淌若说" App 正在灭绝"的不雅点略有夸张，那么一个更明确的趋势是：App 的使用景观正在发生变化。用户不再老是掀开诈骗、逐层点击、我方完成操作，而是径直抒发需求，由 AI 在后台完成调用和实行。

这带来了新的问题和契机。

拿餐饮场景来说，淌若有一天越来越多的宾客不再切身翻菜单，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 大约交融的景观呈现？淌若谜底是狡赖的，那么这说念菜在 AI 那边就等于不存在。

同样的变化，正在软件行业发生。当成就者越来越多地通过 AI 来寻找、交融和使用一款居品时，居品的"阐扬书"——也便是本事文档，开动承担起比以往更进攻的脚色。一家叫 Mintlify 的创业公司因此腾飞。

Mintlify 是一家围绕本事文档构建居品的创业公司。浅易来说，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，同期让这些实质既不错被成就者查阅，也不错被 AI 径直读取和调用。

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

一款软件居品常常会配一套"阐扬书"，告诉外部成就者这个居品能作念什么、怎样用、有哪些截止。这份阐扬书便是本事文档。

当年二十年，这套阐扬书主要面向东说念主类成就者。文档被缱绻成网页，崇敬排版和导航，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，示例代码是否竣工，搜索是否好用，组成了判断一份本事文档是否及格的常见程序。

但这个前提正在变化。Mintlify 齐集独创东说念主 Han Wang 忽视过一个判断：文档不再仅仅东说念主类的资源，它正在成为 AI 交融一款居品的主要界面。

变化相配具体。今天的成就者，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。成就者仍然会看文档，但越来越多的时候，他并不是我方掀开文档站逐页查找，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凭据。4 月，Mintlify 发布了一份基于当年 30 天流量的求教：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%，着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 亿次央求。

但这时候，传统文档的短板就暴骄贵来了。东说念主类读阐扬书，不错跳过不进攻的部分，也能容忍婉曲的抒发，还知说念什么信息可能如故过期。AI 更像一个相配认真、但全齐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，它就容易产生交融偏差；信息过期，它就会把造作的实质当事实说出去。

当年，一份好的本事文档，主要处分的是"东说念主能不成看懂"。但 AI 兴起后，蓝本仅仅影响阅读体验的信息问题，面前开动径直影响 AI 的判断和实行。用 Mintlify 的话来说："你的文档面前是居品与 AI 的接口，亦然 Agent 实行操作所依赖的纪录系统。淌若文档不竣工、不准确或结构紊乱，你的居品可能会全齐被 AI 忽略。"

在这种情况下，文档的缱绻当然也要有所变化。谁是你这个居品的"天主"，会决定这个居品全齐不同的缱绻逻辑。而 Mintlify 踩中的，便是这个契机。

把文档改酿成 AI 读得懂的常识系统

按照 Han Wang 的设计，脚下一份缱绻雅致的文档应该包含这么几个端倪。

第一层以 Markdown 形势呈现的结构化实质，让 AI 器具更快处理居品实质并减少 token 滥用。第二层是机器可读的目次，让 AI 靠近一个生分站点时，知说念"这里有什么"。第三层是实时查询接口，让 AI 大约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 描绘居品的才略边界。当年的文档主要告诉东说念主类"这个居品是什么、怎样用"。但 AI 淌若要进一门径用器具、实行任务，就需要知说念这个居品能作念什么操作，需要什么输入，有哪些截止。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 期间的文档形态，滚球(中国)官方网站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，每一页常常齐对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留实质自己，便捷 AI 径直读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种连年来悠闲流行的机器可读样子，用一份简陋的文本列出文档中最进攻的页面过甚阐扬，杰出于一份"成心给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将所有这个词文档站实质整合为单一文献，供 AI 器具一次性获得竣工荆棘文。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 在恢复问题时，径直向现时最新文档发起查询，而不是依赖考研数据里可能如故过期的记念。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。当年两年，好多 SaaS 居品齐会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天器具常常仅仅对所有这个词常识库作念一次浅易检索，再生成恢复。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磋磨实质，再基于这些实质生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步莳植了 AI 交互的准确性。

临了，Mintlify 把文档爱戴再行接入成就历程自己，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，而其罢了在客户手上得到考证。成就者器具公司 Browserbase 的增长负责东说念主提到，他们会进入无数时辰念念考如何让 AI 保举 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可领略，这提供了很大匡助。

Mintlify 的功绩也已矣了爆发式增长。据征询平台 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 不单处事于前来查阅 API 文档的外部成就者，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、缱绻系统。

逻辑很浅易。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，客服遭受问题该怎样恢复，诸如斯类的信息或者说常识，漫步在各式文档里。淌若企业但愿里面 Agent 大约提供准确的扶持，就需要把这些常识作念结构化梳理和爱戴。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司调遣了居品订价，但匡助中心的实质莫得同步更新，罢了所有基于这些实质搭建的 AI 客服，齐在捏续向用户提供造作信息。这显豁不是模子自己存在劣势，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，才调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 期间的常识层"，试图成为新期间的基础关节。

Mintlify 能否称愿，还不好说。传统文档器具会想见地守住存量阛阓，AI 常识平台在膨胀使用边界，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 交融居品的进口，它最大的风险也恰巧在于，这个进口有时是惟一的进口。

不外，他们对于 AI 的念念考以及创业念念路齐值得凝视。大多数创业者暖热的是能用 AI 作念什么，而 AI 在运转的时候需要什么，可能是更进攻的问题。

AI 需要数据，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"居品阐扬"。Mintlify 想填补这个缺口。把 AI 动作你的用户你的天主，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滚球官网，而它们也会是接下来诸多创业公司能收拢的最进攻的契机。