Integración con IA

La documentación de 2328.io está pensada para ser LLM-friendly. Puedes pasarle la referencia completa de la API a cualquier asistente de IA moderno y hacer que genere una integración funcional en el lenguaje que prefieras — PHP, Node.js, Python, Go, Rust — en minutos en lugar de horas.

Esta página explica cómo hacerlo de forma eficiente.

Por qué usar IA para integrar

• Onboarding más rápido — sáltate el boilerplate y ve directo a la lógica de negocio
• Firma correcta — la IA reproduce de forma fiable la firma HMAC-SHA256 en cualquier lenguaje
• Manejadores de webhook — genera verificación de firma y manejadores idempotentes listos para usar
• Siempre al día — nuestro llms-full.txt se regenera con cada actualización de la documentación, así siempre obtienes los esquemas vigentes

Documentación legible por máquina

Publicamos tres endpoints siguiendo el estándar llmstxt.org:

Cada página HTML también expone <link rel="alternate" type="text/markdown"> apuntando a su versión en Markdown, para que los crawlers de IA la descubran automáticamente.

Inicio rápido con Claude o ChatGPT

Paso 1 — Proporciona la documentación

Abre un chat nuevo y pega el contenido de llms-full.txt como tu primer mensaje, o simplemente comparte el enlace si el modelo puede descargarlo.

Paso 2 — Describe tu stack

Dile al asistente qué estás construyendo:

I'm building a Laravel 11 application. I need to:
1. Create a payment for an order (amount in USD, user pays in USDT TRC20)
2. Handle the webhook and credit the user's balance
3. Store payment records in a `payments` table

Use the 2328.io API above. Include HMAC signing, webhook signature
verification, and idempotency.

Paso 3 — Revisa y prueba

El asistente generará un controlador, una clase de servicio y un manejador de webhook. Antes de desplegar:

• Verifica que apiSign() codifica el cuerpo en Base64 antes de HMAC-SHA256
• Comprueba que los manejadores de webhook usan hash_equals() (no ===) para comparar firmas
• Asegúrate de que el manejador es idempotente — verifica order_id / txid antes de acreditar
• Prueba primero con un pago real pequeño en un entorno de desarrollo

Integraciones con IDE

Cursor

Añade la documentación como una fuente de docs personalizada en la configuración de Cursor:

Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.io

Después, en el chat, antepón @2328.io a tu pregunta:

@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logic

GitHub Copilot

Copilot Chat puede leer llms-full.txt directamente:

#fetch https://doc.2328.io/llms-full.txt

Using the 2328.io API docs above, implement a payout endpoint
in Express that withdraws USDT BEP20 to a user-supplied address.

Windsurf / Continue / otros asistentes

Cualquier asistente que admita contexto por URL o adjuntos de archivos funciona igual — adjunta llms-full.txt y describe tu objetivo.

Claude API (Agent SDK)

Si estás construyendo tu propio agente o chatbot que necesita interactuar con 2328.io, inyecta la documentación una vez en el system prompt:

from anthropic import Anthropic
import urllib.request

docs = urllib.request.urlopen(
    "https://doc.2328.io/llms-full.txt"
).read().decode()

client = Anthropic()

response = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=4096,
    system=f"""You are an integration assistant for 2328.io.
Use the API reference below to answer questions and generate code.

<docs>
{docs}
</docs>""",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python function that creates a USDT payment"}
    ],
)

print(response.content[0].text)

Ejemplos de prompts que funcionan bien

Cópialos en Claude, ChatGPT o tu IDE con IA tras compartir llms-full.txt:

Integración backend completa:

Build a Node.js + Express service that exposes two routes:
- POST /checkout → creates a 2328.io payment and returns the payment URL
- POST /webhook/2328 → verifies the signature and marks the order as paid
Use TypeScript, Zod for validation, and a simple in-memory store.

Herramienta de retiros:

Write a CLI in Go that takes a currency, network, amount, and address
and creates a payout via the 2328.io Payout API. Use a separate payout
API key from env. Poll the status endpoint until the payout is completed.

Monedero estático para depósitos de usuarios:

I have a Django app where users deposit USDT TRC20 to top up their balance.
Each user should have a permanent deposit address. Implement this using
2328.io static wallets, including the webhook handler that credits their
balance when a deposit arrives.

Buenas prácticas para integraciones asistidas por IA

• Empieza por llms-full.txt — está diseñado como contexto para LLMs, sin boilerplate
• Sé específico sobre tu stack — framework, versión del lenguaje, ORM
• Pide tests — la IA es buena generando tests unitarios para la lógica de firma
• Revisa el manejo de errores — la IA a veces omite las rutas de error
• Revisa manualmente el código de firma — esa es la única parte que debe ser exactamente correcta
• Refresca periódicamente — si cambia nuestra API, vuelve a descargar llms-full.txt y re-prompt