AI 버전 (llms.txt)

ProxyHat은 AI 어시스턴트가 API를 직접 읽고 추론할 수 있도록 이 문서의 기계 판독용 사본을 제공합니다. Claude, Cursor, Codex 등 LLM 기반 도구로 연동을 구축한다면 이 파일들을 건네주세요. 도구가 추측 없이 API의 완전하고 정확한 전체 그림을 갖게 됩니다.

두 개의 파일

링크 인덱스 — 모든 문서 페이지를 한 줄 요약과 URL과 함께 나열한 짧은 Markdown 파일입니다. 어시스턴트의 컨텍스트에 상시 유지해도 될 만큼 작으며, 모델이 필요할 때 개별 페이지를 가져옵니다.

전체 문서 — 모든 페이지를 하나의 Markdown 문서로 이어 붙인 파일입니다. 따라갈 링크도, 별도의 가져오기도 필요 없습니다. 한 번만 붙여넣으면 어시스턴트가 API 전체를 파악합니다.

사용 중인 도구에서 활용하는 방법

어디서나 통하는 두 가지 방법이 있습니다:

• 붙여넣기. 위의 “AI용으로 복사” 버튼을 클릭하거나 https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt을 열어 파일 전체를 복사한 뒤, 어시스턴트의 채팅이나 컨텍스트/규칙 파일에 붙여넣으세요. 도구가 인터넷에 접근할 수 없을 때 가장 좋은 방법입니다.
• URL 지정. 도구에 https://docs.proxyhat.com/llms.txt 또는 https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt URL을 알려 주고 직접 가져오게 하세요. 웹 접근이나 파일 가져오기 기능이 있는 도구에 가장 적합합니다.

도구별 참고 사항

• Claude / Claude Code — llms-full.txt의 내용을 대화에 붙여넣거나, 프로젝트의 CLAUDE.md에 URL을 추가해 모든 세션에서 자동으로 참조되게 하세요. Claude Code는 웹 도구로 URL을 직접 가져올 수도 있습니다.
• Codex — AGENTS.md(또는 프롬프트)에 URL이나 복사한 내용을 넣어 두면, 에이전트가 연동 코드를 작성하는 동안 이를 참조합니다.
• Cursor — Settings → Indexing & Docs에서 (Add new doc으로) https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt을 추가하거나, 파일을 .cursorrules / 프로젝트 규칙에 붙여넣으세요.
• Kimi — llms-full.txt의 내용을 채팅에 붙여넣거나, URL을 공유하고 파일을 먼저 읽어 달라고 요청하세요.
• OpenCode — 에이전트 설정/규칙 파일에서 URL을 참조하거나, 파일 전체를 컨텍스트에 붙여넣으세요.
• 그 밖의 모든 LLM — 방법은 동일합니다. “AI용으로 복사” 버튼을 사용하거나, llms-full.txt의 내용을 어시스턴트에 붙여넣거나, 위의 URL을 도구에 알려 주세요.

AI가 배우게 되는 것

이 파일들만으로 어시스턴트는 동작하는 연동 코드를 작성하는 데 필요한 모든 정보를 얻습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 기본 URL — 모든 요청은 https://api.proxyhat.com/v1로 전송합니다.
• 인증 — API 키를 발급받아 Authorization: Bearer <key>로 전송하는 방법.
• 서브유저 모델 — 서브유저, 그룹, 프리셋이 프록시 접근에 어떻게 매핑되는지.
• 프록시 연결 문자열 — 사용자 이름 문법(국가, 세션, 로테이션, AI 필터 타기팅)과 바로 사용할 수 있는 연결 문자열을 만들거나 가져오는 방법.
• 리셀러 플로우 — 자신의 고객을 대신해 프록시를 프로비저닝하고 관리하는 방법.
• 응답 형태 — 어떤 엔드포인트가 표준 {success, payload, meta, errors, description} 엔벨로프를 사용하고 어떤 엔드포인트가 플랫 객체를 반환하는지를 실제 필드 이름과 함께.