如若说" App 正在隐没"的不雅点略有夸张，那么一个更明确的趋势是：App 的使用姿首正在发生变化。用户不再老是翻开愚弄、逐层点击、我方完成操作，而是奏凯抒发需求，由 AI 在后台完成调用和实施。

这带来了新的问题和契机。

拿餐饮场景来说，如若有一天越来越多的宾客不再亲身翻菜单，而是让 AI 助手根据我方的口味、预算和忌口推选菜品，那么问题就变成：你的菜单是否以一种 AI 大要意会的姿首呈现？如若谜底是含糊的，那么这说念菜在 AI 那边就等于不存在。

相通的变化，正在软件行业发生。当配置者越来越多地通过 AI 来寻找、意会和使用一款居品时，居品的"阐述书"——也便是技能文档，开动承担起比以往更热切的脚色。一家叫 Mintlify 的创业公司因此升空。

Mintlify 是一家围绕技能文档构建居品的创业公司。简便来说，它作念的事情是：不再以东说念主类用户为天主，而所以 AI 为天主透顶重构文档系统，企业把里面写好的文档交给它，它负责生成一个对外的文档网站，同期让这些现实既不错被配置者查阅，也不错被 AI 奏凯读取和调用。

Anthropic、X、PayPal 等齐在它的客户列表上。不久前，Mintlify 完成了 4500 万好意思元的 B 轮融资，估值达到 5 亿好意思元，投资方包括 a16z 和 Salesforce Ventures。至此，其累计融资已达 6700 万好意思元。

文档变成了 AI 的交互界面

一款软件居品频繁会配一套"阐述书"，告诉外部配置者这个居品能作念什么、若何用、有哪些戒指。这份阐述书便是技能文档。

畴前二十年，这套阐述书主要面向东说念主类配置者。文档被打算成网页，持重排版和导航，便捷东说念主在浏览器里查阅。页面是否好意思不雅，目次是否清亮，示例代码是否完好意思，搜索是否好用，组成了判断一份技能文档是否及格的常见圭臬。

但这个前提正在变化。Mintlify 承接创举东说念主 Han Wang 提议过一个判断：文档不再仅仅东说念主类的资源，它正在成为 AI 意会一款居品的主要界面。

变化相当具体。今天的配置者，越来越多会在 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这类 AI 编程器具里奏凯发问，由 AI 去查贵府、读文档，再给出谜底。配置者仍然会看文档，但越来越多的时候，他并不是我方翻开文档站逐页查找，而是在 AI 器具里抒发需求，让 AI 替他完成这一过程。

来自 Mintlify 的数据是一个直不雅的笔据。4 月，Mintlify 发布了一份基于畴前 30 天流量的呈文：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的申请占 45.3%，确实与传统浏览器流量捏平。其中，仅 Claude Code 一个器具，就产生了约 1.99 亿次申请。

但这时候，传统文档的短板就暴显现来了。东说念主类读阐述书，不错跳过不热切的部分，也能容忍暧昧的抒发，还知说念什么信息可能也曾逾期。AI 更像一个相当认真、但绝对不会举一反三的新职工。你给它什么，它就照单全收。文档结构错乱，它就容易产商业会偏差；信息逾期，它就会把失误的现实当事实说出去。

畴前，一份好的技能文档，主要惩办的是"东说念主能不可看懂"。但 AI 兴起后，蓝本仅仅影响阅读体验的信息问题，咫尺开动奏凯影响 AI 的判断和实施。用 Mintlify 的话来说："你的文档咫尺是居品与 AI 的接口，亦然 Agent 实施操作所依赖的记载系统。如若文档不完好意思、不准确或结构错乱，你的居品可能会绝对被 AI 忽略。"

在这种情况下，文档的打算当然也要有所变化。谁是你这个居品的"天主"，会决定这个居品绝对不同的打算逻辑。而 Mintlify 踩中的，便是这个契机。

把文档改形成 AI 读得懂的常识系统

按照 Han Wang 的设想，脚下一份打算讲究的文档应该包含这么几个眉目。

第一层以 Markdown 时势呈现的结构化现实，让 AI 器具更快处理居品现实并减少 token 破费。第二层是机器可读的目次，让 AI 靠近一个目生站点时，知说念"这里有什么"。第三层是实时查询接口，让 AI 大要了解居品的最新变化或诊治。

