如若说" App 正在隐没"的不雅点略有夸张，那么一个更明确的趋势是：App 的使用情状正在发生变化。用户不再老是盛开愚弄、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，如若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、预算和忌口推选菜品，那么问题就变成：你的菜单是否以一种 AI 省略交融的情状呈现？如若谜底是辩白的，那么这说念菜在 AI 那儿就等于不存在。

访佛的变化，正在软件行业发生。当建筑者越来越多地通过 AI 来寻找、交融和使用一款家具时，家具的"阐述书"——也等于技能文档，启动承担起比以往更伏击的脚色。一家叫 Mintlify 的创业公司因此升起。

Mintlify 是一家围绕技能文档构建家具的创业公司。粗心来说，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，同期让这些本色既不错被建筑者查阅，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

一款软件家具频繁会配一套"阐述书"，告诉外部建筑者这个家具能作念什么、如何用、有哪些终端。这份阐述书等于技能文档。

昔时二十年，这套阐述书主要面向东说念主类建筑者。文档被狡计成网页，认真排版和导航，浮浅东说念主在浏览器里查阅。页面是否好意思不雅，目次是否了了，示例代码是否完好，搜索是否好用，组成了判断一份技能文档是否及格的常见尺度。

但这个前提正在变化。Mintlify 齐集首创东说念主 Han Wang 提倡过一个判断：文档不再仅仅东说念主类的资源，它正在成为 AI 交融一款家具的主要界面。

变化相配具体。今天的建筑者，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 去查府上、读文档，再给出谜底。建筑者仍然会看文档，但越来越多的时候，他并不是我方盛开文档站逐页查找，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笔据。4 月，Mintlify 发布了一份基于昔时 30 天流量的讲演：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的申请占 45.3%，着实与传统浏览器流量抓平。其中，仅 Claude Code 一个器具，就产生了约 1.99 亿次申请。

但这时候，传统文档的短板就暴表露来了。东说念主类读阐述书，不错跳过不伏击的部分，也能容忍疲塌的抒发，还知说念什么信息可能一经落伍。AI 更像一个相配认真、但富饶不会举一反三的新职工。你给它什么，它就照单全收。文档结构繁芜，它就容易产生交融偏差；信息落伍，它就会把不实的本色当事实说出去。

昔时，一份好的技能文档，主要措置的是"东说念主能不行看懂"。但 AI 兴起后，本来仅仅影响阅读体验的信息问题，当今启动径直影响 AI 的判断和奉行。用 Mintlify 的话来说："你的文档当今是家具与 AI 的接口，亦然 Agent 奉行操作所依赖的记载系统。如若文档不完好、不准确或结构繁芜，你的家具可能会富饶被 AI 忽略。"

在这种情况下，文档的狡计当然也要有所变化。谁是你这个家具的"天主"，会决定这个家具富饶不同的狡计逻辑。而 Mintlify 踩中的，等于这个契机。

把文档改形成 AI 读得懂的学问系统

按照 Han Wang 的设计，脚下一份狡计考究的文档应该包含这么几个档次。

第一层以 Markdown 体式呈现的结构化本色，让 AI 器具更快处理家具本色并减少 token 挥霍。第二层是机器可读的目次，让 AI 面临一个生分站点时，知说念"这里有什么"。第三层是实时查询接口，让 AI 省略了解家具的最新变化或调治。

此外，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 描写家具的身手限制。昔时的文档主要告诉东说念主类"这个家具是什么、如何用"。但 AI 如若要进一步调用器具、奉行任务，就需要知说念这个家具能作念什么操作，需要什么输入，有哪些终端。

不外，Mintlify 不仅仅构想了面向 AI 期间的文档形态，Z6·尊龙凯时「中国区」官方网站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，每一页频繁齐对应一个 Markdown 版块，去掉视觉结构，只保留本色自己，浮浅 AI 径直读取。在此基础上，Mintlify 会自动生成 llms.txt 文献。这是一种连年来迟缓流行的机器可读款式，用一份简洁的文本列出文档中最伏击的页面偏激阐述，相配于一份"专诚给 AI 看的目次"。同期，它还提供 llms-full.txt，将通盘文档站本色整合为单一文献，供 AI 器具一次性取得完好高下文。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 工作器，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，而不是依赖历练数据里可能一经落伍的记念。

此外，Mintlify 在文档中内置了 AI 助手。昔时两年，好多 SaaS 家具齐会在官网或匡助中心加一个聊天框，但这些聊天器具往往仅仅对通盘学问库作念一次粗心检索，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相干本色，再基于这些本色生成谜底，并附上具体援用页面。这进一步扶助了 AI 交互的准确性。

临了，Mintlify 把文档休养再行接入建筑历程自己，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 的体式提交到文档仓库，由东说念主审核后再团结。

总的来看，Mintlify 把文档这件事面向 AI 作念了针对性优化，而其成果在客户手上得到考证。建筑者器具公司 Browserbase 的增长负责东说念主提到，他们会干预无数时候想考如何让 AI 推选 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可认知，这提供了很大匡助。

Mintlify 的事迹也结束了爆发式增长。据酌量平台 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%；企业年度契约价值同比增长 15 倍。

别只问 AI 能作念什么，也问问它需要什么

当今，Mintlify 不单工作于前来查阅 API 文档的外部建筑者，越来越多客户启动把它引入组织里面，用它构建里面学问库、工程手册、狡计系统。

逻辑很粗心。企业里面的 AI 要替公司作念事，也得先读懂这家公司是如何运转的——家具有哪些功能，价钱如何算，客服遭遇问题该如何恢复，诸如斯类的信息或者说学问，溜达在各式文档里。如若企业但愿里面 Agent 省略提供准确的辅助，就需要把这些学问作念结构化梳理和休养。

Mintlify 提过一个典型案例。一家公司调治了家具订价，但匡助中心的本色莫得同步更新，终端统共基于这些本色搭建的 AI 客服，齐在抓续向用户提供不实信息。这领悟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："每家公司齐需要一个可靠、结构化且抓续更新的学问层，才能在东说念主工智能期间保抓竞争力。"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表率。

Mintlify 能否称愿，还不好说。传统文档器具会想见解守住存量阛阓，AI 学问平台在扩张使用限制，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 交融家具的进口，它最大的风险也正巧在于，这个进口有时是唯独的进口。

不外，他们对于 AI 的想考以及创业想路齐值得疑望。大多数创业者随和的是能用 AI 作念什么，而 AI 在运转的时候需要什么，可能是更伏击的问题。

AI 需要数据，需要算力，需要接口，也需要一套可靠的"家具阐述"。Mintlify 想填补这个缺口。把 AI 作为你的用户你的天主Z6·尊龙凯时「中国区」官方网站，为 AI 作念一些它需要的家具，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伏击的契机。