Dla agentów AI i LLM
Specyfikacje czytelne maszynowo i pliki kontekstowe do integracji RaxyProxy z Claude, Cursor, ChatGPT i innymi narzędziami AI.
RaxyProxy publikuje skill Claude Code oraz dokumentację czytelną maszynowo do użytku z Claude, Cursor, ChatGPT i zautomatyzowanymi narzędziami.
Claude Code Skill
Zainstaluj skill raxyproxy skill into Claude Code, Cursor, Gemini CLI, or any agent that supports the Agent Skills standard:
npx skills add raxyproxy/skillsNastępnie ustaw klucz API (uzyskaj go z API Keys):
export RAXYPROXY_API_KEY="raxy_..."Skill uczy agenta, jak generować ciągi proxy, wyświetlać pakiety, stosować geo-targeting i używać sesji sticky — wszystko poprzez wywołanie API RaxyProxy z Twoim kluczem. Wywołaj go za pomocą /raxyproxy lub pozwól agentowi automatycznie go wykryć na podstawie Twojego promptu.
Przykładowy prompt
“Using RaxyProxy rotating IPs from the US, UK, and Germany, scrape these 100 product pages, extract prices, retry any 429s with a fresh IP, and output a CSV.”
Specyfikacje czytelne maszynowo
| Plik | Format | Najlepsze dla |
|---|---|---|
/llms.txt | Zwykły tekst | Pełny kontekst produktu — ceny, typy proxy, format połączenia |
/llms-api.md | Markdown | Dokumentacja REST API — projekty Claude, reguły Cursor, prompty systemowe |
/llms-api.txt | Zwykły tekst | Ta sama zawartość, opcja zastępcza w zwykłym tekście |
/openapi.json | OpenAPI 3.0 JSON | Postman, Swagger UI, generatory SDK |
llms.txt
https://raxyproxy.com/llms.txt
Dokument kontekstowy w zwykłym tekście zgodny z konwencją internetową llms.txt (analogiczny do robots.txt — nazwa jest ustalona przez standard). Wklej go jako instrukcję projektu Claude lub kontekst przestrzeni roboczej IDE, aby dać modelowi pełną wiedzę o typach proxy RaxyProxy, cenach, składni geo-targeting i formacie połączenia.
llms-api.md / llms-api.txt
https://raxyproxy.com/llms-api.md
Dokumentacja w formacie Markdown obejmująca każdy endpoint REST API — parametry, kształty odpowiedzi, ciągi formatu proxy, kody błędów i reguły geo-targeting. Zoptymalizowana pod kątem efektywności tokenów. Używaj jej jako dokumentu projektu Claude, reguły Cursor lub wklej bezpośrednio do rozmowy.
# RaxyProxy API reference — fetched from llms-api.md
@https://raxyproxy.com/llms-api.mdProjekty Claude
W Claude.ai → Projects, add https://raxyproxy.com/llms-api.md jako dokument projektu. Claude będzie miał pełną dokumentację API dostępną w każdej rozmowie w tym projekcie bez konieczności jej każdorazowego wklejania.
openapi.json
https://raxyproxy.com/openapi.json
Pełna specyfikacja OpenAPI 3.0. Zaimportuj ją do:
- Postman / Insomnia — zaimportuj URL bezpośrednio, aby wygenerować kolekcję
- Swagger UI — wklej URL, aby uzyskać interaktywną dokumentację
- openapi-generator-cli — generuj typowane klienty w dowolnym języku
- Claude / ChatGPT custom actions — odwołuj się jako schemat API
Użycie z Claude & Cursor
# Download for local use
curl -o llms-api.md https://raxyproxy.com/llms-api.md
curl -o openapi.json https://raxyproxy.com/openapi.jsonW przypadku potoków agentów AI potrzebujących poświadczeń proxy w czasie wykonywania, pobierz /llms.txt raz przy uruchomieniu — zawiera pełny format połączenia, składnię geo-targeting i reguły rozliczeń, dzięki czemu agent może konstruować ciągi proxy bez dodatkowych wyszukiwań. Poświadczenia są dostępne na Twojej stronie kluczy API.