Gesamtwert der KI-Bereitschaft
Zusammengefasster Wert aus allen Auditsignalen.
Gesamtwert der KI-Bereitschaft
Zusammengefasster Wert aus allen Auditsignalen.
Gesamtbewertung der KI-Bereitschaft
mlllm.io (mlllm.io) erreichte im automatisierten technischen Audit 81/100 Punkte bei der KI-Bereitschaft. llms.txt war erreichbar, llms-full.txt hatte keine erreichbare Datei und ai.txt war nicht auffindbar. Die robots.txt-Analyse ergab 7 ausdrücklich erlaubte und 0 blockierte KI-Crawler sowie 2 deklarierte Sitemaps. Die Vollständigkeit des Homepage-Markups lag bei 80%; erkannte Schema.org-Typen: WebSite, Organization, Person, CollectionPage. Erkannte OpenGraph-Tags: 6. Die Ergebnisse entsprechen den öffentlich erreichbaren Antworten der Website zum Prüfzeitpunkt 2026-07-21T04:44:06.895Z.
Die Prüfung kombiniert maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Sitemaps und Homepage-Markup. llms.txt ist erreichbar.
robots.txt ist verfügbar; blockierte KI-Bots: 0. Deklarierte Sitemaps: 2. Schema.org-Typen: WebSite, Organization, Person.
Mobiles Lighthouse-Profil: Performance 100/100, Barrierefreiheit 96/100, SEO 92/100.
Eine mobile Lighthouse-Messung. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing wird separat gezeigt und ersetzt nicht den LLMSMap-Gesamtwert.
Performance
Barrierefreiheit
Best Practices
Technisches SEO
Agentic Browsing
Die mobile Seite wird effizient dargestellt; der größte sichtbare Inhalt erschien nach 1.1 s.
Barrierefreiheit: 96/100, Best Practices: 100/100, technisches SEO: 92/100. Die experimentelle Kategorie Agentic Browsing erreichte 67/100 und wird getrennt vom LLMSMap-Gesamtwert angezeigt.
Lange JavaScript-Aufgaben aufteilen, nicht kritische Skripte und Stile verzögern und blockierende Anfrageketten verkürzen.
Passende moderne Bildformate ausliefern, das Hauptmotiv priorisieren und Inhalte unterhalb des ersten Bildschirms verzögert laden.
Serverantworten beschleunigen, unnötige Weiterleitungen entfernen und Komprimierung sowie Caching einsetzen.
Schaltflächen, Links und Felder zugänglich benennen sowie Überschriften und semantische Bereiche konsistent strukturieren.
Erster Inhalt
Hauptinhalt
Layout-Stabilität
Blockierzeit
Visuelle Geschwindigkeit
Maschinenlesbare Dateien, Crawler-Regeln, Discovery und Homepage-Markup.
Vollständige Version wurde nicht gefunden
ai.txt wurde nicht gefunden
2 Sitemaps gefunden
Typen: WebSite, Organization, Person, CollectionPage
6 OpenGraph-Tags gefunden
Basierend auf der robots.txt-Analyse
Deklarierte Discovery-Routen für Crawler und Agenten.
Auf der Startseite gefundene Metadaten für Social-Media-Vorschauen.
og:typewebsiteog:titlemlllm.io - Live AI news and builder labog:descriptionLive AI news from TG-NEWS, English translations, Russian source editions, explainers, projects, and source-backed context.og:urlhttps://mlllm.io/og:image:altmlllm.io - Live AI news and builder labStrukturierte Entitäten und Eigenschaften der Startseite.
