Versão para IA (llms.txt)

A ProxyHat publica cópias legíveis por máquinas desta documentação para que assistentes de IA possam ler a API e raciocinar sobre ela diretamente. Se você usa Claude, Cursor, Codex ou qualquer outra ferramenta baseada em LLM para construir sua integração, entregue esses arquivos a ela e ela terá o panorama completo e preciso da API, sem precisar adivinhar.

Os dois arquivos

Índice de links — um arquivo Markdown curto que lista todas as páginas da documentação com um resumo de uma linha e a URL de cada uma. Pequeno o bastante para ficar permanentemente no contexto do assistente; o modelo busca as páginas individuais sob demanda.

Documentação completa — todas as páginas concatenadas em um único documento Markdown. Sem links para seguir, sem nada para buscar: cole uma vez e o assistente conhece a API inteira.

Como usar com a sua ferramenta

Duas abordagens funcionam em qualquer lugar:

• Cole o conteúdo. Clique em “Copiar para IA” acima (ou abra https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt e copie o arquivo inteiro) e cole no chat do seu assistente ou em um arquivo de contexto/regras. Ideal quando sua ferramenta não tem acesso à internet.
• Aponte para a URL. Passe a URL https://docs.proxyhat.com/llms.txt ou https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt para a sua ferramenta e deixe que ela mesma busque o conteúdo. Ideal para ferramentas com acesso à web ou capacidade de buscar arquivos.

Observações por ferramenta

• Claude / Claude Code — cole o conteúdo do llms-full.txt na conversa ou adicione a URL ao CLAUDE.md do seu projeto para que todas as sessões a carreguem. O Claude Code também pode buscar a URL diretamente com suas ferramentas de web.
• Codex — coloque a URL ou o conteúdo colado no seu AGENTS.md (ou no prompt) para que o agente o consulte enquanto escreve sua integração.
• Cursor — adicione https://docs.proxyhat.com/llms-full.txt em Settings → Indexing & Docs (Add new doc) ou cole o arquivo em um .cursorrules / regra de projeto.
• Kimi — cole o conteúdo do llms-full.txt no chat, ou compartilhe a URL e peça que ele leia o arquivo primeiro.
• OpenCode — referencie a URL no arquivo de configuração/regras do seu agente ou cole o arquivo completo no contexto.
• Qualquer outro LLM — a regra é a mesma: use o botão “Copiar para IA”, cole o conteúdo do llms-full.txt no seu assistente ou aponte a ferramenta para as URLs acima.

O que a IA vai aprender

Com esses arquivos, o assistente obtém tudo o que precisa para escrever uma integração funcional, incluindo:

• URL base — todas as requisições vão para https://api.proxyhat.com/v1.
• Autenticação — como obter uma chave de API e enviá-la como Authorization: Bearer <key>.
• O modelo de subusuários — como subusuários, grupos e presets se relacionam com o acesso aos proxies.
• Strings de conexão de proxy — a gramática do nome de usuário (país, sessão, rotação e segmentação com filtro de IA) e como montar ou obter uma string de conexão pronta para uso.
• O fluxo de revenda — provisionamento e gerenciamento de proxies em nome dos seus próprios clientes.
• Formatos de resposta — quais endpoints usam o envelope padrão {success, payload, meta, errors, description} e quais retornam objetos planos, sempre com os nomes reais dos campos.