Het beschermen van modellen, prompts en trainingsdata is geen eenmalige klus meer — het moet automatisch onderdeel zijn van je ontwikkelproces. llms.txt biedt een eenvoudige, gestandaardiseerde manier om toegang en gebruik van modelassets te specificeren, maar zonder integratie in CI/CD blijven die regels vaak op papier.
In dit artikel leggen we uit hoe je llms.txt praktisch toepast in je CI/CD-pijplijn zodat regels automatisch worden gevalideerd, overtredingen vroegtijdig worden opgepikt en deploys alleen doorgaan als alles klopt. We geven concrete voorbeelden en direct toepasbare stappen, zodat je snel veiligere workflows bouwt.
Belangrijk onderdeel 1
Het eerste cruciale onderdeel is het standaardiseren en valideren van je llms.txt-bestand binnen de repository. Zorg dat er één bron van waarheid is (bijvoorbeeld /llms.txt in de root) en dat het formaat, de directives en versienummering consistent zijn.
Automatische validatie voorkomt menselijke fouten: een eenvoudige linter of parser kan controleren op syntaxisfouten, ontbrekende verplichte velden en conflicterende regels voordat code gemerged wordt. Daardoor worden policy-issues vroegtijdig zichtbaar en zijn ze veel goedkoper te repareren.
Praktische tip of verdieping
- Sla llms.txt op in de repository-root en gebruik een duidelijke versie-tag (bijv. v1.0).
- Gebruik machine-leesbare directives: allow:, disallow:, owner:, purpose:, expiry: — zo kan tooling eenvoudig beslissen.
- Voeg een linter toe (of gebruik de validator van llmstxt.nl) die synctactische en semantische checks uitvoert bij elke commit.
- Maak beleid expliciet: wie mag welk model gebruiken en voor welke doeleinden — dat voorkomt onduidelijke interpretaties.
Belangrijk onderdeel 2
Het tweede onderdeel betreft het automatiseren van checks in je CI/CD pipeline. Je CI job moet llms.txt valideren tijdens pre-merge en gate deployments zodat alleen code die aan je llms-policy voldoet in productie komt.
Naast validatie kun je ook automatiseringen toevoegen zoals automatische PR-comments bij problemen, fail-fast behavior voor policy-violations en periodieke scans om drift te detecteren. Zorg ook voor logging en audit trails zodat beslissingen later traceerbaar zijn.
Praktische tip of verdieping
- Voeg een job toe aan je CI-configuratie (bijv. .gitlab-ci.yml, .github/workflows) die llms.txt valideert met een CLI-tool of script.
- Laat de job falen bij kritieke violations (disallow overtreding, ontbrekende owner of verlopen expiry).
- Configureer een bot die automatisch PR-comments of labels toevoegt met details en herstelstappen.
- Zet een pre-deploy gate: deployment alleen als de llms-check groen is en de audit-log bestaat.
- Plan nachtelijke scans die alle repositories controleren op drift en nieuwe overtredingen rapporteren.
Praktische implementatievoorbeeld: een GitHub Actions workflow met stappen voor checkout, llms-validator-run, en een conditional deploy alleen als de validator return-code 0 geeft — combineer dat met automatische PR-feedback en je hebt een betrouwbare, veilige flow.
Laat altijd een korte checklist draaien als laatste stap in je pipeline: bestaat llms.txt in de root, is de syntax geldig, zijn er geen disallow-violations en is de owner ingesteld? Deze check kost weinig tijd en voorkomt vaak kostbare fouten — gebruik de validator op llmstxt.nl als snelle referentie of integreer onze CLI in je pipeline.