知识平面

知识平面负责让你的内容被 AI 搜索引擎可引用。它将 MDX 页面转化为 AI 系统理解的结构化格式。

工作流程

1. 扫描 — 构建 CLI 查找所有匹配 content glob 的 MDX 文件

2. 解析 — 提取 frontmatter 和标题为语义元数据

3. 编译 — 每个页面成为图谱中的一个 SemanticNode

4. 输出 — 图谱被序列化为多种 AI 可消费的格式

产出物

• `llms.txt` — 站点级索引，列出每个页面及其摘要，遵循 llms.txt 提案
• `llms-full.txt` — 每页正文；若 frontmatter 含 questions，会追加 ## FAQ 块，供深度摄取与 RAG
• `/<page>.md` — 每个页面渲染为干净的 Markdown（含 YAML header）
• `/<page>.ai.json` — 结构化 JSON，包含语义节点和所有后代
• JSON-LD — Article、FAQPage、WebPage 标记嵌入你的页面

语义元数据

在 MDX 页面中添加 semantic export 来丰富图谱：

export const semantic = {
  summary: "如何安装 CLI 工具。",
  topics: ["安装", "cli"],
  questions: [
    { q: "如何安装？", a: "运行 pnpm add next-ai-ready。" }
  ],
};

Questions 会自动成为 FAQPage JSON-LD —— 让你的页面有机会出现在 AI 生成的 FAQ 结果中。