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作者 | 李楠
郵箱 | linan@pingwest.com
如果說“App正在消失”的觀點略有夸張,那么一個更明確的趨勢是:App的使用方式正在發(fā)生變化。用戶不再總是打開應用、逐層點擊、自己完成操作,而是直接表達需求,由AI在后臺完成調(diào)用和執(zhí)行。
這帶來了新的問題和機會。
拿餐飲場景來說,如果有一天越來越多的客人不再親自翻菜單,而是讓AI助手根據(jù)自己的口味、預算和忌口推薦菜品,那么問題就變成:你的菜單是否以一種AI能夠理解的方式呈現(xiàn)?如果答案是否定的,那么這道菜在AI那里就等于不存在。
類似的變化,正在軟件行業(yè)發(fā)生。當開發(fā)者越來越多地通過AI來尋找、理解和使用一款產(chǎn)品時,產(chǎn)品的“說明書”——也就是技術文檔,開始承擔起比以往更重要的角色。一家叫Mintlify的創(chuàng)業(yè)公司因此起飛。
Mintlify是一家圍繞技術文檔構建產(chǎn)品的創(chuàng)業(yè)公司。簡單來說,它做的事情是:不再以人類用戶為上帝,而是以AI為上帝徹底重構文檔系統(tǒng),企業(yè)把內(nèi)部寫好的文檔交給它,它負責生成一個對外的文檔網(wǎng)站,同時讓這些內(nèi)容既可以被開發(fā)者查閱,也可以被AI直接讀取和調(diào)用。
Anthropic、X、PayPal等都在它的客戶列表上。不久前,Mintlify完成了4500萬美元的B輪融資,估值達到5億美元,投資方包括a16z和Salesforce Ventures。至此,其累計融資已達6700萬美元。
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文檔變成了AI的交互界面
一款軟件產(chǎn)品通常會配一套“說明書”,告訴外部開發(fā)者這個產(chǎn)品能做什么、怎么用、有哪些限制。這份說明書就是技術文檔。
過去二十年,這套說明書主要面向人類開發(fā)者。文檔被設計成網(wǎng)頁,講究排版和導航,方便人在瀏覽器里查閱。頁面是否美觀,目錄是否清楚,示例代碼是否完整,搜索是否好用,構成了判斷一份技術文檔是否合格的常見標準。
但這個前提正在變化。Mintlify聯(lián)合創(chuàng)始人Han Wang提出過一個判斷:文檔不再只是人類的資源,它正在成為AI理解一款產(chǎn)品的主要界面。
變化非常具體。今天的開發(fā)者,越來越多會在Cursor、Claude或GitHub Copilot這類AI編程工具里直接提問,由AI去查資料、讀文檔,再給出答案。開發(fā)者仍然會看文檔,但越來越多的時候,他并不是自己打開文檔站逐頁查找,而是在AI工具里表達需求,讓AI替他完成這一過程。
來自Mintlify的數(shù)據(jù)是一個直觀的證據(jù)。4月,Mintlify發(fā)布了一份基于過去30天流量的報告:平臺托管的文檔站點共收到約7.9億次請,其中來自AI編程代理的請求占45.3%,幾乎與傳統(tǒng)瀏覽器流量持平。其中,僅Claude Code一個工具,就產(chǎn)生了約1.99億次請求。
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但這時候,傳統(tǒng)文檔的短板就暴露出來了。人類讀說明書,可以跳過不重要的部分,也能容忍模糊的表達,還知道什么信息可能已經(jīng)過時。AI更像一個非常認真、但完全不會舉一反三的新員工。你給它什么,它就照單全收。文檔結構混亂,它就容易產(chǎn)生理解偏差;信息過時,它就會把錯誤的內(nèi)容當事實說出去。
過去,一份好的技術文檔,主要解決的是“人能不能看懂”。但AI興起后,原本只是影響閱讀體驗的信息問題,現(xiàn)在開始直接影響AI的判斷和執(zhí)行。用Mintlify的話來說:“你的文檔現(xiàn)在是產(chǎn)品與AI的接口,也是Agent執(zhí)行操作所依賴的記錄系統(tǒng)。如果文檔不完整、不準確或結構混亂,你的產(chǎn)品可能會完全被AI忽略。”
在這種情況下,文檔的設計自然也要有所變化。誰是你這個產(chǎn)品的“上帝”,會決定這個產(chǎn)品完全不同的設計邏輯。而Mintlify踩中的,就是這個機會。
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把文檔改造成AI讀得懂的知識系統(tǒng)
按照Han Wang的設想,眼下一份設計精良的文檔應該包含這樣幾個層次。
第一層以Markdown形式呈現(xiàn)的結構化內(nèi)容,讓AI工具更快處理產(chǎn)品內(nèi)容并減少token消耗。第二層是機器可讀的目錄,讓AI面對一個陌生站點時,知道“這里有什么”。第三層是實時查詢接口,讓AI能夠了解產(chǎn)品的最新變化或調(diào)整。
