Audit technique indépendant

docs.alphaos.net

Score global de préparation IA

Résultat combiné de tous les signaux de l’audit.

Excellent

Audit de préparation IA: 03/09/2026Données techniques publiques

Évaluation globale de préparation IA

Niveau de préparation de docs.alphaos.net pour les systèmes d’IA

76/100

Alpha Network (docs.alphaos.net) a obtenu 76/100 lors de l’audit technique automatisé de préparation à l’IA. llms.txt était accessible, llms-full.txt était accessible et ai.txt était introuvable. L’analyse de robots.txt a trouvé 0 robots IA explicitement autorisés, 0 bloqués et 1 sitemap déclaré. La complétude du balisage de la page d’accueil atteint 0% ; aucun type Schema.org détecté. Balises OpenGraph détectées : 0. Les résultats correspondent aux réponses publiques observées le 2026-09-03T03:09:24.083Z.

Contexte de l’évaluation

L’audit combine les fichiers lisibles par les machines, les règles des robots, les sitemaps et le balisage de la page d’accueil. llms.txt est accessible et contient 872 jetons.

robots.txt est disponible ; robots IA bloqués : 0. Sitemaps déclarés : 1. Aucun type Schema.org détecté.

Profil Lighthouse mobile : performance 88/100, accessibilité 100/100, SEO 100/100.

Points forts confirmés

llms.txt est accessible
llms-full.txt est disponible
1 sitemap(s) déclaré(s)
Les signaux OpenGraph et canoniques ont été vérifiés

Améliorations prioritaires

1Ajouter du JSON-LD pour l’organisation, le site et les entités principales.

Jetons llms.txt872

Jetons llms-full.txt18 426

ai.txt

sitemap.xml

Profil technique Google Lighthouse

Une mesure Lighthouse mobile. La catégorie expérimentale Agentic Browsing est présentée séparément et ne remplace pas le score global de LLMSMap.

Mobile · Lighthouse

Performance

100

Accessibilité

100

Bonnes pratiques

100

SEO technique

100

Agentic Browsing

Interprétation des résultats

La performance mobile est de 88/100 ; le plus grand contenu visible est apparu en 3.5 s et le thread principal a été bloqué pendant 40 ms. Le décalage de mise en page est de 0.012. Les tâches longues retardent les actions des utilisateurs et des agents de navigateur.

Accessibilité : 100/100, bonnes pratiques : 100/100, SEO technique : 100/100. La catégorie expérimentale Agentic Browsing atteint 100/100 et reste distincte du score global de LLMSMap.

Libérer le thread principal et accélérer le premier écran

Découpez les longues tâches JavaScript, différez les scripts et styles non critiques et réduisez les chaînes de requêtes bloquantes.

Réduire le code chargé inutilement

Supprimez le CSS et le JavaScript inutilisés, chargez les widgets lourds à la demande et limitez les scripts tiers.

Réduire la latence réseau

Améliorez la réponse du serveur, retirez les redirections inutiles et utilisez la compression et le cache.

FCP2.4 s

Premier contenu

LCP3.5 s

Contenu principal

CLS0.012

Stabilité visuelle

TBT40 ms

Temps de blocage

SI2.4 s

Vitesse visuelle

Glossaire des métriques

FCP · Premier contenu: Moment où le premier texte ou la première image apparaît.
LCP · Contenu principal: Moment où le plus grand élément visible est affiché.
CLS · Stabilité visuelle: Déplacements inattendus pendant le chargement ; une valeur basse est préférable.
TBT · Temps de blocage: Durée pendant laquelle le thread principal ne pouvait pas répondre rapidement.
SI · Vitesse visuelle: Vitesse à laquelle la zone visible s’est remplie de contenu.

