要是说" App 正在褪色"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。用户不再老是翻开垄断、逐层点击、我方完成操作，而是径直抒发需求，由 AI 在后台完成调用和施行。

这带来了新的问题和契机。

拿餐饮场景来说，要是有一天越来越多的宾客不再躬行翻菜单，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 省略意会的方式呈现？要是谜底是申辩的，那么这谈菜在 AI 那边就等于不存在。

近似的变化，正在软件行业发生。当教会者越来越多地通过 AI 来寻找、意会和使用一款居品时，居品的"阐明书"——也即是时刻文档，运行承担起比以往更进犯的扮装。一家叫 Mintlify 的创业公司因此腾飞。

Mintlify 是一家围绕时刻文档构建居品的创业公司。粗拙来说，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，同期让这些实践既不错被教会者查阅，也不错被 AI 径直读取和调用。

Anthropic、X、PayPal 等都在它的客户列表上。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"阐明书"，告诉外部教会者这个居品能作念什么、怎样用、有哪些扫尾。这份阐明书即是时刻文档。

曩昔二十年，这套阐明书主要面向东谈主类教会者。文档被规划成网页，厚爱排版和导航，浅易东谈主在浏览器里查阅。页面是否好意思不雅，目次是否明晰，示例代码是否完好，搜索是否好用，组成了判断一份时刻文档是否及格的常见范例。

但这个前提正在变化。Mintlify 都集首创东谈主 Han Wang 提议过一个判断：文档不再仅仅东谈主类的资源，它正在成为 AI 意会一款居品的主要界面。

变化相等具体。今天的教会者，越来越多会在 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这类 AI 编程器具里径直发问，由 AI 去查尊府、读文档，再给出谜底。教会者仍然会看文档，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把柄。4 月，Mintlify 发布了一份基于曩昔 30 天流量的阐明：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的肯求占 45.3%，简直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 亿次肯求。

但这时候，传统文档的短板就暴显现来了。东谈主类读阐明书，不错跳过不进犯的部分，也能容忍蒙胧的抒发，还知谈什么信息可能照旧逾期。AI 更像一个相等认真、但绝对不会举一反三的新职工。你给它什么，它就照单全收。文档结构紊乱，金沙JinSha(中国)娱乐网入口它就容易产买卖会偏差；信息逾期，它就会把演叨的实践当事实说出去。

曩昔，一份好的时刻文档，主要惩办的是"东谈主能不可看懂"。但 AI 兴起后，原来仅仅影响阅读体验的信息问题，面前运行动直影响 AI 的判断和施行。用 Mintlify 的话来说："你的文档面前是居品与 AI 的接口，亦然 Agent 施行操作所依赖的纪录系统。要是文档不完好、不准确或结构紊乱，你的居品可能会绝对被 AI 忽略。"

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

把文档改酿成 AI 读得懂的学问系统

按照 Han Wang 的想象，脚下一份规划精致的文档应该包含这么几个档次。

第一层以 Markdown 形状呈现的结构化实践，让 AI 器具更快处理居品实践并减少 token 滥用。第二层是机器可读的目次，让 AI 面临一个生分站点时，知谈"这里有什么"。第三层是实时查询接口，让 AI 省略了解居品的最新变化或调度。

此外，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 形色居品的能力领域。曩昔的文档主要告诉东谈主类"这个居品是什么、怎样用"。但 AI 要是要进一方法用器具、施行任务，就需要知谈这个居品能作念什么操作，需要什么输入，有哪些扫尾。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 期间的文档形态，开云体育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，每一页频繁都对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留实践自己，浅易 AI 径直读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种连年来逐渐流行的机器可读表情，用一份粗略的文本列出文档中最进犯的页面偏执阐明，止境于一份"挑升给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将统统这个词文档站实践整合为单一文献，供 AI 器具一次性得到完好高下文。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 做事器，其作用是让 AI 在修起问题时，径直向现时最新文档发起查询，而不是依赖测验数据里可能照旧逾期的顾忌。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。曩昔两年，好多 SaaS 居品都会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天器具同样仅仅对统统这个词学问库作念一次粗拙检索，再生成修起。Mintlify 的作念法更克制。其 AI 助手只围绕现时这套文档使命。用户发问时，系统会先在文档中搜索相干实践，再基于这些实践生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步升迁了 AI 交互的准确性。

终末，Mintlify 把文档调整重新接入教会历程自己，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互异，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 的形状提交到文档仓库，由东谈主审核后再团结。

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。教会者器具公司 Browserbase 的增长负责东谈主提到，他们会过问大批时期想考如何让 AI 保举 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可暴露，这提供了很大匡助。

Mintlify 的功绩也收场了爆发式增长。据商议平台 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

面前，Mintlify 不单做事于前来查阅 API 文档的外部教会者，越来越多客户运行把它引入组织里面，用它构建里面学问库、工程手册、规划系统。

逻辑很粗拙。企业里面的 AI 要替公司作念事，也得先读懂这家公司是怎样运转的——居品有哪些功能，价钱怎样算，客服碰到问题该怎样修起，诸如斯类的信息或者说学问，散播在多样文档里。要是企业但愿里面 Agent 省略提供准确的赞助，就需要把这些学问作念结构化梳理和调整。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司调度了居品订价，但匡助中心的实践莫得同步更新，落幕统统基于这些实践搭建的 AI 客服，都在捏续向用户提供演叨信息。这显然不是模子自己存在颓势，而是它所依赖的学问有问题。

用 Mintlify 的话来说："每家公司都需要一个可靠、结构化且捏续更新的学问层，能力在东谈主工智能期间保捏竞争力。"在最新的叙事中，他们径直将我方界说为" AI 期间的学问层"，试图成为新期间的基础要道。

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 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己。Mintlify 的契机在于成为 AI 意会居品的进口，它最大的风险也巧合在于，这个进口无意是独一的进口。

不外，他们对于 AI 的想考以及创业想路都值得谛视。大多数创业者蔼然的是能用 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 需要数据开云kaiyun(中国)，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"居品阐明"。Mintlify 想填补这个缺口。把 AI 作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。