Tyapkin
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.txt

Затем при необходимости:

/llms-full.txt

Для точечного контекста:

/llms.mdx/docs/<path>/content.md

Что 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.

Открыть руководство · Исходное решение

On this page