Архитектура
Fumadocs как база знаний
Как Fumadocs помогает держать общую память для людей и LLM.
Fumadocs как база знаний
Fumadocs используем не как витрину, а как shared memory layer.
Один source tree должен обслуживать:
- людей;
- Codex;
- ChatGPT;
- будущих специализированных агентов;
- generated references из proto, Rust event structs, adapter ABI и OpenAPI.
Что даёт Fumadocs
- Next.js App Router.
- React UI и Tailwind-совместимый дизайн.
- MDX-документы.
- Page tree и навигацию.
- Search.
llms.txt.llms-full.txt.- per-page Markdown routes.
- processed Markdown через
includeProcessedMarkdown.
Наша LLM-грамматика
Агент должен читать:
/llms.txtЗатем при необходимости:
/llms-full.txtДля точечного контекста:
/llms.mdx/docs/<path>/content.mdЧто наполняем первым
- Foundation.
- Архитектурные решения.
- Локальные runbooks.
- Commitment core и события.
- Proto schemas.
- Rust CLI flow.
- Go movement-plane contracts.
- Node control plane.
- Агентные требования.
Главное правило
Если меняется поведение протокола, меняется и документация.
Документация не приложение второго сорта. Это источник контекста для реализации.
Клиентское руководство
/guide даёт отдельный понятный путь для клиента. Его обычные Markdown файлы
находятся в content/docs/guide/ и входят в ту же collection, что техническая
база. /guide, /docs/guide и per-page Markdown читают один page object.
Продуктовый текст редактируется один раз, оформление и навигация задаются UI.