-full.txt` 中该页的英文内容。
`open_page`	在当前标签页中以你正在阅读的语言打开页面，可直接定位到某个章节。

WebMCP 仍是标准草案。在 reelkit.dev 上，它通过 origin trial 在 Chrome 149–156 中可用；在其他地方，Chrome 需开启 chrome://flags/#enable-webmcp-testing。不支持它的浏览器不会额外加载任何内容。这些工具只读取公开文档：不使用 cookie，不使用存储，也不会请求本站以外的地址。

索引了哪些内容

快速开始 + 安装
核心引擎指南 + API
React、Vue、Angular 绑定（指南 + API + reel-player + lightbox + stories-player）
Stories Core 引擎
服务端渲染说明
疑难排查
更新日志

为什么？

AI 助手总是跟不上库的变化，生成的代码引用的是过时的 API。这些端点会随每次文档发布更新，因此建议贴合当前行为，而不是上个季度的。