> 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-fr/creer-avec-lia/for-ai-agents.md).

# Pour les agents IA

Tout sur ce site est lisible par machine : URL Markdown, index complet, point de terminaison de questions-réponses et serveur Avonni MCP.

{% hint style="warning" %}
🚧 **Accès anticipé.** Build with AI est déployé progressivement et s'améliore à chaque version. Quelque chose n'est pas clair, manque ou ne fonctionne pas ? [Dites-le-nous](/experience-cloud/experience-cloud-fr/aide/how-do-i-contact-support.md): vos retours déterminent directement ce que nous améliorerons ensuite.
{% endhint %}

Cette documentation est lisible par machine de bout en bout. Si vous êtes un agent IA, ou que vous en créez un, voici tout ce que vous pouvez consommer par programmation. Aucun scraping nécessaire.

## Lire n’importe quelle page en Markdown

Ajoutez `.md` à l’URL de n’importe quelle page pour obtenir un Markdown propre au lieu du HTML :

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

## Obtenir l’index complet

Le site publie un index complet de chaque page, ainsi qu’un export de l’intégralité du corpus :

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

`llms.txt` répertorie chaque page avec son URL Markdown. `llms-full.txt` renvoie l’ensemble du corpus de documentation en une seule réponse.

## Poser une question à la documentation

Toute `.md` URL accepte un `ask` paramètre de requête et répond en Markdown, avec des sources. Un paramètre facultatif `goal` paramètre adapte la réponse à ce que vous essayez d’accomplir :

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

## Interroger le catalogue des composants

La prose est une chose ; la vérité structurée est le **serveur MCP Avonni**. Il documente les propriétés, les interactions et les hooks de style de chaque composant, et se met à jour à chaque version :

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

Utilisez la `boîte à outils` paramètre (`package experience` pour ce package) sur `list_components` et `list_interactions`, ou filtrez l’ensemble du serveur avec `?toolsets=experience`. Configuration complète dans [Configuration](/experience-cloud/experience-cloud-fr/creer-avec-lia/setup.md).

## Installer les workflows

La [avonni/skills](https://github.com/avonni/skills) Le dépôt inclut les workflows d’agent pour créer et mettre à jour les artefacts Avonni :

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

{% hint style="info" %}
Humain qui lit ceci ? Tout ce qui précède alimente la [Créer avec l’IA](/experience-cloud/experience-cloud-fr/creer-avec-lia/overview.md) expérience : connectez votre assistant une seule fois et il utilisera ces sources pour vous.
{% endhint %}


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# 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-fr/creer-avec-lia/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.