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Einer KI den richtigen Einstieg geben

Ressource Zweck
llms.txt Kompakte Lernlinks, Verfügbarkeit, Verträge und Sicherheitsregeln
llms-full.txt Zentrale englische und chinesische Anleitungen; generierte Feldreferenzen bleiben in HTML und Verträgen
docs-index.json Metadaten aller Dokumente, kanonische URLs, Überschriften und Suchtext
OpenAPI-JSON Exakte öffentliche Operationen, Schemas, Fehler und Beispiele
MCP-Tool-Manifest Registrierte Schemas, Berechtigungen, Annotationen, Nebenwirkungen und Verfügbarkeit
Antwortseite für transparente Animation Direkte Antwort, Eingabegrenzen, echte Beispiele, Formatentscheidung und Downloads

Alle Ressourcen entstehen aus denselben geprüften Inhalten und Vertragsmomentaufnahmen wie diese Seiten. Lies Status und Prüfdatum, frage aktuelle Modelle ab und hole einen neuen Kostenvoranschlag. Dokumentation garantiert keinen festen Katalog oder Preis.

Nutze die Antwortseite für „Kann KI ein transparentes PNG animieren und den Hintergrund transparent halten?“. Sie unterscheidet undurchsichtige Generierungsvorschau von Alpha-Exporten und verlinkt technische Anleitungen. Auch die vereinfachte chinesische Fassung hat eine eigene kanonische URL und Sprachalternativen.

Öffentliche API und offizielles MCP sind in öffentlicher Beta. Das MCP-Manifest enthält available: true und den Endpunkt https://api.animgen.com/mcp. Folge der OAuth-Client-Einrichtung oder der Perplexity-Connector-Anleitung. Das JSON-Manifest selbst ist kein Transportendpunkt. Modellabfrage und aktuelle Kalkulation bleiben nötig.

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Lies https://animgen.com/llms.txt und folge dann dem API-Schnellstart
und dem exakten OpenAPI-Vertrag für die benötigte Operation.
Erkläre zuerst Verfügbarkeit, Eingaben, Kosten und Freigabeanforderungen.
Frage im Chat nicht nach Zugangsdaten und starte keine bezahlte Arbeit ohne Zustimmung.
Nutze für MCP den offiziellen OAuth-Endpunkt und prüfe zuerst mit list_models.

Feedback und Datenschutz

Im Artikelfuß gibt es Ja/Nein-Feedback ohne Freitext. Dokumentationsereignisse verwenden öffentliche Seitenmetadaten und begrenzte Auswahlwerte: ob eine abgeschickte Suche Ergebnisse hat, angeklickte Dokument-ID, Codesprache, Lernpfadtyp, Zielsprache oder Hilfreich-Stimme. Sie enthalten weder Suchtext noch Suchhashes, kopierten Code, Prompts, private Ressourcen-IDs, Zugangsdaten oder signierte URLs.

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