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本篇技术研究以 XERJ 仓库 docs/research/llms-txt-2026-09/per-project/supabase.md 的剖析记录为核心，逐层拆解 Supabase 面向 AI Agent 发布的文档资产——llms.txt、7 MB 的llms-full.txt、MCP 服务器、Agent Skills 与 Plugin——并对照 XERJ 自身在 landing/llms.txt、AGENTS.md 与 engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs 中的实现。读完你将掌握：一个数据库平台如何用"四通道"给不同能力的 Agent 各指一条可用路径，逐客户端一致的安装块长什么样，以及"触发式技能描述""安装前安全警告""自然语言验证提示"等可迁移的文档模式。

研究背景：这是 46 个项目剖析中的一份

这份剖析属于 XERJ 仓库 2026-09 发起的一项系统性研究——docs/research/llms-txt-2026-09/README.md 记录了完整方法：四个发现 Agent 从目录、直接探测、安装提示模式、反馈回路四个角度收集素材，随后每个项目由一个 Agent 抓取线上文件并**逐字（verbatim）**提取大小、章节顺序、安装措辞、面向 Agent 的文本、MCP 片段与反馈请求，再与 XERJ 当天的文件（40,064 字节 / 234 行）对比。剖析日期为 2026-09-18；研究方明确提示"线上内容会变，公开引用任何数字前请重新测量"。

Supabase 被归类为database platform。整份剖析的核心结论可以一句话概括：Supabase 的llms.txt是一个毫无安装信息的自动生成文档索引，真正的安装故事全部落在它链接出去的 AI Tools 指南与 MCP 页面里；而那份 MCP 安装页，是全研究中最完整的逐客户端安装范本之一。

Supabase 的 llms.txt：2.7 KB 的纯索引，零安装信息

剖析记录的核心事实如下：

• URL 与状态：supabase.com/llms.txt，HTTP 200。
• 规模：2709 字节，43 行。
• 安装位置：缺席——整个文件里没有任何安装命令。唯一一条与 Agent 相关的行是最后一行："Supabase MCP server: Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients"（实际安装指引在链接出去的 AI Tools 指南和 MCP 页面）。
• 语气：中性——一个纯自动生成的文档索引。对 Agent没有任何要求：无祈使句、无"you must"、无贡献请求。全文件唯一的指示式句子是"For the complete documentation in a single file, see Full Documentation"。
• 章节顺序：# Supabase Docs（一行指向 llms-full.txt）→## Documentation（20 个指南区 .md 链接 + 9 个按 SDK 划分的参考转储/llms/js.txt、/llms/dart.txt、/llms/swift.txt、/llms/kotlin.txt、/llms/python.txt、/llms/csharp.txt、/llms/server.txt、/llms/cli.txt、/llms/api.txt）→## Pricing→## API and agent resources（openapi.json+ MCP endpoint）。
• 专门写给 Agent 的文本：无；MCP 片段：无；反馈/贡献请求：无。

剖析中唯一被认为"最能驱动安装与首次使用"的段落（verbatim）：

## API and agent resources - [Supabase Management API OpenAPI spec](https://supabase.com/openapi.json): OpenAPI 3.0 description of the Management API for managing organizations, projects, branches, and configuration - [Supabase MCP server](https://mcp.supabase.com/mcp): Streamable HTTP MCP endpoint, OAuth-protected, for managing projects, database schema, and queries from MCP clients

对照 XERJ：研究的跨项目统计显示，46 个项目中有27 个的llms.txt完全没有安装命令，大多是这种自动生成的文档索引——Supabase 是其中代表性的一例。而 XERJ 的 landing/llms.txt 在第 11 行就有安装命令（curl -fsSL https://xerj.org/get | sh），这是研究中反复确认的 XERJ 优势点。

