AI 통합
Claude, ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot 같은 AI 어시스턴트를 사용해 2328.io를 몇 분 만에 애플리케이션에 통합하세요.
2328.io 문서는 LLM 친화적으로 설계되었습니다. 전체 API 레퍼런스를 최신 AI 어시스턴트에 그대로 전달하면 PHP, Node.js, Python, Go, Rust 등 원하는 언어로 작동하는 통합 코드를 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 생성할 수 있습니다.
이 페이지에서는 이를 효율적으로 수행하는 방법을 설명합니다.
AI를 사용해 통합하는 이유
- 빠른 온보딩 — 보일러플레이트를 건너뛰고 바로 비즈니스 로직에 집중
- 올바른 서명 — AI는 어떤 언어에서든 HMAC-SHA256 서명을 안정적으로 재현
- Webhook 핸들러 — 서명 검증과 멱등 처리를 갖춘 핸들러를 즉시 생성
- 최신 상태 유지 — 문서가 갱신될 때마다
llms-full.txt가 재생성되므로 항상 최신 스키마를 받게 됨
기계 판독 가능한 문서
llmstxt.org 표준을 따르는 세 가지 endpoint를 제공합니다:
| Endpoint | 용도 |
|---|---|
/llms.txt | 모든 문서의 짧은 인덱스와 링크 |
/llms-full.txt | 전체 문서를 단일 파일로 — AI 채팅에 그대로 붙여넣기 |
/md/{locale}/{slug} | 임의의 페이지를 raw Markdown으로 |
모든 HTML 페이지는 <link rel="alternate" type="text/markdown">로 해당 Markdown 버전을 노출하므로 AI 크롤러가 자동으로 이를 발견합니다.
Claude 또는 ChatGPT로 빠르게 시작
1단계 — 문서 제공
새로운 채팅을 열고 llms-full.txt의 내용을 첫 메시지로 붙여넣거나, 모델이 직접 가져올 수 있다면 링크만 공유하세요.
2단계 — 스택 설명
어시스턴트에게 무엇을 만들고 있는지 알려주세요:
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.3단계 — 검토 및 테스트
어시스턴트는 컨트롤러, 서비스 클래스, webhook 핸들러를 생성합니다. 배포 전에 다음을 확인하세요:
apiSign()이 HMAC-SHA256 이전에 본문을 base64로 인코딩하는지 검증- webhook 핸들러가 서명 비교에
===가 아닌hash_equals()를 호출하는지 확인 - 핸들러가 멱등인지 확인 — 적립 전에
order_id/txid검사 - 먼저 dev 환경에서 소액의 실제 결제로 테스트
서명과 webhook 검증 로직을 검토하지 않은 채로 AI가 생성한 결제 코드를 배포하지 마세요. 이 영역은 가장 중요한 보안 경계입니다.
IDE 통합
Cursor
Cursor 설정에서 docs를 사용자 정의 문서 소스로 추가하세요:
Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.io그런 다음 채팅에서 질문 앞에 @2328.io를 붙이세요:
@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logicGitHub Copilot
Copilot Chat은 llms-full.txt를 직접 읽을 수 있습니다:
#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 / 기타 어시스턴트
URL 컨텍스트나 파일 첨부를 지원하는 어시스턴트라면 모두 동일한 방식으로 작동합니다 — llms-full.txt를 첨부하고 목표를 설명하면 됩니다.
Claude API (Agent SDK)
2328.io와 상호작용해야 하는 자체 에이전트나 챗봇을 만든다면, 시스템 프롬프트에 docs를 한 번 주입하세요:
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)전체 docs 파일은 약 15 KB로 — 최신 모델의 context 한도에 비해 충분히 작습니다. 자체 측에서 캐싱하고 하루에 한 번 새로 받아오면 됩니다.
잘 작동하는 예시 프롬프트
llms-full.txt를 공유한 뒤 Claude, ChatGPT 또는 AI IDE에 다음을 복사해서 사용하세요:
전체 백엔드 통합:
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.출금 도구:
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.사용자 입금용 정적 지갑:
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 보조 통합 모범 사례
llms-full.txt로 시작 — LLM context용으로 설계되어 보일러플레이트가 없음- 스택을 구체적으로 명시 — 프레임워크, 언어 버전, ORM
- 테스트 작성 요청 — AI는 서명 로직에 대한 단위 테스트 생성에 뛰어남
- 오류 처리 재확인 — AI는 실패 경로를 종종 누락함
- 서명 코드는 직접 검토 — 정확히 일치해야 반드시 작동하는 유일한 부분임
- 주기적으로 갱신 — API가 변경되면
llms-full.txt를 다시 받고 다시 프롬프트하세요