> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.avonnicomponents.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.avonnicomponents.com/experience-cloud/experience-cloud-de/mit-ki-erstellen/for-ai-agents.md).

# Für KI-Agenten

Alles auf dieser Website ist maschinenlesbar: Markdown-URLs, ein vollständiger Index, ein Frage-Antwort-Endpunkt und der Avonni-MCP-Server.

{% hint style="warning" %}
🚧 **Frühzugang.** Build with AI wird schrittweise eingeführt und mit jedem Release verbessert. Etwas unklar, fehlt etwas oder ist etwas kaputt? [Sag es uns](/experience-cloud/experience-cloud-de/hilfe/how-do-i-contact-support.md): Dein Feedback beeinflusst direkt, was wir als Nächstes verbessern.
{% endhint %}

Diese Dokumentation ist durchgängig maschinenlesbar. Wenn Sie ein KI-Agent sind oder mit einem arbeiten, finden Sie hier alles, was Sie programmgesteuert nutzen können. Kein Scraping erforderlich.

## Jede Seite als Markdown lesen

Anhängen `.md` an jede Seiten-URL anhängen, um sauberes Markdown statt HTML zu erhalten:

```
https://docs.avonnicomponents.com/experience-cloud/experience-components/ax-map.md
```

## Den vollständigen Index abrufen

Die Website veröffentlicht einen vollständigen Index aller Seiten sowie einen Export des gesamten Korpus:

```
https://docs.avonnicomponents.com/llms.txt
https://docs.avonnicomponents.com/llms-full.txt
```

`llms.txt` listet jede Seite mit ihrer Markdown-URL auf. `llms-full.txt` liefert den gesamten Dokumentationskorpus in einer einzigen Antwort.

## Die Dokumentation befragen

Beliebige `.md` URL akzeptiert einen `ask` Abfrageparameter und beantwortet die Anfrage in Markdown mit Quellen. Ein optionaler `goal` Parameter passt die Antwort an das an, was Sie erreichen möchten:

```
GET https://docs.avonnicomponents.com/experience-cloud/welcome.md?ask=<question>&goal=<end_goal>
```

## Den Komponenten-Katalog abfragen

Prosa ist das eine; die strukturierte Wahrheit ist der **Avonni MCP-Server**. Sie dokumentiert die Eigenschaften, Interaktionen und Styling-Hooks jeder Komponente und wird mit jeder Version aktualisiert:

```
https://mcp.avonnicomponents.com
```

Verwenden Sie die `Werkzeugsatz` Parameter (`Experience` für dieses Paket) in `list_components` und `list_interactions`, oder filtern Sie den gesamten Server mit `?toolsets=experience`. Die vollständige Einrichtung in [Setup](/experience-cloud/experience-cloud-de/mit-ki-erstellen/setup.md).

## Die Workflows installieren

Die [avonni/skills](https://github.com/avonni/skills) Das Repository liefert die Agenten-Workflows zum Erstellen und Aktualisieren von Avonni-Artefakten:

```bash
npx skills add avonni/skills
```

{% hint style="info" %}
Liest das hier ein Mensch? All das oben Genannte treibt die [Mit KI erstellen](/experience-cloud/experience-cloud-de/mit-ki-erstellen/overview.md) Erfahrung an: Verbinden Sie Ihren Assistenten einmal, und er nutzt diese Quellen für Sie.
{% endhint %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.avonnicomponents.com/experience-cloud/experience-cloud-de/mit-ki-erstellen/for-ai-agents.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.