要是说" App 正在肃清"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。用户不再老是灵通诓骗、逐层点击、我方完成操作，而是径直抒发需求，由 AI 在后台完成调用和奉行。

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 大要相识的方式呈现？要是谜底是含糊的，那么这说念菜在 AI 那边就等于不存在。

肖似的变化，正在软件行业发生。当竖立者越来越多地通过 AI 来寻找、相识和使用一款居品时，居品的"评释书"——也即是时刻文档，初始承担起比以往更遑急的扮装。一家叫 Mintlify 的创业公司因此升起。

Mintlify 是一家围绕时刻文档构建居品的创业公司。浮浅来说，它作念的事情是：不再以东说念主类用户为天主，而所以 AI 为天主绝对重构文档系统，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，同期让这些施行既不错被竖立者查阅，也不错被 AI 径直读取和调用。

Anthropic、X、PayPal 等王人在它的客户列表上。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"评释书"，告诉外部竖立者这个居品能作念什么、怎么用、有哪些摈弃。这份评释书即是时刻文档。

以前二十年，这套评释书主要面向东说念主类竖立者。文档被商酌成网页，负责排版和导航，便捷东说念主在浏览器里查阅。页面是否好意思不雅，目次是否明晰，示例代码是否好意思满，搜索是否好用，组成了判断一份时刻文档是否及格的常见模范。

但这个前提正在变化。Mintlify 勾通独创东说念主 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 相识一款居品的主要界面。

变化至极具体。今天的竖立者，越来越多会在 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这类 AI 编程用具里径直发问，由 AI 去查贵府、读文档，再给出谜底。竖立者仍然会看文档，但越来越多的时候，他并不是我方灵通文档站逐页查找，而是在 AI 用具里抒发需求，让 AI 替他完成这一过程。

来自 Mintlify 的数据是一个直不雅的凭据。4 月，Mintlify 发布了一份基于以前 30 天流量的敷陈：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的恳求占 45.3%，险些与传统浏览器流量捏平。其中，仅 Claude Code 一个用具，就产生了约 1.99 亿次恳求。

但这时候，传统文档的短板就暴清晰来了。东说念主类读评释书，不错跳过不遑急的部分，也能容忍费解的抒发，还知说念什么信息可能如故逾期。AI 更像一个至极认真、但充足不会举一反三的新职工。你给它什么，它就照单全收。文档结构强大，它就容易产生相识偏差；信息逾期，它就会把造作的施行当事实说出去。

以前，一份好的时刻文档，主要处治的是"东说念主能不行看懂"。但 AI 兴起后，原来仅仅影响阅读体验的信息问题，面前初始径直影响 AI 的判断和奉行。用 Mintlify 的话来说："你的文档面前是居品与 AI 的接口，亦然 Agent 奉行操作所依赖的纪录系统。要是文档不好意思满、不准确或结构强大，你的居品可能会充足被 AI 忽略。"

在这种情况下，文档的商酌当然也要有所变化。谁是你这个居品的"天主"，会决定这个居品充足不同的商酌逻辑。而 Mintlify 踩中的，即是这个契机。

把文档窜改成 AI 读得懂的学问系统

按照 Han Wang 的联想，脚下一份商酌邃密的文档应该包含这么几个档次。

第一层以 Markdown 样子呈现的结构化施行，让 AI 用具更快处理居品施行并减少 token 破钞。第二层是机器可读的目次，让 AI 濒临一个生分站点时，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调遣。

此外，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 形色居品的才略范围。以前的文档主要告诉东说念主类"这个居品是什么、怎么用"。但 AI 要是要进一次序用用具、奉行任务，就需要知说念这个居品能作念什么操作，需要什么输入，有哪些摈弃。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 期间的文档形态，K8凯发(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，每一页频繁王人对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留施行自己，便捷 AI 径直读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种连年来慢慢流行的机器可读形状，用一份简单的文本列出文档中最遑急的页面过甚评释，至极于一份"格外给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将总共这个词文档站施行整合为单一文献，供 AI 用具一次性得回好意思满险峻文。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 处事器，其作用是让 AI 在回应问题时，径直向刻下最新文档发起查询，而不是依赖考试数据里可能如故逾期的操心。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。以前两年，许多 SaaS 居品王人会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天用具同样仅仅对总共这个词学问库作念一次浮浅检索，再生成回应。Mintlify 的作念法更克制。其 AI 助手只围绕刻下这套文档职责。用户发问时，系统会先在文档中搜索干系施行，再基于这些施行生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步擢升了 AI 交互的准确性。

终末，Mintlify 把文档珍惜从头接入竖立经由自己，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别，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 的样子提交到文档仓库，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，而其末端在客户手上得到考据。竖立者用具公司 Browserbase 的增长负责东说念主提到，他们会参加大王人时刻念念考如何让 AI 保举 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可明白，这提供了很大匡助。

Mintlify 的功绩也达成了爆发式增长。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%；企业年度协议价值同比增长 15 倍。

别只问 AI 能作念什么，也问问它需要什么

面前，Mintlify 不单处事于前来查阅 API 文档的外部竖立者，越来越多客户初始把它引入组织里面，用它构建里面学问库、工程手册、商酌系统。

逻辑很浮浅。企业里面的 AI 要替公司作念事，也得先读懂这家公司是怎么运转的——居品有哪些功能，价钱怎么算，客服遭受问题该怎么回应，诸如斯类的信息或者说学问，漫步在多样文档里。要是企业但愿里面 Agent 大要提供准确的扶持，就需要把这些学问作念结构化梳理和珍惜。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司调遣了居品订价，但匡助中心的施行莫得同步更新，末端总共基于这些施行搭建的 AI 客服，王人在捏续向用户提供造作信息。这彰着不是模子自己存在劣势，而是它所依赖的学问有问题。

用 Mintlify 的话来说："每家公司王人需要一个可靠、结构化且捏续更新的学问层，武艺在东说念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标准。

Mintlify 能否称愿，还不好说。传统文档用具会想观念守住存量市集，AI 学问平台在延伸使用范围，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 相识居品的进口，它最大的风险也巧合在于，这个进口有时是唯独的进口。

不外，他们对于 AI 的念念考以及创业念念路王人值得凝视。大多数创业者爱护的是能用 AI 作念什么，而 AI 在运转的时候需要什么，可能是更遑急的问题。

AI 需要数据K8凯发，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"居批评释"。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，这类需求还有许多在恭候被挖掘，而它们也会是接下来诸多创业公司能收拢的最遑急的契机。