llms-full.txt：7 MB 拼接文件，安装故事被放在最前面

• URL 与状态：supabase.com/llms-full.txt，HTTP 200。
• 规模：7,022,257 字节（约 7 MB / 178,984 行）。
• 与 llms.txt 的关系：拼接而非策展。llms.txt是一个指向逐页 .md 渲染的链接索引（每个 docs URL 追加.md即返回 Markdown，如/docs/guides/ai-tools/mcp.md）；llms-full.txt就是这些 .md 页面按 llms.txt 顺序拼接的产物，前面再缀上pricing.md。交互式组件被剥离后留下空白缺口（## Prompts一节正文为空；MCP 页的"选择平台/项目/客户端"配置器和 Cursor 一键按钮在 Markdown 中消失，因此没有任何cursor://深链幸存）。9 份按 SDK 划分的参考转储是独立文件，未内联。
• 安装位置（重要发现）：文件顺序为# Supabase→## Pricing（第 3-260 行，pricing.md 原文）→## Documentation→# Supabase Guides→# AI Tools（第 264 行）→# AI Prompts（309）→# Agent Skills（341，首个安装命令在第 348 行：npx skills add supabase/agent-skills）→# Deploy MCP servers（411）→# Supabase MCP Server（约第 800 行；第 819 行是claude mcp add --scope project --transport http supabase "https://mcp.supabase.com/mcp"）→# Supabase Plugin for AI Coding Agents（第 1413 行：npx plugins add supabase-community/supabase-plugin）→# AI & Vectors→ 其余约 1,356 个顶级指南页。

也就是说：Supabase 把 Agent 工具链的安装故事放在定价之后的第一批文档内容里，位于 178,984 行中的前 ~1,500 行。这与研究对 XERJ 的建议方向一致——研究结论强调"安装信息必须前置"，而 XERJ 自己的llms.txt也遵循"安装命令在前 15 行"的原则（见 landing/llms.txt 的 Start here 章节）。

MCP 安装页：逐客户端一致的"命令 → 配置文件 → 认证 → 验证"四步块

剖析中最有价值的部分是对 MCP 安装页（supabase.com/docs/guides/ai-tools/mcp.md，HTTP 200，21 KB / 615 行）的拆解。页面章节：Remote MCP installation → 按客户端分块（#### AI Agent CLI：Claude Code、Codex、Grok、Gemini CLI、Factory、fx、OpenCode/omp、Kiro、Kimi、Warp……；#### Web Clients：Claude.ai、ChatGPT connectors、Goose；#### IDE：Cursor 含 Cursor CLI、VS Code……）→ Next steps（认证 + 验证）→ Available tools（按功能分组）→ Configuration options（read_only=true、project_ref=<id>、features=<groups>）→ Manual authentication（含 CI environment）→ Security risks（Prompt injection、Recommendations）→ On GitHub。

每个客户端块都是同一形状：一条 CLI 命令 → "Alternatively, add this configuration to :" 加 JSON/TOML/YAML 片段 → 一个认证步骤 → 一个验证步骤。页面开篇就是安全警告："Caution: Connecting an LLM to your Supabase projects carries security risks. Read our security best practices before running the MCP server." 验证步骤是自然语言提示："To verify the client has access to the MCP server tools, try asking it to query your project or database using natural language. For example: 'What tables are there in the database? Use MCP tools.'" 页面还写明"Your MCP client will automatically prompt you to log in to Supabase during setup."——无反馈/贡献请求。

剖析中保存的 Claude Code 块原文：

**Claude Code** Add the MCP server to your project config using the command line: ```bash claude mcp add --scope project --transport http supabase "https://mcp.supabase.com/mcp"

Alternatively, add this configuration to.mcp.json:

{ "mcpServers": { "supabase": { "type": "http", "url": "https://mcp.supabase.com/mcp" } } }

After configuring the MCP server, you need to authenticate. In a regular terminal (not the IDE extension) run:

claude /mcp

Select the "supabase" server, then "Authenticate" to begin the authentication flow.

