AI 集成
使用 Claude、ChatGPT、Cursor 和 GitHub Copilot 等 AI 助手,几分钟内将 2328.io 集成到您的应用程序中。
2328.io 文档专为 LLM 友好 而设计。您可以将整个 API 参考文档交给任何现代 AI 助手,让它在几分钟内(而非数小时)以您选择的语言生成可运行的集成代码 — 包括 PHP、Node.js、Python、Go、Rust。
本页介绍如何高效完成此操作。
为什么使用 AI 进行集成
- 更快上手 — 跳过样板代码,直接进入业务逻辑
- 正确的签名 — AI 能够可靠地以任何语言重现 HMAC-SHA256 签名
- Webhook 处理器 — 开箱即用地生成签名验证和幂等处理器
- 始终最新 — 我们的
llms-full.txt在每次文档更新时都会重新生成,因此您始终能获取当前的 schema
机器可读文档
我们按照 llmstxt.org 标准发布三个端点:
| 端点 | 用途 |
|---|---|
/llms.txt | 所有文档的简短索引和链接 |
/llms-full.txt | 整套文档作为单一文件 — 将其粘贴到您的 AI 聊天中 |
/md/{locale}/{slug} | 任意页面的原始 Markdown |
每个 HTML 页面还会暴露 <link rel="alternate" type="text/markdown"> 指向其 Markdown 版本,因此 AI 爬虫可以自动发现。
使用 Claude 或 ChatGPT 快速开始
第 1 步 — 提供文档
打开一个新的对话,将 llms-full.txt 的内容作为第一条消息粘贴;如果模型可以抓取链接,也可以直接分享链接。
第 2 步 — 描述您的技术栈
告诉助手您正在构建什么:
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.第 3 步 — 审查并测试
助手将生成一个控制器、一个服务类和一个 webhook 处理器。在上线之前:
- 验证
apiSign()在 HMAC-SHA256 之前 将请求体编码为 Base64 - 检查 webhook 处理器是否调用
hash_equals()(而非===)来比较签名 - 确保处理器是幂等的 — 在入账之前检查
order_id/txid - 首先在开发环境中用小额真实支付进行测试
切勿在未审查签名和 webhook 验证逻辑的情况下,将 AI 生成的支付代码上线。这些是关键的安全边界。
IDE 集成
Cursor
在 Cursor 设置中将文档添加为自定义文档源:
Settings → Features → Docs → Add new doc
URL: https://doc.2328.io然后在聊天中,使用 @2328.io 作为问题的前缀:
@2328.io generate a webhook handler in Next.js App Router
with signature verification and idempotent credit logicGitHub Copilot
Copilot Chat 可以直接读取 llms-full.txt:
#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 / 其他助手
任何支持 URL 上下文或文件附件的助手都以相同方式工作 — 附上 llms-full.txt 并描述您的目标。
Claude API(Agent SDK)
如果您正在构建自己的需要与 2328.io 交互的 agent 或聊天机器人,请将文档一次性注入到系统提示中:
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)完整文档文件约为 15 KB — 远低于任何现代模型的上下文限制。您可以在自己一侧缓存它,并每天刷新一次。
效果良好的示例提示
在分享 llms-full.txt 后,可将以下内容复制到 Claude、ChatGPT 或您的 AI IDE 中:
完整后端集成:
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.提现工具:
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.用于用户存款的静态钱包:
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 辅助集成的最佳实践
- 从
llms-full.txt开始 — 它专为 LLM 上下文设计,没有样板内容 - 明确说明您的技术栈 — 框架、语言版本、ORM
- 要求测试 — AI 擅长为签名逻辑生成单元测试
- 仔细检查错误处理 — AI 有时会跳过失败路径
- 手动审查签名代码 — 这是唯一必须完全正确的部分
- 定期刷新 — 如果我们的 API 发生变化,请重新获取
llms-full.txt并重新提示