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“死人堆”里杀出个IPO：亏了22亿，腾讯沉仓
若是说 "App 在隐没 " 的概想略有夸大，那么一个更明确的趋向是：App 的使用方式在产生变动。用户不再总是打开利用、逐层点击、自己实现操作，而是直接表白需要，由 AI 在后盾实现挪用和执行。这带来了新的问题和机遇。拿餐饮场景来说，若是有一天越来越多的客人不再亲自翻菜单，而是让 AI 副手凭据自己的口味、预算和忌口推荐菜品，那么问题就造成：你的菜单是否以一种 AI 可能理解的方式出现？若是答案是否定的，那么这路菜在 AI 那里就蹬宗不存在。类似的变动，在软件行业产生。当开发者越来越多地通过 AI 来寻找、理解和使用一款产品时，产品的 " 说明书 " ——也就是技术文档，起头承担起比以往更沉要的角色。一家叫 Mintlify 的创业公司因而腾飞。Mintlify 是一家萦绕技术文档构建产品的创业公司。单一来说，它做的事件是：不再以人类用户为上帝，而是以 AI 为上帝彻底沉构文档系统，企业把内部写好的文档交给它，它掌管天生一个对表的文档网站，同时让这些内容既能够被开发者查阅，也能够被 AI 直接读取和挪用。Anthropic、X、PayPal 等都在它的客户列表上。不久前，Mintlify 实现了 4500 万美元的 B 轮融资，估值达到 5 亿美元，投资方蕴含 a16z 和 Salesforce Ventures。至此，其累计融资已达 6700 万美元。文档造成了 AI 的交互界面一款软件产品通；崤湟惶 " 说明书 "，通知表部开发者这个产品能做什么、怎么用、有哪些限度。这份说明书就是技术文档。从前二十年，这套说明书重要面向人类开发者。文档被设计成网页，讲求排版和导航，方便人在浏览器里查阅。页面是否美观，目录是否明显，示例代码是否齐全，搜索是否好用，组成了判断一份技术文档是否合格的常见尺度。但这个前提在变动。Mintlify 结合首创人 Han Wang 提出过一个判断：文档不再只是人类的资源，它在成为 AI 理解一款产品的重要界面。变动极度具体。今天的开发者，越来越多会在 Cursor、Claude 或 GitHub Copilot 这类 AI 编程工具里直接提问，由 AI 去查资料、读文档，再给出答案？⒄咭廊换峥次牡，但越来越多的时辰，他并不是自己打开文档站逐页查找，而是在 AI 工具里表白需要，让 AI 替他实现这一过程。来自 Mintlify 的数据是一个直观的证据。4 月，Mintlify 颁布了一份基于从前 30 天流量的汇报：平台托管的文档站点共收到约 7.9 亿次请，其中来自 AI 编程代理的要求占 45.3%，险些与传统浏览器流量吃旖。其中，仅 Claude Code 一个工具，就产生了约 1.99 亿次要求。但这时辰，传统文档的短板就露出出来了。人类读说明书，能够跳过不沉要的部门，也能容忍吞吐的表白，还知路什么信息可能已经过期。AI 更像一个极度当真、但齐全不会举一反三的新员工。你给它什么，它就照单全收。文档结构混乱，它就容易产生理解误差；信息过期，它就会把谬误的内容当事实说出去。从前，一份好的技术文档，重要解决的是 " 人能不能看懂 "。但 AI 鼓起后，正本只是影响阅读履历的信息问题，此刻起头直接影响 AI 的判断和执行。用 Mintlify 的话来说：" 你的文档此刻是产品与 AI 的接口，也是 Agent 执行操作所依赖的纪录系统。若是文档不齐全、不正确或结构混乱，你的产品可能会齐全被 AI 忽略。"在这种情况下，文档的设计天然也要有所变动。谁是你这个产品的 " 上帝 "，会决定这个产品齐全分歧的设计逻辑。而 Mintlify 踩中的，就是这个机遇。把文档刷新成 AI 读得懂的知识系统依照 Han Wang 的设想，眼下一份设计良好的文档应该蕴含这样几个档次。第一层以 Markdown 大局出现的结构化内容，让 AI 工具更快处置产品内容并削减 token 亏损。第二层是机械可读的目录，让 AI 面对一个陌生站点时，知路 " 这里有什么 "。第三层是实时查问接口，让 AI 可能相识产品的最新变动或调整。此表，还有一个新兴的第四层：skill.md，用来向 AI 描述产品的能力天堑。从前的文档重要通知人类 " 这个产品是什么、怎么用 "。