这套"同构安装块"正是研究结论里 XERJ 缺失的部分：研究在 [docs/research/llms-txt-2026-09/README.md](https://link.gitcode.com/i/9f6a8400ee6d39f0ef6926536593022e) 的 M4 中指出 XERJ 当时的 `llms.txt` 没有任何 `claude mcp add`、`mcpServers` 或客户端配置 JSON，且 46 个项目中有 21 个把片段直接印在 `llms.txt` 里，36 个项目在某个 Agent 面向文件中记录了 `claude mcp add` 行。而 XERJ 仓库的 MCP 服务端其实早已实现——[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 是随主二进制内置的 stdio MCP 服务器，逐客户端注册的完整方案已经写在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的"Register the MCP server"表中（Claude Code 用 `claude mcp add --scope user xerj -e XERJ_URL=… -e XERJ_AUTH=… -- "$(command -v xerj)" mcp`，并特别标注了各客户端的根键差异：VS Code 用 `servers`、OpenCode 用 `mcp`、Codex 的 TOML 键是 `mcp_servers` 而非 `mcpServers`）。 ## AI Tools hub：四通道能力分流的分类法 AI Tools hub 页面（llms-full 第 264 行；`supabase.com/docs/guides/ai-tools.md`，HTTP 200）是剖析认为 Supabase 做得最好的单一设计。它用一个四通道分类法，把每种 Agent 人格都路由到一条可用路径： - **MCP**：Agent 与真实 Supabase 项目之间的实时连接。连接后 Agent 可调用工具查询数据、运行迁移、部署 Edge Functions 等。 - **Agent Skills**：便携、按需加载的指令，Agent 需要 Supabase 或 Postgres 专属程序性知识时才加载。**不需要实时连接**，且跨 Agent 通用。 - **Plugin**：把 MCP 服务器与 Agent Skills 捆绑成一次安装，面向特定 Agent。 - **Prompts**：静态提示文件，复制进项目，供不支持 MCP、插件或 Skills 的 Agent 使用。 页面原文（verbatim）： ```text Supabase provides everything you need to connect an AI coding agent to your project: a live connection to your database and platform (MCP), portable instructions your agent can reuse (Agent Skills), a one-step bundle of both (Plugin), and copy-paste prompts for tools that don't support any of the above. ## Key concepts - **MCP (Model Context Protocol)**: a live connection between your agent and your actual Supabase project. Once connected, your agent can call tools to query data, run migrations, deploy Edge Functions, and more. - **Agent Skills**: portable, on-demand instructions your agent loads when it needs Supabase- or Postgres-specific procedural knowledge. Skills don't require a live connection, and work across different agents. - **Plugin**: a single install that bundles the MCP server and Agent Skills together for a specific agent. - **Prompts**: static prompt files you copy into your project for agents that don't support MCP, plugins, or skills natively.

"Pick your agent" 列出了约 20 个 Agent，各自链到 MCP 或 plugins 页；页面还链接了开源的 Supabase Evals 基准（"See how these tools perform on real Supabase tasks in Supabase Evals, our open-source benchmark for AI coding agents"）。

研究的对照结论很直接：这四通道里，"无 shell 的 Agent 永远有一条文档化路径"正是 XERJ 当时的短板——研究 README 的 M3 指出 XERJ 的llms.txt从第一行就假设有 shell，而 2026-08 的 22 次首跑 Agent 研究已显示无 shell 人格在每一档模型上都失败。XERJ 的对应物是 AGENTS.md 中"MCP 内置于同一二进制"的通道（xerj mcp，通过XERJ_URL/XERJ_AUTH代理到运行中的节点）与POST /_search的纯 HTTP 通道，以及研究在 proposals/report.md 中提议的"shell 通道 / MCP-only 通道 / HTTP-only 通道 / 无工具通道"四车道映射。

Agent Skills：把技能描述写成触发规格

Agent Skills 页面（llms-full 第 341 行；supabase.com/docs/guides/ai-tools/ai-skills.md，HTTP 200）显示，Supabase 的技能经由 vercel-labs 的skillsCLI 安装：

• 安装：npx skills add supabase/agent-skills；按需安装单个技能：npx skills add supabase/agent-skills --skill SKILL_NAME。
• 更新：npx skills update；发现：npx skills find QUERY。
• 作用域说明："Skills are installed at project scope by default, placing them in your repository so contributors and cloud agents all share the same setup. Pass--globalto install across all your projects instead."

剖析认为最有借鉴意义的是每个技能描述都写成触发规格（trigger spec），告诉 Agent 何时加载而非只罗列存在什么："Use when doing ANY task involving Supabase. Triggers: …"、"Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database…"。示例（verbatim）：

### supabase-postgres-best-practices Postgres best practices maintained by Supabase, for Postgres running anywhere. Load this skill BEFORE writing or changing anything that lives in a Postgres database: creating or altering tables and columns (including choosing column types), schema design, migrations and declarative schema files, RLS policies and the tests that verify them, indexes, triggers, database functions, queues and scheduled jobs (pg_cron, pgmq), vector/semantic search (pgvector), and restoring dumps (pg_restore) or importing data. Also load it when diagnosing slow queries, high CPU, timeouts, EXPLAIN plans, connection exhaustion, locking, bloat, or rows visible to the wrong user or tenant. This is not just a performance guide — schema, migration, security, and SQL authoring tasks need these rules too, even for a one-column change or a single query. ```sh npx skills add supabase/agent-skills --skill supabase-postgres-best-practices

