Velu 도구로 AI 에이전트가 읽기 쉬운 문서인지 점검한다

7개 범주, 23개 검사 항목으로 문서가 AI 에이전트에 얼마나 잘 읽히는지 평가한다. 결과는 100점 만점으로 표시된다.

Velu가 공개한 이 무료 도구는 문서 사이트 주소를 입력하면 에이전트가 내용을 찾고, 가져오고, 해석할 수 있는지 점검한다. 가입은 필요 없다. 결과 점수는 링크로 공유할 수 있다.

이 도구는 무엇을 검사하나

AI 에이전트가 문서를 읽는 과정을 점검하는 문서 진단 도구다. 문서 점검표에 빗대면 이해하기 쉽다. 실제로는 공개 표준에 정의된 항목에 따라 문서 페이지와 서버 응답을 검사한다.

검사 항목은 다음 7개 범주에 나뉜다.

• 콘텐츠 검색 가능성: llms.txt의 존재와 구조, 크기 제한 준수, 페이지에서 해당 파일을 안내하는지 등 7개 항목
• 마크다운 제공: .md 주소와 Accept: text/markdown 요청 지원 여부 등 2개 항목
• 페이지 크기와 잘림: 서버가 렌더링한 콘텐츠, 5만 자 제한, 콘텐츠가 시작되는 위치 등 4개 항목
• 콘텐츠 구조: 탭 내용의 직렬화, 독립적으로 의미가 통하는 제목, 코드 펜스의 닫힘 등 3개 항목
• URL 안정성: 실제 4xx 상태 코드와 같은 호스트 내 HTTP 리디렉션 등 2개 항목
• 관측 가능성: 사이트맵 포함 여부, 마크다운과 HTML의 일치, 캐시 헤더 등 3개 항목
• 인증과 접근: 로그인 없이 페이지를 열 수 있는지 또는 대체 경로가 문서화됐는지 등 2개 항목

점수는 Agent-Friendly Documentation Spec에 따라 계산한다. 이 공개 커뮤니티 표준은 가중치가 적용된 7개 범주에 23개 검사 항목을 정의한다. 도구는 표준의 MIT 라이선스 참조 구현인 afdocs를 사용해 문서 페이지 일부를 검사하고, 반환된 결과를 조정 없이 보여준다고 설명한다.

입력한 주소는 가져와 검사한 뒤 15분 동안 캐시된다. 결과는 순위표에 공개되지 않는다. 점수 공유 링크에는 결과를 요약한 서명이 포함돼, 링크를 받은 사람도 같은 점수표를 볼 수 있다.

Velu는 자사 문서 플랫폼에서 이 검사에 필요한 기능을 기본 제공한다고 소개한다. 게시한 문서에서 llms.txt와 llms-full.txt를 자동 생성하고 페이지가 추가될 때 갱신하며, 각 페이지 주소에 .md를 붙이면 탐색 메뉴와 레이아웃 표시를 제외한 마크다운을 제공한다. 자바스크립트 실행 없이도 콘텐츠를 받을 수 있도록 서버에서 페이지를 렌더링하고, 상태 코드·리디렉션·캐시 헤더를 관리한다. 공개 문서를 기본값으로 두며, 표준이 현재 요구하는 범위를 넘어서는 기능으로 MCP 서버와 skill.md도 제시한다.

문서의 에이전트 친화성은 검색 최적화와 다르다. 검색 최적화는 사람이 클릭해 읽을 페이지의 순위와 표시를 다루지만, 이 검사는 기계가 콘텐츠를 가져오고 해석해 입력 문맥 안에 담을 수 있는지를 본다. 따라서 검색 결과 상단에 노출되는 페이지라도 자바스크립트로만 렌더링되거나 탐색 요소가 콘텐츠를 뒤덮으면 에이전트가 읽기 어려울 수 있다는 것이 Velu의 설명이다.

직접 점수를 확인하려면 문서 주소를 입력하면 된다. 점수 링크는 복사하거나 X, LinkedIn, Reddit에서 공유할 수 있다. 원문은 검사에 쓰이는 페이지 표본의 크기와 각 검사 항목의 개별 가중치, 실제 검사 시간은 밝히지 않는다.