但 AI 若是要进一步挪用工具、执行工作，就必要知路这个产品能做什么操作，必要什么输入，有哪些限度。不外，Mintlify 不只是构思了面向 AI 时期的文档状态，还把它做成一套能够运行的知识系统。在 Mintlify 托管的文档站中，每一页通常都对应一个 Markdown 版本，去掉视觉结构，只保留内容自身，方便 AI 直接读取。在此基础上，Mintlify 会自动天生 llms.txt 文件。这是一种近年来逐步盛行的机械可读体式，用一份简洁的文本列出文档中最沉要的页面及其注明，相当于一份 " 专门给 AI 看的目录 "。同时，它还提供 llms-full.txt，将整个文档站内容整合为单一文件，供 AI 工具一次性获取齐全高低文。这意味着，文档不再只是网页，而是同时具备了 " 页面、目录和全集 " 三种机械接口。更进一步，Mintlify 还提供 MCP 服务器，其作用是让 AI 在回覆问题时，直接向当前最新文档提议查问，而不是依赖训练数据里可能已经过期的影象。此表，Mintlify 在文档中内置了 AI 副手。从前两年，好多 SaaS 产品城市在官网或援手中心加一个谈天框，但这些谈天工具往往只是对整个知识库做一次单一检索，再天生回覆。Mintlify 的做法更克造。其 AI 副手只萦绕当前这套文档工作。用户提问时，系统会先在文档中搜索有关内容，再基于这些内容天生答案，并附上具体引用页面。这进一步提高了 AI 交互的正确性。最后，Mintlify 把文档守护沉新接入开发流程自身，来确保文档能够实时更新。当工程师向代码仓库提交调换时，系统会读取这次代码差距，判断哪些职能产生了变动，并据今天生文档更新的草稿。随后，这些批改会以 Pull Request 的大局提交到文档仓库，由人审核后再归并。总的来看，Mintlify 把文档这件事面向 AI 做了针对性优化，而其成效在客户手上得到验证？⒄吖ぞ吖 Browserbase 的增长掌管人提到，他们会投入大量功夫思虑若何让 AI 推荐 Browserbase，通过 Mintlify 确保其文档对 AI 可读且可解析，这提供了很大援手。Mintlify 的业绩也实现了发作式增长。据钻研平台 Sacra 估算，Mintlify 在 2025 年 ARR 约为 1000 万美元，较前一年增长 10 倍；净收入留存率达到 150%；企业年度合同价值同比增长 15 倍。别只问 AI 能做什么，也问问它必要什么此刻，Mintlify 不只服务于前来查阅 API 文档的表部开发者，越来越多客户起头把它引入组织内部，用它构建内部知识库、工程手册、设计系统。逻辑很单一。企业内部的 AI 要替公司做事，也得先读懂这家公司是怎么运行的——产品有哪些职能，价值怎么算，客服遇到问题该怎么回覆，诸如此类的信息或者说知识，分散在各类文德凤。若是企业但愿内部 Agent 可能提供正确的辅助，就必要把这些知识做结构化梳理和守护。Mintlify 提过一个典型案例。一家公司调整了产品定价，但援手中心的内容没有同步更新，了局所有基于这些内容搭建的 AI 客服，都在持续向用户提供谬误信息。这显然不是模型自身存在缺点，而是它所依赖的知识有问题。用 Mintlify 的话来说：" 每家公司都必要一个靠得住、结构化且持续更新的知识层，能力在人为智能时期维持竞争力。" 在最新的叙事中，他们直接将自己界说为 "AI 时期的知识层 "，试图成为新时期的基础设施。Mintlify 能否如愿，还不好说。传统文档工具会设法子守住存量市场，AI 知识平台在扩大使用天堑，而更底层的 Agent 接口在尝试绕过文档自身。Mintlify 的机遇在于成为 AI 理解产品的入口，它最大的风险也刚好在于，这个入口不定是唯一的入口。不外，他们关于 AI 的思虑以及创业思路都值得审视。大无数创业者关注的是能用 AI 做什么，而 AI 在运行的时辰必要什么，可能是更沉要的问题。AI 必要数据，必要算力，必要接口，也必要一套靠得住的 " 产品注明 "。Mintlify 想添补这个缺口。把 AI 当作你的用户你的上帝，为 AI 做一些它必要的产品，这类需要还有好多在期待被挖掘，而它们也会是接下来诸多创业公司能抓住的最沉要的机遇。
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