#llmsmap.me

Audit technique indépendant

mlllm.io

mlllm.io

Score global de préparation IA

Résultat combiné de tous les signaux de l’audit.

81sur 100Excellent
Audit de préparation IA: 21/07/2026Données techniques publiques

Évaluation globale de préparation IA

Niveau de préparation de mlllm.io pour les systèmes d’IA

81/100

mlllm.io (mlllm.io) a obtenu 81/100 lors de l’audit technique automatisé de préparation à l’IA. llms.txt était accessible, llms-full.txt avait aucun fichier accessible et ai.txt était introuvable. L’analyse de robots.txt a trouvé 7 robots IA explicitement autorisés, 0 bloqués et 2 sitemaps déclarés. La complétude du balisage de la page d’accueil atteint 80% ; types Schema.org détectés : WebSite, Organization, Person, CollectionPage. Balises OpenGraph détectées : 6. Les résultats correspondent aux réponses publiques observées le 2026-07-21T04:44:06.895Z.

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.

robots.txt est disponible ; robots IA bloqués : 0. Sitemaps déclarés : 2. Types Schema.org : WebSite, Organization, Person.

Profil Lighthouse mobile : performance 100/100, accessibilité 96/100, SEO 92/100.

Points forts confirmés

  • llms.txt est accessible
  • La structure publique du site a été vérifiée
  • 2 sitemap(s) déclaré(s)
  • Schema.org : WebSite, Organization, Person

Améliorations prioritaires

  1. 1Ajouter llms-full.txt pour fournir un contexte plus riche.
Jetons llms.txt—
Jetons llms-full.txt—
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
100

Performance

96

Accessibilité

100

Bonnes pratiques

92

SEO technique

67

Agentic Browsing

Interprétation des résultats

La page mobile s’affiche efficacement ; le plus grand contenu visible est apparu en 1.1 s.

Accessibilité : 96/100, bonnes pratiques : 100/100, SEO technique : 92/100. La catégorie expérimentale Agentic Browsing atteint 67/100 et reste distincte du score global de LLMSMap.

1

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.

2

Optimiser les images et leur ordre de chargement

Servez des formats modernes adaptés, donnez la priorité au visuel principal et chargez tardivement le contenu sous la ligne de flottaison.

3

Réduire la latence réseau

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

4

Rendre les commandes explicites

Nommez clairement boutons, liens et champs et structurez les titres et régions sémantiques.

FCP0.9 s

Premier contenu

LCP1.1 s

Contenu principal

CLS0

Stabilité visuelle

TBT0 ms

Temps de blocage

SI2.2 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.
21/07/2026Lighthouse 13.4.0Profil 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://mlllm.io/llms.txt
llms-full.txt

La version complète est introuvable

ai.txt

Le fichier ai.txt est introuvable

robots.txt

Fichier trouvé

https://mlllm.io/robots.txt
Sitemap dans robots.txt2

2 sitemaps trouvés

Schema.org (JSON-LD)

Types : WebSite, Organization, Person, CollectionPage

OpenGraph80%

6 balises OpenGraph trouvées

Accès des robots IA

D’après l’analyse de robots.txt

GPTBotAutorisé
OAI-SearchBotAutorisé
ChatGPT-UserAutorisé
Google-ExtendedAutorisé
ClaudeBotAutorisé
Claude-SearchBotAutorisé
Claude-UserNon mentionné
BytespiderNon mentionné
CCBotNon mentionné
PerplexityBotAutorisé
Perplexity-UserNon mentionné

Sitemaps

Parcours de découverte déclarés pour les robots et les agents.

Balises OpenGraph

Métadonnées d’aperçu social détectées sur la page d’accueil.

Complétude du balisage: 80%
og:typewebsite
og:titlemlllm.io - Live AI news and builder lab
og: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 lab

Balisage Schema.org

Entités et propriétés structurées exposées sur la page d’accueil.

Types : 4 · Propriétés : 8
WebSiteOrganizationPersonCollectionPage
namemlllm.io
urlhttps://mlllm.io/
publisher{"@id":"https://mlllm.io/#organization"}
logohttps://mlllm.io/assets/mlllm-og-card.svg
sameAshttps://github.com/sergekostenchuk, https://t.me/Serge_Kost, https://www.threads.com/@sergekost
descriptionLive AI news, explainers, projects, and source-backed editorial infrastructure.
inLanguageen
author{"@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. Авторская статья о том, как SEO и LLM-friendly оптимизация mlllm.io превратилась в переиспользуемую группировку Codex skills с оркестрацией, валидацией, schema, crawler access, перелинковкой, UX и task-plan процессом.
- https://mlllm.io/blog/how-mlllm-io-seo-llm-work-became-a-skill-cluster/ - How mlllm.io SEO/LLM Work Became a Skill Cluster. An author essay about turning the SEO and LLM-friendly optimization work behind mlllm.io into a reusable Codex skill cluster with orchestration, validation, schema, crawler access, link architecture, UX, and task-plan based execution.
- https://mlllm.io/ru/blog/kak-ya-sozdal-ai-skill-senior-xray-vpn-architect/ - Как я создал AI-скилл Senior Xray VPN Architect. 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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Ajouté 04/07/2026

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