Integrasi AI

Dokumentasi 2328.io dirancang agar ramah-LLM. Anda dapat memberikan seluruh referensi API kepada asisten AI modern apa pun dan mendapatkan integrasi yang berfungsi dalam bahasa pilihan Anda — PHP, Node.js, Python, Go, Rust — dalam hitungan menit alih-alih jam.

Halaman ini menjelaskan cara melakukannya secara efisien.

Mengapa menggunakan AI untuk integrasi

• Onboarding lebih cepat — lewati boilerplate, langsung ke logika bisnis
• Penandatanganan yang benar — AI dengan andal mereproduksi penandatanganan HMAC-SHA256 dalam bahasa apa pun
• Handler webhook — buat verifikasi tanda tangan dan handler idempoten secara langsung
• Selalu terbaru — llms-full.txt kami diregenerasi pada setiap pembaruan dokumentasi, jadi Anda selalu mendapatkan skema terkini

Dokumentasi yang dapat dibaca mesin

Kami menerbitkan tiga endpoint mengikuti standar llmstxt.org:

Setiap halaman HTML juga menampilkan <link rel="alternate" type="text/markdown"> yang menunjuk ke versi Markdown-nya, jadi crawler AI menemukannya secara otomatis.

Mulai cepat dengan Claude atau ChatGPT

Langkah 1 — Sediakan dokumentasi

Buka obrolan baru dan tempel konten llms-full.txt sebagai pesan pertama Anda, atau bagikan tautan saja jika modelnya bisa mengambilnya.

Langkah 2 — Jelaskan stack Anda

Beri tahu asisten apa yang sedang Anda bangun:

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.

Langkah 3 — Tinjau dan uji

Asisten akan menghasilkan controller, kelas service, dan handler webhook. Sebelum dirilis:

• Verifikasi bahwa apiSign() mengencode body sebagai Base64 sebelum HMAC-SHA256
• Periksa bahwa handler webhook memanggil hash_equals() (bukan ===) untuk membandingkan tanda tangan
• Pastikan handler bersifat idempoten — periksa order_id / txid sebelum mengkreditkan
• Uji dengan pembayaran nyata kecil di lingkungan dev terlebih dahulu

Integrasi IDE

Cursor

Tambahkan dokumentasi sebagai sumber dokumen kustom di pengaturan Cursor:

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

Lalu di obrolan, awali pertanyaan Anda dengan @2328.io:

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

GitHub Copilot

Copilot Chat dapat membaca llms-full.txt secara langsung:

#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 / asisten lainnya

Asisten apa pun yang mendukung konteks URL atau lampiran file bekerja dengan cara yang sama — lampirkan llms-full.txt dan jelaskan tujuan Anda.

Claude API (Agent SDK)

Jika Anda membangun agen atau chatbot Anda sendiri yang perlu berinteraksi dengan 2328.io, suntikkan dokumentasi sekali ke dalam 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)

Contoh prompt yang bekerja dengan baik

Salin ini ke Claude, ChatGPT, atau IDE AI Anda setelah membagikan llms-full.txt:

Integrasi backend lengkap:

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.

Tool penarikan:

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.

Dompet statis untuk deposit pengguna:

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.

Praktik terbaik untuk integrasi berbantuan AI

• Mulai dari llms-full.txt — dirancang untuk konteks LLM, tanpa boilerplate
• Spesifik tentang stack Anda — framework, versi bahasa, ORM
• Minta tes — AI baik dalam menghasilkan unit test untuk logika penandatanganan
• Periksa ulang penanganan kesalahan — AI terkadang melewatkan jalur kegagalan
• Tinjau kode tanda tangan secara manual — ini adalah satu-satunya bagian yang harus benar persis
• Segarkan secara berkala — jika API kami berubah, ambil ulang llms-full.txt dan prompt ulang