Έκδοση AI (llms.txt)

Το ProxyHat δημοσιεύει μηχαναγνώσιμα αντίγραφα αυτής της τεκμηρίωσης, ώστε οι βοηθοί AI να διαβάζουν το API και να συλλογίζονται απευθείας πάνω σε αυτό. Αν χρησιμοποιείτε Claude, Cursor, Codex ή οποιοδήποτε άλλο εργαλείο βασισμένο σε LLM για να χτίσετε την ενσωμάτωσή σας, δώστε του αυτά τα αρχεία και θα έχει την πλήρη, ακριβή εικόνα του API χωρίς εικασίες.

Τα δύο αρχεία

Ευρετήριο συνδέσμων — ένα σύντομο αρχείο Markdown που απαριθμεί κάθε σελίδα της τεκμηρίωσης με μια περίληψη μίας γραμμής και το URL της. Αρκετά μικρό ώστε να μένει μόνιμα στο context ενός βοηθού· το μοντέλο ανακτά τις επιμέρους σελίδες όποτε τις χρειάζεται.

Πλήρης τεκμηρίωση — όλες οι σελίδες συνενωμένες σε ένα έγγραφο Markdown. Χωρίς συνδέσμους να ακολουθήσετε, χωρίς λήψεις: επικολλήστε το μία φορά και ο βοηθός γνωρίζει ολόκληρο το API.

Πώς να το χρησιμοποιήσετε με το εργαλείο σας

Δύο προσεγγίσεις λειτουργούν παντού:

• Επικολλήστε το. Πατήστε «Αντιγραφή για AI» παραπάνω (ή ανοίξτε το https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt και αντιγράψτε ολόκληρο το αρχείο) και έπειτα επικολλήστε το στη συνομιλία του βοηθού σας ή σε ένα αρχείο context/κανόνων. Ιδανικό όταν το εργαλείο σας δεν έχει πρόσβαση στο διαδίκτυο.
• Δώστε του το URL. Δώστε στο εργαλείο σας το URL https://docs.proxyhat.com/llms.txt ή https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt και αφήστε το να το ανακτήσει. Ιδανικό για εργαλεία με πρόσβαση στον ιστό ή δυνατότητα λήψης αρχείων.

Σημειώσεις ανά εργαλείο

• Claude / Claude Code — επικολλήστε τα περιεχόμενα του llms-full.txt στη συνομιλία, ή προσθέστε το URL στο CLAUDE.md του project σας ώστε να το φορτώνει κάθε συνεδρία. Το Claude Code μπορεί επίσης να ανακτήσει το URL απευθείας με τα εργαλεία ιστού του.
• Codex — βάλτε το URL ή τα επικολλημένα περιεχόμενα στο AGENTS.md σας (ή στο prompt), ώστε ο agent να τα συμβουλεύεται καθώς γράφει την ενσωμάτωσή σας.
• Cursor — προσθέστε το https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt στο Settings → Indexing & Docs (Add new doc), ή επικολλήστε το αρχείο σε ένα .cursorrules / κανόνα του project.
• Kimi — επικολλήστε τα περιεχόμενα του llms-full.txt στη συνομιλία, ή μοιραστείτε το URL και ζητήστε του να διαβάσει πρώτα το αρχείο.
• OpenCode — παραπέμψτε στο URL μέσα στο αρχείο ρυθμίσεων/κανόνων του agent σας, ή επικολλήστε ολόκληρο το αρχείο στο context.
• Οποιοδήποτε άλλο LLM — ο κανόνας είναι ο ίδιος: χρησιμοποιήστε το κουμπί «Αντιγραφή για AI», επικολλήστε τα περιεχόμενα του llms-full.txt στον βοηθό σας, ή κατευθύνετε το εργαλείο σας στα παραπάνω URL.

Τι θα μάθει το AI

Από αυτά τα αρχεία ο βοηθός αποκτά όλα όσα χρειάζεται για να γράψει μια λειτουργική ενσωμάτωση, μεταξύ άλλων:

• Βασικό URL — κάθε αίτημα πηγαίνει στο https://api.proxyhat.com/v1.
• Αυθεντικοποίηση — πώς να αποκτήσετε κλειδί API και να το στέλνετε ως Authorization: Bearer <key>.
• Το μοντέλο υπο-χρηστών — πώς οι υπο-χρήστες, οι ομάδες και τα presets αντιστοιχίζονται στην πρόσβαση σε proxy.
• Συμβολοσειρές σύνδεσης proxy — η γραμματική του username (στόχευση χώρας, session, εναλλαγής και φίλτρου AI) και πώς να συνθέσετε ή να ανακτήσετε μια έτοιμη προς χρήση συμβολοσειρά σύνδεσης.
• Η ροή μεταπωλητή — δημιουργία και διαχείριση proxies για λογαριασμό των δικών σας πελατών.
• Μορφές αποκρίσεων — ποια endpoints χρησιμοποιούν το τυπικό περίβλημα {success, payload, meta, errors, description} και ποια επιστρέφουν επίπεδα αντικείμενα, με πραγματικά ονόματα πεδίων παντού.