研究的采纳建议是把同样的"WHEN 触发式描述"搬到 XERJ 的工具描述上：例如 `xerj init` 的 10 行技能和 `xerj_search` 的 MCP 工具描述都应写明何时调用（"Use BEFORE writing any non-trivial code…"）。XERJ 现有的 MCP 工具描述确实已带有部分同类语义——[landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 中 `xerj_search` 的描述写明"Pass `query` as a PLAIN STRING for the definition-first code search (ranks the file that defines a symbol above files that merely mention it — the right default for code)"，以及 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 中每个工具描述都带"诚实注记"（如 unfiltered kNN 的 HNSW 近似性质、`rerank` 会把文档文本发给第三方等）。 ## Plugin：一条命令装进所有 Agent Plugin 页面（llms-full 第 1413 行；`supabase.com/docs/guides/ai-tools/plugins.md`，HTTP 200）提供一键安装： ```text ## Quick installation ```bash npx plugins add supabase-community/supabase-plugin

Thepluginspackage auto-detects your installed AI coding agents and installs the Supabase plugin to all of them with one command. Use--yesto skip the confirmation prompt.

`plugins` 包自动探测已安装的 AI 编码 Agent 并把 Supabase 插件装进全部。研究记录这是"一键全 Agent 安装"模式的代表；XERJ 的对等物是 `xerj init`（写给 Claude Code/Cursor，见 [landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947) 的 Start here 第 3 步），研究的采纳建议是：文档化它检测哪些 Agent、加 `--yes`，并把技能发布到 `skills` 注册表，让无法运行二进制的 Agent 也能 `npx skills add xerj-org/agent-skills`。 ## 仓库层面的配套文件：AGENTS.md、CLAUDE.md 与 supabase-mcp README - **AGENTS.md（monorepo）**（`raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/AGENTS.md`，HTTP 200）：6,604 字节 / 75 行。含结构表、常用命令、CI 门槛、约定，以及一个 `.agents/skills/` 技能索引——"agents must load before working"。值得注意的一条是"Public surfaces"规则：Agent 不得把某些内容写进世界可读的 PR 文本。页面原文："The skills in `.agents/skills/` are the source of truth for conventions — load the relevant ones before working, don't guess"。它面向的是**贡献者 Agent**，不是产品安装。 - **CLAUDE.md（monorepo）**：11 字节的指针文件，让 Claude Code 去读 AGENTS.md。全文就是 `@AGENTS.md`。 - **supabase-mcp README**（`raw.githubusercontent.com/supabase-community/supabase-mcp/main/README.md`，HTTP 200）：8,088 字节 / 165 行。安装是两步："1. Follow our security best practices" → "2. Configure your MCP client"，配一个通用 JSON 片段和针对未列出客户端的兜底规则；还记录了 AI-SDK 的类型化工具 schema（`createToolSchemas()`）与 MCP 处理器的自托管。贡献请求只有一句指向 CONTRIBUTING 的指引，无现场报告/反馈请求。 supabase-mcp README 里的通用配置（verbatim）： ```text Most MCP clients require the following information: ```json { "mcpServers": { "supabase": { "type": "http", "url": "https://mcp.supabase.com/mcp" } } }

If you don't see your MCP client listed in our documentation, check your client's MCP documentation and copy the above MCP information into their expected format (json, yaml, etc).

