# التكامل مع الذكاء الاصطناعي

> ادمج 2328.io في تطبيقك في دقائق باستخدام مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude وChatGPT وCursor وGitHub Copilot.

تم تصميم توثيق 2328.io ليكون **متوافقًا مع نماذج LLM**. يمكنك تسليم مرجع API بالكامل لأي مساعد ذكاء اصطناعي حديث وجعله ينشئ تكاملًا عاملًا بلغة من اختيارك — PHP، Node.js، Python، Go، Rust — في دقائق بدلًا من ساعات.

تشرح هذه الصفحة كيفية القيام بذلك بكفاءة.

## لماذا تستخدم الذكاء الاصطناعي للتكامل

- **تأهيل أسرع** — تجاوز الكود النمطي وانتقل مباشرة إلى منطق العمل
- **توقيع صحيح** — ينتج الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق توقيع HMAC-SHA256 بأي لغة
- **معالجات webhook** — ينشئ التحقق من التوقيع ومعالجات idempotent جاهزة للاستخدام
- **محدّثة** — يُعاد إنشاء `llms-full.txt` لدينا عند كل تحديث للوثائق، لذا تحصل دائمًا على المخططات الحالية

## وثائق قابلة للقراءة آليًا

ننشر ثلاث نقاط نهاية تتبع معيار [llmstxt.org](https://llmstxt.org):

| نقطة النهاية | الغرض |
|----------|---------|
| [`/llms.txt`](https://doc.2328.io/llms.txt) | فهرس قصير لجميع الوثائق مع الروابط |
| [`/llms-full.txt`](https://doc.2328.io/llms-full.txt) | الوثائق الكاملة في ملف واحد — الصقها في محادثة الذكاء الاصطناعي لديك |
| [`/md/{locale}/{slug}`](https://doc.2328.io/md/en/payments) | أي صفحة كملف Markdown خام |

كل صفحة HTML تكشف أيضًا عن `<link rel="alternate" type="text/markdown">` يشير إلى نسختها بصيغة Markdown، حتى تكتشفها زواحف الذكاء الاصطناعي تلقائيًا.

## بداية سريعة مع Claude أو ChatGPT

### الخطوة 1 — وفّر الوثائق

افتح محادثة جديدة والصق محتويات [`llms-full.txt`](https://doc.2328.io/llms-full.txt) كأول رسالة، أو فقط شارك الرابط إذا كان النموذج قادرًا على جلبه.

### الخطوة 2 — وصف بنية تطبيقك

أخبر المساعد ما الذي تقوم ببنائه:

```
أبني تطبيق Laravel 11. أحتاج إلى:
1. إنشاء دفعة لطلب (المبلغ بالدولار الأمريكي، يدفع المستخدم بـ USDT TRC20)
2. التعامل مع webhook وإيداع رصيد المستخدم
3. تخزين سجلات الدفع في جدول `payments`

استخدم 2328.io API أعلاه. اشمل توقيع HMAC، والتحقق من توقيع webhook، وidempotency.
```

### الخطوة 3 — راجع واختبر

سينتج المساعد متحكمًا، وفئة خدمة، ومعالج webhook. قبل الإطلاق:

- تحقق من أن `apiSign()` يرمّز المحتوى كـ Base64 **قبل** HMAC-SHA256
- تأكد من أن معالجات webhook تستدعي `hash_equals()` (وليس `===`) لمقارنة التوقيعات
- تأكد من أن المعالج idempotent — افحص `order_id` / `txid` قبل الإيداع
- اختبر بدفعة حقيقية صغيرة في بيئة dev أولًا

> **WARNING:** لا تطلق أبدًا كود دفع مولّد بالذكاء الاصطناعي دون مراجعة منطق التوقيع والتحقق من webhook. هذه هي الحدود الأمنية الحرجة.

## تكاملات IDE

### Cursor

أضف الوثائق كمصدر docs مخصص في إعدادات Cursor:

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

ثم في المحادثة، اسبق سؤالك بـ `@2328.io`:

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

### GitHub Copilot

يمكن لـ Copilot Chat قراءة `llms-full.txt` مباشرة:

```
#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 / مساعدون آخرون

أي مساعد يدعم سياق URL أو إرفاق ملف يعمل بنفس الطريقة — أرفق `llms-full.txt` ووصف هدفك.

## Claude API (Agent SDK)

إذا كنت تبني وكيلك أو روبوت دردشتك الخاص الذي يحتاج إلى التفاعل مع 2328.io، احقن الوثائق مرة واحدة في system prompt:

```python
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)
```

> **INFO:** ملف الوثائق الكامل ~15 KB — أقل بكثير من حد سياق أي نموذج حديث. يمكنك تخزينه مؤقتًا على جانبك وتحديثه مرة واحدة في اليوم.

## أمثلة من المطالبات التي تعمل بشكل جيد

انسخ هذه إلى Claude أو ChatGPT أو AI IDE الخاص بك بعد مشاركة `llms-full.txt`:

**تكامل خلفي كامل:**
```
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.
```

**أداة سحب:**
```
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.
```

**محفظة ثابتة لإيداعات المستخدمين:**
```
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.
```

## أفضل الممارسات للتكامل بمساعدة الذكاء الاصطناعي

- **ابدأ من `llms-full.txt`** — مصمم لسياق LLM، بدون كود نمطي
- **كن محددًا بشأن بنية تطبيقك** — الإطار، إصدار اللغة، ORM
- **اطلب اختبارات** — الذكاء الاصطناعي جيد في إنشاء اختبارات وحدة لمنطق التوقيع
- **راجع معالجة الأخطاء بعناية** — أحيانًا يتجاوز الذكاء الاصطناعي مسارات الفشل
- **راجع كود التوقيع يدويًا** — هذا الجزء الوحيد الذي *يجب* أن يكون صحيحًا تمامًا
- **حدّث دوريًا** — إذا تغيرت واجهة API لدينا، أعد جلب `llms-full.txt` وأعد المطالبة