LLMテキストジェネレーター

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公開ウェブサイトからllms.txtを作成し、主要ページをAI対応のMarkdownインデックスに変換して、サイト理解をより速くします。

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AIサイトのインデックス作成を高速化Thunderbitを使って公開ウェブサイトのページを抽出し、数クリックでllms.txt用に構造化できます。コード不要で、サイトデータの収集・整理・書き出しを行えます。
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インストール元Chrome Web Store

AIサイトのインデックス作成を高速化

Thunderbitは公開ウェブサイト、サブページ、PDF、ドキュメント、画像をスクレイピングし、AIのフィールド提案を使って結果を構造化データに変換できます。要約、分類、整形にも対応しており、きれいな出力を作成できます。 スクレイピングしたデータはGoogle Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、CSVまたはJSONとしてダウンロードすることも可能です。ページ一覧やページ詳細をAI向けドキュメントとして集めるのに最適な、シンプルな方法です。

Thunderbitを使ってllms.txtを生成する方法

step_01.png
STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome拡張機能ダウンロードページからThunderbit Chrome拡張機能をダウンロードしてインストールします。インストール後、ログインするか無料アカウントを作成して始めましょう。
step_02.png
STEP 2拡張機能を開く分析したい公開ウェブサイトを開き、Thunderbit Chrome拡張機能を起動します。「ウェブサイトを分析」タブに移動し、ウェブサイトURLを入力、最大ページ数を設定し、必要であれば希望言語を選択して、拡張版が必要な場合はllms-full.txtの生成をオンにします。
step03.png
STEP 3llms.txt の生成ボタンをクリック「llms.txt を生成」ボタンをクリックします。Thunderbitが公開ページをスキャンし、サイトマップまたはページURLを検出して、llms.txt用のMarkdownインデックスを作成します。llms-full.txtを有効にしている場合は、拡張版も生成されます。あとは出力をコピーして、AIワークフローで利用できます。

公開ウェブサイトからllms.txtを生成する方法を学ぶ

公開ウェブサイトを分析

このツールは公開ウェブサイトをスキャンし、サイトマップまたは表示可能なページURLを見つけ、その内容をきれいなMarkdownインデックスに変換します。ブログ、ドキュメント、ヘルプセンター、ランディングページ、リソースライブラリなど、構造化された情報を持つサイト向けに作られています。ページを手作業で整理する代わりに、AI向けのサイト概要を数秒で作成できます。
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section-01-llms-txt-generator-analyze-public-websites-v1.png

llms-full.txt を作成

最も重要なページに対して、より多くのページレベルの文脈を追加する拡張出力も有効にできます。これにより、AIアシスタントはサイトに何が含まれているかだけでなく、より深い詳細をどこで確認すればよいかも理解しやすくなります。ドキュメント、サポートコンテンツ、コンテンツ量の多いウェブサイト向けの、より充実した参照ファイルが欲しいときに便利です。
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section-02-llms-txt-generator-create-llms-full-v1.png

きれいなMarkdownインデックスをエクスポート

出力は、AIシステムが読み取りやすく利用しやすいプレーンテキストのMarkdownインデックスとして構成されます。通常は、サイトタイトル、短い概要、グループ化されたページリンク、簡単な説明が含まれます。含めるページ数を調整し、希望言語を選択し、最も役立つ公開コンテンツに絞った結果にできます。
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section-03-llms-txt-generator-clean-markdown-index-v1.png

公開コンテンツをAI利用向けに整理

このジェネレーターは、ウェブサイトをAIアシスタントがより簡単にたどれるようにしたいチームに最適です。ドキュメントチーム、コンテンツマーケター、サポートチーム、ナレッジベースやAI検索ワークフローを作成する開発者に適しています。公開ページをllms.txt形式に変換することで、適切なページをより速く見つけられ、重要なサイト構造を明確に保てます。
無料で始める
section-04-llms-txt-generator-organize-public-content-v1.png

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Miles T.Sales Development ConsultantディレクトリからEmailや電話番号を集めるのにThunderbitを使っています。1クリックで連絡先情報をきれいに抽出でき、SheetsやNotionへの書き出しも数秒です。追加設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータを効率よく監視できます。まず一覧をスクレイピングし、その後Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが私の定義した列にきちんと整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで、不動産の追跡がずっと楽になりました。更新間隔を自然な言葉で伝えるだけで、再設定なしで新しい物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、スクレイピングしたブログ記事を整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出するだけでなく、カテゴリ候補まで提案してくれます。動的サイトやサブページにも強く、構造化されたSEOデータセット作成に最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチなショップの商品をThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログインが必要なサイトではブラウザモードに切り替えています。速くて柔軟で、継続的なメンテナンスや手動修正もいりません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を抽出したあと、そのままブラウザでリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行の情報を使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDFや画像ベースのサイト、無限スクロールのページからデータを抜き出すのにThunderbitを使っています。AIが厄介な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力用テーブルを数秒で作れます。
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