若是说" App 正在隐匿"的不雅点略有夸张，那么一个更明确的趋势是：App 的使用方式正在发生变化。用户不再老是绽开欺诈、逐层点击、我方完成操作，而是径直抒发需求，由 AI 在后台完成调用和实行。

这带来了新的问题和契机。

拿餐饮场景来说，若是有一天越来越多的来宾不再躬行翻菜单，而是让 AI 助手根据我方的口味、预算和忌口保举菜品，那么问题就变成：你的菜单是否以一种 AI 大概领会的方式呈现？若是谜底是狡赖的，那么这谈菜在 AI 何处就等于不存在。

近似的变化，正在软件行业发生。当建树者越来越多地通过 AI 来寻找、领会和使用一款产物时，产物的"证实书"——也便是期间文档，运转承担起比以往更进犯的变装。一家叫 Mintlify 的创业公司因此腾飞。

Mintlify 是一家围绕期间文档构建产物的创业公司。简略来说，它作念的事情是：不再以东谈主类用户为天主，而所以 AI 为天主透澈重构文档系统，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，同期让这些实质既不错被建树者查阅，也不错被 AI 径直读取和调用。

Anthropic、X、PayPal 等皆在它的客户列表上。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

一款软件产物频繁会配一套"证实书"，告诉外部建树者这个产物能作念什么、何如用、有哪些截至。这份证实书便是期间文档。

往时二十年，这套证实书主要面向东谈主类建树者。文档被规画成网页，精致排版和导航，浮浅东谈主在浏览器里查阅。页面是否好意思不雅，目次是否明显，示例代码是否完满，搜索是否好用，组成了判断一份期间文档是否及格的常见措施。

但这个前提正在变化。Mintlify 蚁合独创东谈主 Han Wang 建议过一个判断：文档不再仅仅东谈主类的资源，它正在成为 AI 领会一款产物的主要界面。

变化相等具体。今天的建树者，越来越多会在 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这类 AI 编程器用里径直发问，由 AI 去查贵府、读文档，再给出谜底。建树者仍然会看文档，但越来越多的时候，他并不是我方绽开文档站逐页查找，而是在 AI 器用里抒发需求，让 AI 替他完成这一过程。

来自 Mintlify 的数据是一个直不雅的凭证。4 月，Mintlify 发布了一份基于往时 30 天流量的发扬：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的央求占 45.3%，简直与传统浏览器流量抓平。其中，仅 Claude Code 一个器用，就产生了约 1.99 亿次央求。

但这时候，传统文档的短板就暴走漏来了。东谈主类读证实书，不错跳过不进犯的部分，也能容忍恶浊的抒发，还知谈什么信息可能也曾过期。AI 更像一个相等认真、但十足不会举一反三的新职工。你给它什么，它就照单全收。文档结构狼藉词语，2026在线买世界杯中国区平台它就容易产生领会偏差；信息过期，它就会把失实的实质当事实说出去。

往时，一份好的期间文档，主要措置的是"东谈主能不可看懂"。但 AI 兴起后，正本仅仅影响阅读体验的信息问题，咫尺运转径直影响 AI 的判断和实行。用 Mintlify 的话来说："你的文档咫尺是产物与 AI 的接口，亦然 Agent 实行操作所依赖的记载系统。若是文档不完满、不准确或结构狼藉词语，你的产物可能会十足被 AI 忽略。"

在这种情况下，文档的规画当然也要有所变化。谁是你这个产物的"天主"，会决定这个产物十足不同的规画逻辑。而 Mintlify 踩中的，便是这个契机。

把文档转变成 AI 读得懂的学问系统

按照 Han Wang 的假想，脚下一份规画精采的文档应该包含这么几个档次。

第一层以 Markdown 形貌呈现的结构化实质，让 AI 器用更快处理产物实质并减少 token 破费。第二层是机器可读的目次，让 AI 濒临一个生疏站点时，知谈"这里有什么"。第三层是实时查询接口，让 AI 大概了解产物的最新变化或转机。

此外，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 神气产物的才略领域。往时的文档主要告诉东谈主类"这个产物是什么、何如用"。但 AI 若是要进一秩序用器用、实行任务，就需要知谈这个产物能作念什么操作，需要什么输入，有哪些截至。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 时间的文档形态，Royal皇冠(中国)还把它作念成一套不错运转的学问系统。

在 Mintlify 托管的文档站中，每一页频繁皆对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留实质自身，浮浅 AI 径直读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种连年来徐徐流行的机器可读情景，用一份简单的文本列出文档中最进犯的页面过火证实，畸形于一份"挑升给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将通盘文档站实质整合为单一文献，供 AI 器用一次性赢得完满凹凸文。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 职业器，其作用是让 AI 在回复问题时，径直向现时最新文档发起查询，而不是依赖实践数据里可能也曾过期的记念。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。往时两年，好多 SaaS 产物皆会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天器用时常仅仅对通盘学问库作念一次简略检索，再生成回复。Mintlify 的作念法更克制。其 AI 助手只围绕现时这套文档职责。用户发问时，系统会先在文档中搜索沟通实质，再基于这些实质生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步缓助了 AI 交互的准确性。

临了，Mintlify 把文档庄重再行接入建树历程自身，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相反，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 的形貌提交到文档仓库，由东谈主审核后再吞并。

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证。建树者器用公司 Browserbase 的增长负责东谈主提到，他们会干涉多数时辰想考怎么让 AI 保举 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可剖释，这提供了很大匡助。

Mintlify 的功绩也终明晰爆发式增长。据询查平台 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%；企业年度公约价值同比增长 15 倍。

别只问 AI 能作念什么，也问问它需要什么

咫尺，Mintlify 不单职业于前来查阅 API 文档的外部建树者，越来越多客户运转把它引入组织里面，用它构建里面学问库、工程手册、规画系统。

逻辑很简略。企业里面的 AI 要替公司作念事，也得先读懂这家公司是何如运转的——产物有哪些功能，价钱何如算，客服遭遇问题该何如回复，诸如斯类的信息或者说学问，踱步在各式文档里。若是企业但愿里面 Agent 大概提供准确的辅助，就需要把这些学问作念结构化梳理和庄重。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司转机了产物订价，但匡助中心的实质莫得同步更新，收尾统共基于这些实质搭建的 AI 客服，皆在抓续向用户提供失实信息。这彰着不是模子自身存在劣势，而是它所依赖的学问有问题。

用 Mintlify 的话来说："每家公司皆需要一个可靠、结构化且抓续更新的学问层，才调在东谈主工智能时间保抓竞争力。"在最新的叙事中，他们径直将我方界说为" AI 时间的学问层"，试图成为新时间的基础法子。

Mintlify 能否遂愿，还不好说。传统文档器用会想观点守住存量商场，AI 学问平台在膨大使用领域，而更底层的 Agent 接口正在尝试绕过文档自身。Mintlify 的契机在于成为 AI 领会产物的进口，它最大的风险也偶合在于，这个进口就怕是独一的进口。

不外，他们对于 AI 的想考以及创业想路皆值得注目。大多数创业者关心的是能用 AI 作念什么，而 AI 在运转的时候需要什么，可能是更进犯的问题。

AI 需要数据，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"产物证实"。Mintlify 想填补这个缺口。把 AI 行动你的用户你的天主，为 AI 作念一些它需要的产物皇冠·app官方站入口，这类需求还有好多在恭候被挖掘，而它们也会是接下来诸多创业公司能收拢的最进犯的契机。