AI 統合
Claude、ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot などの AI アシスタントを使って、2328.io を数分でアプリケーションに統合します。
2328.io のドキュメントは LLM フレンドリー に作られています。最新の AI アシスタントに API リファレンス全体を渡すことで、PHP、Node.js、Python、Go、Rust など任意の言語で動作する統合コードを、数時間ではなく数分で生成させることができます。
このページでは、その効率的な進め方を説明します。
なぜ AI を使って統合するのか
- オンボーディングの高速化 — ボイラープレートをスキップし、ビジネスロジックに直行できます
- 正確な署名処理 — AI は任意の言語で HMAC-SHA256 署名を確実に再現します
- Webhook ハンドラー — 署名検証と冪等なハンドラーを最初から生成します
- 常に最新 — 私たちの
llms-full.txtはドキュメント更新のたびに再生成されるため、常に最新のスキーマを得られます
機械可読なドキュメント
llmstxt.org 標準に準拠した 3 つのエンドポイントを公開しています:
| Endpoint | Purpose |
|---|---|
/llms.txt | リンク付きの全ドキュメントの簡易インデックス |
/llms-full.txt | 単一ファイル形式の完全なドキュメント — これを AI チャットに貼り付けます |
/md/{locale}/{slug} | 任意のページを生の Markdown として取得 |
すべての HTML ページには、Markdown 版を指す <link rel="alternate" type="text/markdown"> が出力されており、AI クローラーが自動的にこれを発見できます。
Claude または ChatGPT でのクイックスタート
Step 1 — ドキュメントを提供する
新しいチャットを開き、llms-full.txt の内容を最初のメッセージとして貼り付けるか、モデルが取得可能であればリンクを共有するだけでも構いません。
Step 2 — 自分のスタックを伝える
何を構築しているのかをアシスタントに伝えます:
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.Step 3 — レビューとテスト
アシスタントはコントローラー、サービスクラス、Webhook ハンドラーを生成します。出荷前に以下を確認してください:
apiSign()が HMAC-SHA256 の 前に ボディを Base64 エンコードしていることを確認する- Webhook ハンドラーが署名比較に
===ではなくhash_equals()を使用していることを確認する - ハンドラーが冪等であることを確認する — クレジット前に
order_id/txidをチェックする - まず開発環境で少額の実支払いをテストする
署名と Webhook 検証ロジックをレビューせずに、AI が生成した決済コードを絶対に出荷しないでください。これらは重要なセキュリティ境界です。
IDE 統合
Cursor
Cursor 設定でドキュメントをカスタムドキュメントソースとして追加します:
Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.ioその後、チャットで質問の先頭に @2328.io を付けます:
@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logicGitHub Copilot
Copilot Chat は llms-full.txt を直接読み取れます:
#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 / その他のアシスタント
URL コンテキストやファイル添付に対応するアシスタントであれば、同じ方法で動作します — llms-full.txt を添付して目的を伝えてください。
Claude API(Agent SDK)
2328.io と対話する独自のエージェントやチャットボットを構築する場合、ドキュメントをシステムプロンプトに一度だけ注入します:
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)完全版ドキュメントファイルは約 15 KB で、最新モデルのコンテキスト制限を大きく下回ります。自分の側でキャッシュし、1 日 1 回更新する運用が可能です。
うまく機能するプロンプト例
llms-full.txt を共有した後、Claude、ChatGPT、または AI IDE に次のプロンプトをコピーしてください:
バックエンドの完全統合:
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.出金ツール:
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.ユーザー入金用の固定ウォレット:
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.AI 支援統合のベストプラクティス
llms-full.txtから始める — LLM コンテキスト用に設計されており、ボイラープレートがありません- スタックを具体的に伝える — フレームワーク、言語のバージョン、ORM
- テストを依頼する — AI は署名ロジックのユニットテスト生成が得意です
- エラーハンドリングを再確認する — AI は失敗パスを省略することがあります
- 署名コードを手動でレビューする — 唯一 正確に 動作しなければならない部分です
- 定期的にリフレッシュする — API が変更されたら、
llms-full.txtを再取得して再プロンプトします