此外，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 面容居品的身手边界。畴前的文档主要告诉东说念主类"这个居品是什么、若何用"。但 AI 如若要进一门径用器具、实施任务，就需要知说念这个居品能作念什么操作，需要什么输入，有哪些戒指。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 时间的文档形态，中国kaiyun还把它作念成一套不错运转的常识系统。

在 Mintlify 托管的文档站中，每一页频繁齐对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留现实自己，便捷 AI 奏凯读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种比年来逐渐流行的机器可读时势，用一份简陋的文本列出文档中最热切的页面异常阐述，特殊于一份"挑升给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将通盘文档站现实整合为单一文献，供 AI 器具一次性赢得完好意思高下文。这意味着，文档不再仅仅网页，而是同期具备了"页面、目次和全集"三种机器接口。

更进一步，Mintlify 还提供 MCP 办事器，其作用是让 AI 在回话问题时，奏凯向现时最新文档发起查询，而不是依赖试验数据里可能也曾逾期的缅想。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。畴前两年，许多 SaaS 居品齐会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天器具时时仅仅对通盘常识库作念一次简便检索，再生成回话。Mintlify 的作念法更克制。其 AI 助手只围绕现时这套文档责任。用户发问时，系统会先在文档中搜索相关现实，再基于这些现实生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步晋升了 AI 交互的准确性。

终末，Mintlify 把文档咨嗟再行接入配置过程自己，来确保文档不错实时更新。当工程师向代码仓库提交变更时，系统会读取此次代码各异，判断哪些功能发生了变化，并据此生成文档更新的草稿。随后，这些修改会以 Pull Request 的时势提交到文档仓库，由东说念主审核后再吞并。

总的来看，Mintlify 把文档这件事面向 AI 作念了针对性优化，而自后果在客户手上得到考据。配置者器具公司 Browserbase 的增长负责东说念主提到，他们会参增多数时辰念念考若何让 AI 推选 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可认知，这提供了很大匡助。

Mintlify 的功绩也终清亮爆发式增长。据筹商平台 Sacra 估算，Mintlify 在 2025 年 ARR 约为 1000 万好意思元，较前一年增长 10 倍；净收入留存率达到 150%；企业年度左券价值同比增长 15 倍。

别只问 AI 能作念什么，也问问它需要什么

咫尺，Mintlify 不单办事于前来查阅 API 文档的外部配置者，越来越多客户开动把它引入组织里面，用它构建里面常识库、工程手册、打算系统。

逻辑很简便。企业里面的 AI 要替公司作念事，也得先读懂这家公司是若何运转的——居品有哪些功能，价钱若何算，客服遭受问题该若何回话，诸如斯类的信息或者说常识，散播在多样文档里。如若企业但愿里面 Agent 大要提供准确的援救，就需要把这些常识作念结构化梳理和咨嗟。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司诊治了居品订价，但匡助中心的现实莫得同步更新，结果扫数基于这些现实搭建的 AI 客服，齐在捏续向用户提供失误信息。这显着不是模子自己存在颓势，而是它所依赖的常识有问题。

用 Mintlify 的话来说："每家公司齐需要一个可靠、结构化且捏续更新的常识层，身手在东说念主工智能时间保捏竞争力。"在最新的叙事中，他们奏凯将我方界说为" AI 时间的常识层"，试图成为新时间的基础要害。

Mintlify 能否称愿，还不好说。传统文档器具会想主义守住存量市集，AI 常识平台在彭胀使用边界，而更底层的 Agent 接口正在尝试绕过文档自己。Mintlify 的契机在于成为 AI 意会居品的进口，它最大的风险也碰巧在于，这个进口随机是唯独的进口。

不外，他们对于 AI 的念念考以及创业念念路齐值得注视。大多数创业者关爱的是能用 AI 作念什么，而 AI 在运转的时候需要什么，可能是更热切的问题。

AI 需要数据，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"居品阐述"。Mintlify 想填补这个缺口。把 AI 行为你的用户你的天主，为 AI 作念一些它需要的居品，这类需求还有许多在恭候被挖掘开云kaiyun体育app入口登录官网，而它们也会是接下来诸多创业公司能收拢的最热切的契机。