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发表于 昨天 03:02 | 查看: 1| 回复: 0

“你的官网,AI 能读懂吗?”当我第一次把 Higress 文档链接丢给 Claude,让它帮我写个接入 Demo 时,AI 的回复是:“抱歉,我无法有效解析这个页面的内容结构...”这一刻我意识到:我们的文档,正在被时代淘汰。

核心升级一览:

  • 🏗️ 技术栈大换血:迁移到 Astro 5 + Starlight,Lighthouse 性能跑分 100 分。
  • 🤖 AI 友好:接入 llms.txt 标准,支持 Cursor、Claude Code、Qoder 等主流 AI Coding 工具。
  • 🎯 AI 全能助手:设计稿转代码、无效资源自动清理、页面体验和性能优化、SEO/CRO 专业分析、内容缺失智能补全。这些原本需要设计师、运维、SEO 专家、产品经理协同的工作,现在 AI 都能搞定。
  • ⚡ 效率革命:一个人 + Qoder + Skills,完成过去需要一个小组的工作量。

01 开源技术领先,官网和文档不够美丽

Higress[1]作为 AI 时代的流量基础设施,经历了多次升级,目前分为以下三大能力形态:

  • API 网关https://higress.ai/api-gateway):将流量网关、微服务网关和安全网关三合一,提供统一的服务暴露、流量管控、API 全生命周期管理能力。
  • AI 网关https://higress.ai/ai-gateway):专为 AI 场景设计,统一代理大模型 API 与 MCP Server,支持模型、工具(MCP)及 Agent 的集中接入与管理。
  • HiMarkethttps://higress.ai/himarket):助力企业构建 Agent、Model、MCP 市场,通过统一的 AI 能力管理平台,解决 AI 资源分散、权限管控复杂、成本分摊困难等挑战。平台提供 HiChat AI 创新中心作为全员 AI 使用入口,打破团队间的能力孤岛,降低接入成本,释放 AI 创新潜能。

Higress 以 Envoy 为内核,通过 WASM[2]插件进行能力边界拓展。然而,现有的官网架构逐渐成为发展的阻碍:

  • 产品孤岛:所有的网关都需要独立的 Landing Page,以及独立产品文档,维护成本高。
  • AI 阅读障碍:随着 AI Coding 的深入使用,开发者趋向让 AI 阅读产品文档,然后编写 Demo 或者融入当前的业务逻辑。我们的产品官网不仅仅是给人阅读,更多需要考虑给 AI 阅读。
  • 能力短板:团队同学的过往工作经验一直在 B 端业务,官网首页是一个偏 C 端的场景。对于性能、SEO、样式效果要求和 B 端完全不一样。过去的这部分的工作经验非常少。

02 Higress 官网全新升级

基于以上痛点,我们对 Higress 官网进行了一次全面的架构升级和体验重塑。

▍1. 技术栈大换血

新官网采用 Astro 5[3]作为核心框架,配合 Starlight[4]文档系统,实现了:

  • 岛屿架构:默认零 JS,只在需要交互的组件加载 JavaScript,首屏性能大幅提升。
  • Tailwind CSS 4:全新的样式系统,开发效率更高,产物体积更小。
  • TypeScript 全量覆盖:类型安全的开发体验。

▍2. 产品矩阵统一门户

告别产品孤岛,三大产品线统一入口,独立 Landing Page:

产品 入口 定位
首页 higress.ai 品牌门户,角色引导
API 网关 /api-gateway 流量、微服务、安全三合一
AI 网关 /ai-gateway 大模型 API + MCP 统一代理
HiMarket /himarket Agent/Model/MCP 市场

每个产品都有独立的快速开始文档,用户可以根据场景快速上手。

▍3. 用户引导分流

首页增加三种方案选择器(企业版[5]、快速体验[6]、产品介绍[7]),根据用户不同需求和时间投入意愿,提供差异化的引导路径,降低决策成本,提升转化率。

▍4. 用户友好设计

除了技术架构升级,我们在用户体验上也做了大量优化:

  • 场景化快速入门:首页提供四大核心场景卡片(多模型代理、应用安全防护、AI 语义缓存、Token 管理),每个场景标注预计阅读时间,hover 展示场景简介和“立即体验”按钮,帮助用户快速找到所需内容。
  • 70+ 常见问题库:整理社区高频问题,构建 FAQ 知识库,覆盖部署、配置、插件开发等常见场景,减少用户排查成本。
  • 100+ 技术博客:涵盖版本发布、最佳实践、用户案例、技术深度解读,支持按分类和标签筛选。
  • 响应式设计:全站适配 PC、平板、手机等多端设备,移动端导航优化,确保在任何设备上都有良好的阅读体验。

▍5. 让 AI 读懂你的文档:三个关键设计

在 AI Coding 时代,官网的读者不再仅仅是人类,还有 AI。我们从架构层面为 AI 阅读做了专项优化:

5.1 llms.txt 自动生成

遵循 llms.txt[8]标准,构建时自动生成 AI 专属入口文件:

  • 访问地址https://higress.ai/llms.txt
  • 包含:网站简介 + 文档分类 + 完整链接索引。
  • 自动同步:每次构建自动从 _sidebar.json 生成,无需手动维护。

5.2 Markdown 原文导出

所有文档页面提供 Markdown 原文访问: AI 工具可直接抓取纯净的 Markdown 内容,无需解析 HTML。

5.3 主流 AI 工具对接

提供与 Cursor、Windsurf、Claude Code、Gemini CLI、Trae、Qoder 等主流 AI Coding 工具的集成指南,开发者可一键将 Higress 文档接入 AI 助手。

详见:如何在 AI 工具中使用 Higress 文档[9]。

03 用 SKills 补齐程序员的“营销短板”

网站的成功不仅依赖技术实现,流量获取与增长策略同样至关重要。这些能力长期属于 SEO 专家和增长黑客的专业领域,对程序员来说是明显的短板。

Skills[10]是 Qoder[11]的扩展能力,可以将专业领域知识封装成可复用的 AI 指令集。Skills 支持自动触发与手动调用两种模式,使用方式与自定义 Command 一致,开发者可以零门槛上手。

本文使用的 marketingskills[12]整合了营销、CRO、文案写作、SEO 等核心能力,让开发者也能快速掌握增长技能。

用Skills补齐程序员的营销短板流程图

1. 让搜索引擎读懂你:SEO 优化策略

1.1 结构化数据 Skill(Schema Markup)

生成的审核报告如下:
Schema标记审核报告截图

执行优化

由于优化项较多,Agent 容易遗忘,根据 Manus 的经验[13],使用 todolist (add_tasks) 工具进行任务管理。通过 prompt “使用 todolist 工具开始执行任务”,AI 会创建任务列表并逐一完成 Article、SoftwareApplication、Organization、WebSite 等 Schema 的优化。

待办事项清单截图

1.2 pSEO Skill:规模化构建高质量内容

给出的建议如下:
pSEO策略方案建议截图

基于 SEO 最佳实践,AI 建议从以下三个维度扩展内容矩阵:

  • 技术术语表:构建 API 网关领域的专业词汇库,提升长尾词覆盖。
  • 竞品对比页:与 Kong、APISIX 等网关产品的深度功能对比。
  • 插件专题页:为每个插件创建独立落地页,精准匹配用户搜索意图。

确定了方向后,我们借助 AI 整理现有的文档帮忙生成:

技术术语表(Glossary)
词汇表pSEO策略方案截图

插件落地页

竞品对比

2. 让用户爱上你:转化率优化策略

利用 onboarding-cro 和 page-cro Skills 对关键页面进行诊断优化。

2.1 用户引导优化 Skill(Onboarding CRO)

生成的审核报告如下:
首页用户引导审计报告截图

优化效果
优化后的首页方案选择区域截图

AI 生成的审核报告会识别出首页在价值主张、CTA 层次、信任信号等方面的不足,并提供具体的优化方案。

2.2 页面转化率优化 Skill(Page CRO)

AI 生成的详细分析报告包括:
AI Gateway页面CRO分析报告截图

优化效果总结

  • 快速部署引导
    优化后的AI网关产品简介页截图
  • 竞对分析引导
    优化后的竞品对比区域截图

3. 让 AI 读懂你:AI 亲和优化策略

在 AI 时代,官网的受众正在发生变化。随着 AI Coding 的深入使用,开发者倾向于让 AI 阅读产品文档,然后编写 Demo 或融入业务逻辑。我们的产品官网不仅仅是给人阅读,更需要考虑给 AI 阅读

3.1 llms.txt:为 AI 准备的文档入口

llms.txt 是一个为大模型准备的专属文档入口,类似于 robots.txt,但专门为 AI 设计。它帮助 AI 快速索引和理解网站的核心内容结构,方便 AI 代理快速找到所需信息。

3.2 Markdown 结构化:AI 友好的内容格式

支持复制为 Markdown 文本,以及支持 Makrdown 链接。方便在 AI Coding 工具集成。

技术文档页面支持复制Markdown截图

04 AI Coding 让我一人顶起一个开发组

有了 AI 这个“全能队友”,过去棘手的工程问题迎刃而解。

1. Design2Code:从设计稿到代码的直达

通过 MasterGo MCP[14],我们可以直接将设计稿转化为代码,大幅提升 UI 开发效率。

配置方式

{
  "mcpServers": {
    "mastergo-magic-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mastergo/magic-mcp",
        "--token=<MG_MCP_TOKEN>",
        "--url=https://mastergo.com"
      ]
    }
  }
}