namemlllm.iourlhttps://mlllm.io/publisher{"@id":"https://mlllm.io/#organization"}logohttps://mlllm.io/assets/mlllm-og-card.svgsameAshttps://github.com/sergekostenchuk, https://t.me/Serge_Kost, https://www.threads.com/@sergekostdescriptionLive AI news, explainers, projects, and source-backed editorial infrastructure.inLanguageenauthor{"@id":"https://mlllm.io/about/#person"}# mlllm.io mlllm.io is a public AI news and builder lab by Sergey Kostenchuk. It publishes short AI news briefs, expanded source-backed articles, public project pages, and practical notes about AI publishing pipelines, agent workflows, and LLM quality gates. ## Key Sections - https://mlllm.io/start/ - First-reader guide to the site model, feeds, explainers, RSS, and llms.txt. - https://mlllm.io/news/ - English short-news index for current AI signals. - https://mlllm.io/ru/news/ - Russian short-news index. - https://mlllm.io/articles/ - Expanded English articles linked from short news. - https://mlllm.io/ru/articles/ - Expanded Russian articles linked from short news. - https://mlllm.io/topics/ - Evergreen topic pages about the site architecture and publishing model. - https://mlllm.io/projects/ - Public systems and open-source work behind the site. - https://mlllm.io/blog/ - English builder notes and author essays. - https://mlllm.io/ru/blog/ - Russian builder notes and author essays. - https://mlllm.io/rss.xml - RSS 2.0 feed for current English AI news briefs. - https://mlllm.io/about/ - Author profile and editorial scope. - https://mlllm.io/community/ - Telegram, Threads, GitHub, and public collaboration links. ## Best Used For - Building an AI news pipeline -> https://mlllm.io/topics/ai-news-pipeline/ - Understanding TG-NEWS -> https://mlllm.io/projects/tg-news/ - Inspecting a live cursor-trail reveal Agent Skills demo -> https://mlllm.io/projects/mouse-trail-masking-reveal/ - Designing LLM publication QA gates -> https://mlllm.io/topics/llm-publication-qa/ - Structuring one brief and one longform article per story -> https://mlllm.io/topics/story-surface-contract/ ## Author Essays - https://mlllm.io/ru/blog/skill-kotoryy-sozdaet-skilly/ - Скилл, который создаёт скиллы. Авторская статья о Skill Creator V2 как мета-скилле для создания других agent skills: сначала классифицировать работу, определить риск и evidence, сгенерировать skill, проверить, упаковать и оставить будущие skills тестируемыми. - /ru/blog/glubokaya-taksonomiya-klassov-skillov-dlya-skill-creator-v2/ - Глубокая таксономия классов скиллов для Skill Creator V2. Очищенная публичная companion note к Skill Creator V2. Объясняет, почему плоская таксономия скиллов ломается, какие шесть осей используются, как отличать class, subclass, tag и tool surface, и как таксономия влияет на evidence gates и skill groups. - https://mlllm.io/blog/the-skill-that-builds-skills/ - The Skill That Builds Skills. An author essay about Skill Creator V2 as a meta-skill for creating other agent skills: classify the work first, define risk and evidence, generate the skill, review it, package it, and keep future skills testable and auditable. - /blog/deep-skill-class-taxonomy-for-skill-creator-v2/ - Deep Skill Class Taxonomy for Skill Creator V2. A cleaned public companion research note for Skill Creator V2. It explains why flat skill taxonomies break, what six axes are used, when something is a class, subclass, tag, or tool surface, and how the taxonomy affects evidence gates and skill groups. - https://mlllm.io/ru/blog/kak-mouse-trail-masking-reveal-stal-agent-skill/ - Как Mouse Trail Masking Reveal стал Agent Skill. Авторская статья о Mouse Trail Masking Reveal: связке из двух Agent Skills, которая проверяет совпадение base/reveal изображений и строит canvas-based soft cursor-trail reveal hero с maskCanvas, revealCanvas, настройками эффекта и browser validation. - https://mlllm.io/blog/how-mouse-trail-masking-reveal-became-an-agent-skill/ - How Mouse Trail Masking Reveal Became an Agent Skill. An author essay about Mouse Trail Masking Reveal: a two-skill Agent Skills workflow that validates base/reveal image alignment and builds a canvas-based soft cursor-trail reveal hero with maskCanvas, revealCanvas, tuning controls, and browser validation. - https://mlllm.io/ru/blog/kak-rabota-nad-seo-llm-mlllm-io-prevratilas-v-sistemu-skills/ - Как работа над SEO/LLM mlllm.io превратилась в систему skills. 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Авторская статья о проектировании AI-скилла Senior Xray VPN Architect для легитимной приватной VPN/proxy-инфраструктуры: роль, safety-границы, режимы работы, reference-файлы, split tunneling, client compatibility, DNS/routing, актуализация источников, линтер и monitoring. - https://mlllm.io/blog/how-i-built-the-senior-xray-vpn-architect-ai-skill/ - How I Built the Senior Xray VPN Architect AI Skill. An author essay about designing the Senior Xray VPN Architect AI skill for legitimate private VPN/proxy infrastructure: role, safety boundaries, work modes, reference files, split tunneling, client compatibility, DNS/routing, source freshness, linting, and monitoring. ## Do Not Use - https://mlllm.io/admin/ - private admin area. - https://mlllm.io/api/ - private/admin and ingestion APIs. - https://mlllm.io/plans/ - internal planning artifacts. - https://mlllm.io/server/ - internal server code paths. - Draft, unpublished, or unreviewed locale URLs.
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