"未列出的客户端用兜底规则"这句话，正是研究建议 XERJ 在 `llms.txt` 里照抄的句子。对比之下，XERJ 的 MCP 故事在源码里更完整：[engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的文档注释记录了 `XERJ_URL`（默认 `http://localhost:9200`）与 `XERJ_AUTH`（发送为 `Authorization: ApiKey <token>`）两个环境变量、对 loopback 节点自动回退读取 `<data_dir>/admin.key` 的认证发现逻辑（#961 修复了默认节点下每个工具调用都 401 的问题），以及 `max_tokens` 预算（#1058）——响应文本绝不超过预算。已发布的 schema 由 [scripts/mcp-schema-check.sh](https://link.gitcode.com/i/9f64763d9be692b0fff740925fd854ff) 从真实 `tools/list` 生成，并由 [engine/crates/xerj-mcp/tests/published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 钉死——该测试的文档注释承认，schema 曾手写并漂移（广告了 6 个工具而二进制实际提供 10 个），现在"添加、重命名或改写工具描述，都必须先重新生成已发布 schema 才能过测试"。 ## 404 清单：什么不存在，与"存在即证据"的教训 剖析还记录了一批返回 404 的探测路径，这些"负面证据"与研究的方法论直接相关： - `supabase.com/docs/llms.txt` —— 不存在（返回 docs 404 页）。 - `supabase.com/llms-install.md` —— 不存在。 - `supabase.com/SKILL.md` —— 不存在（技能在 github.com/supabase/agent-skills，通过 `npx skills add` 安装）。 - 仓库根 `raw.githubusercontent.com/supabase/supabase/master/llms.txt` —— 不存在。 研究 README 的 §8 提醒过一个探测陷阱：GitBook、Fern、Mintlify 站点对不存在的 `/AGENTS.md`、`/llms-install.md`、`/SKILL.md` 会返回 HTTP 200 加一个"Page Not Found"的 Markdown 正文——**状态码不能证明文件存在，要读正文**。这条教训同样适用于解读本文的 404 清单：正面证据（HTTP 200 + 逐字内容）与负面证据（404）要分开看待。 ## Supabase 做得比 XERJ 好的地方（逐条对照） 剖析的"他们哪里更好"共 8 条，核心如下： 1. **按能力而非按产品做人格路由**：AI Tools hub 的四通道（MCP 需实时连接 / Skills 无需连接 / Plugin 捆绑 / Prompts 兜底）保证无 shell 或仅 MCP 的 Agent 总有文档化路径。而 XERJ 的 llms.txt 前 4 步假设有 shell，无 shell Agent 只被指向一个"Agent quickstart"链接。 2. **约 20 个客户端复用同一安装块形状**：一条 CLI 命令 → "Alternatively, add this configuration to <file>:" + 逐字配置片段 → 认证 → 验证。Agent 几秒内就能模式匹配出自己的客户端。而 XERJ 只文档化了 `xerj init`（Claude Code/Cursor），未内联 `.mcp.json` 片段。 3. **自然语言验证提示**："try asking it to query your project or database using natural language. For example: 'What tables are there in the database? Use MCP tools.'"——首次使用被定义为一个 Agent 能执行的问题，而不是一条命令。 4. **安装前的安全警告 + 可自作用域化旋钮**：`?read_only=true`、`?project_ref=<id>`、`?features=database,docs`，外加一条明确的无值守 Agent 规则："The routine must stop and report a recommendation instead of running a write operation." 5. **技能描述写成触发规格**（见上文 supabase-postgres-best-practices），Agent 知道何时加载。 6. **一条命令装进所有 Agent**：`npx plugins add supabase-community/supabase-plugin` 自动探测已装 Agent。 7. **每个文档 URL 都有 .md 孪生**（追加 `.md`），llms-full.txt 是这些页面的确定性拼接——没有一行手写、不会与文档漂移。 8. **零义务、零营销的程序化语气**。 ## XERJ 做得比 Supabase 好的地方（逐条对照） 剖析同样诚实记录了 XERJ 的 6 项优势： 1. **安装信息在 llms.txt 里**：Supabase 的 llms.txt 是纯自动索引，Agent 只看它学不到任何安装命令、MCP 片段或首用提示；XERJ 的安装命令在前 15 行（[landing/llms.txt](https://link.gitcode.com/i/80ec50c47c849b636fa01860fd4e4947)）。 2. **内联 Caveats 纠正已知 Agent 误读**（lexical-vs-neural、PATH、data-dir 位置）；Supabase 的 llms.txt/llms-full 完全没有"Agent 在这里会搞错什么"的内容。研究 README 的 M8 进一步指出，XERJ 的问题是这条纠正离触发它的位置太远——其他项目（Expo、Weaviate、Anthropic）把"模型过时先验"放在最前面。 