此外,還有一個新興的第四層:skill.md,用來向AI描述產(chǎn)品的能力邊界。過去的文檔主要告訴人類“這個產(chǎn)品是什么、怎么用”。但AI如果要進一步調(diào)用工具、執(zhí)行任務,就需要知道這個產(chǎn)品能做什么操作,需要什么輸入,有哪些限制。
不過,Mintlify不只是構想了面向AI時代的文檔形態(tài),還把它做成一套可以運轉(zhuǎn)的知識系統(tǒng)。
在Mintlify托管的文檔站中,每一頁通常都對應一個Markdown版本,去掉視覺結構,只保留內(nèi)容本身,方便AI直接讀取。在此基礎上,Mintlify會自動生成llms.txt文件。這是一種近年來逐漸流行的機器可讀格式,用一份簡潔的文本列出文檔中最重要的頁面及其說明,相當于一份“專門給AI看的目錄”。同時,它還提供llms-full.txt,將整個文檔站內(nèi)容整合為單一文件,供AI工具一次性獲取完整上下文。這意味著,文檔不再只是網(wǎng)頁,而是同時具備了“頁面、目錄和全集”三種機器接口。
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更進一步,Mintlify還提供MCP服務器,其作用是讓AI在回答問題時,直接向當前最新文檔發(fā)起查詢,而不是依賴訓練數(shù)據(jù)里可能已經(jīng)過時的記憶。
此外,Mintlify在文檔中內(nèi)置了AI助手。過去兩年,很多SaaS產(chǎn)品都會在官網(wǎng)或幫助中心加一個聊天框,但這些聊天工具往往只是對整個知識庫做一次簡單檢索,再生成回答。Mintlify的做法更克制。其AI助手只圍繞當前這套文檔工作。用戶提問時,系統(tǒng)會先在文檔中搜索相關內(nèi)容,再基于這些內(nèi)容生成答案,并附上具體引用頁面。這進一步提高了AI交互的準確性。
最后,Mintlify把文檔維護重新接入開發(fā)流程本身,來確保文檔可以及時更新。當工程師向代碼倉庫提交變更時,系統(tǒng)會讀取這次代碼差異,判斷哪些功能發(fā)生了變化,并據(jù)此生成文檔更新的草稿。隨后,這些修改會以Pull Request的形式提交到文檔倉庫,由人審核后再合并。
總的來看,Mintlify把文檔這件事面向AI做了針對性優(yōu)化,而其效果在客戶手上得到驗證。開發(fā)者工具公司Browserbase的增長負責人提到,他們會投入大量時間思考如何讓AI推薦Browserbase,通過Mintlify確保其文檔對AI可讀且可解析,這提供了很大幫助。
Mintlify的業(yè)績也實現(xiàn)了爆發(fā)式增長。據(jù)研究平臺Sacra估算,Mintlify在2025年ARR約為1000萬美元,較前一年增長10倍;凈收入留存率達到150%;企業(yè)年度合同價值同比增長15倍。
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別只問AI能做什么,也問問它需要什么
現(xiàn)在,Mintlify不只服務于前來查閱API文檔的外部開發(fā)者,越來越多客戶開始把它引入組織內(nèi)部,用它構建內(nèi)部知識庫、工程手冊、設計系統(tǒng)。
邏輯很簡單。企業(yè)內(nèi)部的AI要替公司做事,也得先讀懂這家公司是怎么運轉(zhuǎn)的——產(chǎn)品有哪些功能,價格怎么算,客服遇到問題該怎么回答,諸如此類的信息或者說知識,分散在各種文檔里。如果企業(yè)希望內(nèi)部Agent能夠提供準確的輔助,就需要把這些知識做結構化梳理和維護。
Mintlify提過一個典型案例。一家公司調(diào)整了產(chǎn)品定價,但幫助中心的內(nèi)容沒有同步更新,結果所有基于這些內(nèi)容搭建的AI客服,都在持續(xù)向用戶提供錯誤信息。這顯然不是模型本身存在缺陷,而是它所依賴的知識有問題。
用Mintlify的話來說:“每家公司都需要一個可靠、結構化且持續(xù)更新的知識層,才能在人工智能時代保持競爭力。”在最新的敘事中,他們直接將自己定義為“AI時代的知識層”,試圖成為新時代的基礎設施。
Mintlify能否如愿,還不好說。傳統(tǒng)文檔工具會想辦法守住存量市場,AI知識平臺在擴展使用邊界,而更底層的Agent接口正在嘗試繞過文檔本身。Mintlify的機會在于成為AI理解產(chǎn)品的入口,它最大的風險也恰恰在于,這個入口未必是唯一的入口。
不過,他們關于AI的思考以及創(chuàng)業(yè)思路都值得審視。大多數(shù)創(chuàng)業(yè)者關注的是能用AI做什么,而AI在運轉(zhuǎn)的時候需要什么,可能是更重要的問題。
AI需要數(shù)據(jù),需要算力,需要接口,也需要一套可靠的“產(chǎn)品說明”。Mintlify想填補這個缺口。把AI當作你的用戶你的上帝,為AI做一些它需要的產(chǎn)品,這類需求還有很多在等待被挖掘,而它們也會是接下來諸多創(chuàng)業(yè)公司能抓住的最重要的機會。
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點個“愛心”,再走 吧
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