网页还原
MasterGo设计数据分析截图

2. 代码“断舍离”:AI 帮我删掉 147 张废图

通过 du -sh ./public/img 发现图片目录高达 155M。使用 Claude Code 配合简单 Prompt:

查看 @public/img/ 中的所有图片,看下图片是否被使用,如果没有被使用直接删除。

瞬间删除了 147 张无效图片,实现了资源的高效瘦身。

图像清理任务总结报告截图

3. 从 65 分到 100 分:让 AI 自己优化性能

安装 chrome-devtools-mcp[15]工具,利用 AI 生成报告并自主执行优化。优化效果:
Lighthouse性能评分100分截图

配置方式

{
  "mcpServers": {
    "chrome-devtools": {
      "command": "npx -y chrome-devtools-mcp@latest",
      "env": {},
      "args": [ ]
    }
  }
}

使用 Prompt

use chrome-devtools mcp:生成 Lighthouse report,收集问题,并针对问题进行优化。

Lighthouse性能报告文档截图

AI 会自动生成 Lighthouse 报告,识别性能问题(如未使用的 CSS、图片优化、资源加载等),并逐一执行优化,最终实现性能评分的显著提升。

4. 翻车现场:AI 也会犯错

坦白说,AI 不是万能的。这里分享几个踩坑经历,希望能帮你避免同样的问题。

踩坑 1:pSEO 差点变成“垃圾页面制造机”

在使用 pSEO Skill 时,AI 一口气规划了 200+ 页面生成方案——其中大量是低质量、内容空洞的模板页面。如果直接上线,很可能被搜索引擎判定为垃圾站点,反而损害 SEO。

教训:AI 生成的内容必须经过人工 Review,宁缺毋滥。比如“竞品分析”是个非常严肃的话题,绝对不能让 AI 主导,必须是工程师一线的亲身体验。

踩坑 2:AI 删错了还在用的图片

让 AI 清理无效图片时,它误删了几张通过 JavaScript 动态引用的图片(静态分析检测不到)。上线后部分页面图片 404。

教训:对于删除操作,建议先让 AI 生成待删除清单,人工确认后再执行。

踩坑 3:Design2Code 的“完美主义陷阱”

AI 生成的代码追求像素级还原,导致大量硬编码的 px 值和绝对定位,响应式适配一塌糊涂。

教训:Design2Code 适合快速出原型,但生产代码需要人工重构,建立语义化的设计系统。

05 AI 时代的开发范式已经变了

从 Higress 的升级实践可以看出,未来的开发不再仅仅是 Coding,而是对 AI 能力的深度编排。通过 AI 补齐性能、SEO、营销等短板,开发者可以将精力集中在更具创造性的产品能力构建上。

实践心得

场景 AI 角色 人类角色
Design2Code 快速出原型 重构为生产代码
性能优化 识别问题 + 自动修复 验收 + 边界 case 处理
pSEO 规模化生成 质量把控 + 内容审核
CRO 优化 诊断分析 + 建议方案 最终决策 + A/B 测试

一句话总结:AI 是你的“10 倍效率加速器”,但方向盘始终在你手里

06 开始你的 AI 官网升级之旅

想复刻这套实践?这里是你需要的全部资源:

1. 体验 Higress

  • ⭐ 项目:github.com/alibaba/higress
  • 🌐 访问官网:higress.ai
  • 🤖 AI 文档入口:higress.ai/llms.txt

2. 获取本文涉及的工具

  • MasterGo Magic MCP[14] - Design2Code
  • chrome-devtools-mcp[15] - Lighthouse 自动化
  • marketingskills[12] - SEO/CRO Skills

3. 加入社区讨论

有问题或想法?欢迎加入 Higress 社区一起探讨 AI 时代的开发实践!如果你对这类 AI 赋能开发者的实战内容感兴趣,也欢迎来 云栈社区 交流更多技术细节。


相关链接:
[1] Higress:https://github.com/alibaba/higress
[2] WASM:https://higress.ai/docs/ebook/wasm14
[3] Astro 5:https://astro.build/
[4] Starlight:https://starlight.astro.build/
[5] 企业版:https://www.aliyun.com/product/api-gateway?spm=higress-website.topbar.0.0.0
[6] 快速体验:https://higress.ai/docs/ai/quick-start
[7] 产品介绍:https://higress.ai/ai-gateway
[8] llms.txt 标准:https://llmstxt.org/
[9] 如何在 AI 工具中使用 Higress 文档:https://higress.ai/docs/latest/overview/llms/
[10] Skills:https://docs.qoder.com/zh/extensions/skills
[11] Qoder:https://qoder.com/
[12] marketingskills:https://github.com/coreyhaines31/marketingskills
[13] Manus 的经验:https://manus.im/zh-cn/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus
[14] MasterGo MCP:https://mastergo.com/help/MG/MCP
[15] chrome-devtools-mcp工具:https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp
[16] Higress 社区:https://github.com/alibaba/higress/issues




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