3. **贡献/现场报告机制**：`xerj feedback --open-pr`（CLA 豁免的一文件 PR）与 AI 贡献协议；Supabase 只回报一句"See CONTRIBUTING"。 4. **策展的、可单跳读完的索引**：XERJ 的 llms.txt 40 KB，Agent 一次上下文读完；Supabase 的 llms-full 7 MB / 178,984 行，单上下文不可读，而它的 llms.txt 又太薄、无法据以行动。 5. **手动可验证安装路径、校验和行为与 PATH 后果**有文档；Supabase 是托管服务，除 MCP 配置外本地无需安装任何东西，无对应物。 6. **llms.txt 陈述带出处（provenance）的实测数字**；Supabase 的 llms.txt 没有任何数字（评测在独立页面）。 XERJ 的现场报告机制对应物可在仓库里直接看到：[AGENTS.md](https://link.gitcode.com/i/8db94309626f8a10777f59993b13adfb) 的"If you used XERJ, you owe it a field report"一节与 `user-feedback/16-agent-field-reports/` 目录。不过研究同时指出（README M1/M2）"required"与 `## Optional` 标题自相矛盾、以及 PR 渠道对沙箱 Agent 不可达——这正是一份解剖文档该有的自省姿态。 ## 可采纳建议：八条迁移到 XERJ 的具体做法 剖析最后给出 8 条可采纳建议，逐条都可以在本仓库找到落地依据或落点： 1. **在 llms.txt 加"Pick your path"四车道块**，仿照 AI Tools hub 的 Key concepts，映射为 XERJ 的 shell 通道（`curl | sh` + `xerj autoindex`）、MCP-only 通道（`xerj mcp` + `.mcp.json` 片段）、HTTP-only 通道（`POST /_search`）与无工具通道（粘贴式提示）——直接解决"每一档模型都失败的无 shell 人格"。 2. **内联 MCP 片段**，采用 Supabase 的块形状："一条 `claude mcp add` 命令 → 一个 `.mcp.json` → 一个验证步骤"，并加上未列出客户端的兜底句。逐客户端注册表（含 VS Code `servers` / OpenCode `mcp` / Codex `mcp_servers` 键名差异）已在 [docs/research/llms-txt-2026-09/proposals/proposed-llms-install.md](https://link.gitcode.com/i/dd5b9deda40c9b6a85da8ca983293065) 的"Register the MCP server"表中完整成型。 3. **把首次使用定义为自然语言提示**，XERJ 版本："Ask: 'Which indices exist and what fields do they have? Use xerj tools.'"——给 MCP-only 人格一个不需要 shell 的成功判据。 4. **技能/工具描述写成触发规格**，例如 `xerj init` 的技能与 `xerj_search` 描述应写明何时调用（"Use BEFORE writing any non-trivial code…"）。已有雏形见 [landing/docs/agents/schemas/mcp-tools.json](https://link.gitcode.com/i/3e3707d2af8b65c77418529e4558e5ab) 与 [engine/crates/xerj-mcp/src/lib.rs](https://link.gitcode.com/i/1f5f46c6157ee44556da81fc8d4648c3) 的描述风格。 5. **把现场报告义务移出 `## Optional`**，并给它与 Supabase 认证同构的程序化形状：编号步骤 → 命令 → 验证 → 兜底；同时修复 Start here 中重复的 `4.` 编号。研究 README 的 M1/M6 记录了两处缺陷。 6. **采纳安装前安全警告与自作用域旋钮**：XERJ 对应物是只读 MCP 模式 / 索引前缀作用域，文档化在片段旁边。 7. **提供一键全 Agent 安装**：文档化 `xerj init` 检测哪些 Agent、加 `--yes`，并把技能发布到 `skills` 注册表。 8. **为每个文档页发布 .md 孪生并按序拼接生成 llms-full.txt**，让 llms-full 永不与站点漂移；同时保持 XERJ 的 llms.txt 策展（Supabase 的 43 行索引是"反例"——它完全没有安装路径）。研究 README 的 M9 记录了 XERJ 当时 `/docs/install.md`、`/docs/quickstart.md` 均 404 的问题，以及"至少 14 个项目在每个 .md 页顶部放三行索引横幅"的通行做法。 ## 结语：一份剖析文档如何自我验证 这份剖析的价值不仅在于它记录了 Supabase 的文档体系，更在于它把对比锚定在 XERJ 自己的文件上，并接受自身的修正——研究 README 明确声明"40 KB 的 llms.txt 是异常值"这一说法在测量后是错的（实际排名 35/47），"`llms-install.md` 是顶级项目遵循的约定"也被证据驳回。对读者而言，最可复用的结论有三条：**安装故事必须前置且逐客户端一致**（命令 → 配置片段 → 认证 → 验证）、**能力分流要按 Agent 的能力而非产品形态**（MCP / Skills / Plugin / Prompts 四通道）、**文档要与发布物绑定**（`.md` 孪生 + 从真实 `tools/list` 生成 schema，并由 [published_schema_drift.rs](https://link.gitcode.com/i/a720c388159cb4bd19e60782079e5c20) 这类测试钉死，防止"文档广告 6 个工具而二进制提供 10 个"的漂移重演）。这些模式可以原样迁移到任何面向 AI Agent 的开源项目上。

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