Està Canvas LMS preparat per als agents d’IA?

Lighthouse construeix l’arbre d’accessibilitat que recorreria un agent i puntua la pàgina com a aprovada o suspesa. El denominador són només les pàgines que l’auditoria va poder avaluar: un notApplicable o un error s’exclouen en lloc de comptar-se com a suspens, i la fracció que es va poder avaluar es publica al costat com la cobertura.

n=1 · coverage 100.0% · margin ±53.00 pp.

L’auditoria llms-txt aprovant: es serveix un fitxer I Lighthouse el considera vàlid. El denominador és cada pàgina de la mostra, així que això és una fracció de tot el web i no dels webs que tenen fitxer. És la xifra que fa servir l’índex, perquè un fitxer trencat no guia un agent.

n=1 · coverage 100.0% · margin ±53.00 pp.

Un recompte, no un percentatge: quants webs de la mostra registren eines WebMCP que un agent pot cridar. És l’auditoria que defineix la dimensió Actuar; les altres dues auditories de WebMCP mesuren com de bones són aquestes eines, no si existeixen.

n=1 · coverage 100.0% · margin ±53.00 pp.

Llegit del robots.txt dels webs de la mostra: dels agents d’IA que seguim, quants NO estan prohibits. Gradual i no un sí o un no: fer fora un agent de disset no és el mateix que fer-los fora tots. Un web sense robots.txt no bloqueja ningú, així que compta com a completament assolible: això és una mesura, no un buit. És l’única xifra que MULTIPLICA l’índex en lloc de sumar-s’hi, perquè és una condició prèvia: si un agent no pot descarregar la pàgina, res més de la pàgina no importa. Una excepció que preferim dir abans que amagar: un Disallow general sota User-agent: * no es compta, perquè la mesura sobre tot el corpus tampoc no el pot veure, i preferim ser consistents a ser llestos.

n=1 · coverage 100.0% · margin ±53.00 pp.