软件介绍

www.69使用指南

第一步：导入文件

打开软件，点击"?增长 www.69"按钮，从电脑当选择《www.69》文件，或直接将其拖拽至软件界面中
。

第二步：配置解析

软件会自动鉴别并解析导入的文件，您可凭据界面提醒选择所需的保留蹊径或下载体式
。

第三步：起头下载

确认无误后，点击"起头下载/处置"按钮
。期待进度条读取结束，即可在设定的文件夹中查看下载好的正版文件
。

硅谷最新估值5亿的文档产品Mintlify：以AI为上帝重构，1000万ARR，www.69

作者 ｜ 李楠邮箱 ｜ linan@pingwest.com

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的使用方式在发生变动
。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，在软件行业发生
。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重要的角色
。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为上帝彻底重构文档系统，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；崤湟惶住八得魇椤，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，能够跳过不重要的部门，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重要的页面及其注明，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把文档守护重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，判断哪些职能发生了变动，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吖ぞ吖綛rowserbase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，可能是更重要的问题
。

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重要的机遇
。

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