03/09/2026Lighthouse 13.4.1Profil mobile

Vérifications de préparation IA

Fichiers lisibles par les machines, règles des robots, découverte et balisage de la page d’accueil.

llms.txt

Fichier trouvé et accessible

https://docs.alphaos.net/whitepaper/llms.txt

llms-full.txt

La version complète est disponible

https://docs.alphaos.net/whitepaper/llms-full.txt

ai.txt

Le fichier ai.txt est introuvable

robots.txt

Fichier trouvé

https://docs.alphaos.net/robots.txt

Sitemap dans robots.txt1

1 sitemap trouvé

Schema.org (JSON-LD)

Aucun balisage Schema.org trouvé sur la page d’accueil

OpenGraph

Aucune balise OpenGraph trouvée sur la page d’accueil

Accès des robots IA

D’après l’analyse de robots.txt

GPTBotNon mentionné

OAI-SearchBotNon mentionné

ChatGPT-UserNon mentionné

Google-ExtendedNon mentionné

ClaudeBotNon mentionné

Claude-SearchBotNon mentionné

Claude-UserNon mentionné

BytespiderNon mentionné

CCBotNon mentionné

PerplexityBotNon mentionné

Perplexity-UserNon mentionné

Sitemaps

Parcours de découverte déclarés pour les robots et les agents.

https://docs.alphaos.net/whitepaper/sitemap.xml

# Alpha Network

## Alpha Network Whitepaper

- [World's first decentralized data execution layer of AI](https://docs.alphaos.net/whitepaper/worlds-first-decentralized-data-execution-layer-of-ai.md): Crypto Industry for Advancing AI Development.
- [Market Opportunity](https://docs.alphaos.net/whitepaper/market-opportunity.md): For AI Training Data Scarcity
- [AlphaOS](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos.md): A One-Stop AI-Driven Solution for the Web3 Ecosystem
- [How does it Work?](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos/how-does-it-work.md)
- [Use Cases](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos/use-cases.md): How users can use AlphaOS in Web3 to experience the efficiency and security improvements brought by AI?
- [Update History](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos/update-history.md): Key feature update history of AlphaOS.
- [Terms of Service](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos/terms-of-service.md)
- [Privacy Policy](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alphaos/privacy-policy.md)
- [Alpha Chain](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain.md): A Decentralized Blockchain Solution for Private Data Storage and Trading of AI Training Data
- [Blockchain Architecture](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/blockchain-architecture.md): Robust Data Dynamics in the Alpha Chain Utilizing RPC Node Fluidity and Network Topology Optimization
- [Roles](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/roles.md)
- [Provider](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/roles/provider.md)
- [Labelers](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/roles/labelers.md)
- [Preprocessors](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/roles/preprocessors.md)
- [Data Privacy and Security](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/data-privacy-and-security.md)
- [Decentralized Task Allocation Virtual Machine](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/decentralized-task-allocation-virtual-machine.md)
- [Data Utilization and AI Training](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/data-utilization-and-ai-training.md)
- [Blockchain Consensus](https://docs.alphaos.net/whitepaper/alpha-chain/blockchain-consensus.md)
- [Distributed Crawler Protocol (DCP)](https://docs.alphaos.net/whitepaper/distributed-crawler-protocol-dcp.md): A Decentralized and Privacy-First Solution for AI Data Collection
- [Distributed VPN Protocol (DVP)](https://docs.alphaos.net/whitepaper/distributed-vpn-protocol-dvp.md): A decentralized VPN protocol enabling DePin devices to share bandwidth, ensuring Web3 users access resources securely and anonymously while protecting their location privacy.
- [Architecture](https://docs.alphaos.net/whitepaper/distributed-vpn-protocol-dvp/architecture.md): The DVP protocol is built on the following core components:
- [Benefits](https://docs.alphaos.net/whitepaper/distributed-vpn-protocol-dvp/benefits.md): The Distributed VPN Protocol (DVP) offers several significant benefits:
- [Tokenomics](https://docs.alphaos.net/whitepaper/tokenomics.md)
- [DePin's Sustainable Revenue](https://docs.alphaos.net/whitepaper/depins-sustainable-revenue.md): Integrating Distributed Crawler Protocol (DCP) with Alpha Network for Sustainable DePin Ecosystems
- [Committed to Global Poverty Alleviation](https://docs.alphaos.net/whitepaper/committed-to-global-poverty-alleviation.md)
- [@alpha-network/keccak256-zk](https://docs.alphaos.net/whitepaper/open-source-contributions/alpha-network-keccak256-zk.md)

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Ajouté 03/09/2026