DeepCerebra Coder з'яўляецца агентным памочнікам па кадаванні. У адрозненне ад простага аўтазапаўняльнага капілота, ён плануе, піша, рэфактарызуе, выконвае каманды, выклікае інструменты і ітэруе па ўсім вашым праекце — пры гэтым вы праглядаеце і зацвярджаеце змены, якія ён прапануе.
| Выданне | Лепш за ўсё падыходзіць для | Доступ да файлаў |
|---|---|---|
| Вэб-праграма | Без усталёўкі, працуйце з любой машыны | Канфідэнцыйнае сховішча ў браўзеры (і рэпазітарыі Git) |
| Настольная праграма (Windows / Linux / macOS) | Распрацоўка з прыярытэтам лакальнага, лакальныя мадэлі | Прамая лакальная файлавая сістэма |
| CLI і API | Скрыптынг, CI/CD, аўтаматызацыя | Лакальныя файлы / праграмны |
Гэта кіраўніцтва сканцэнтравана на вэб-праграме па адрасе deepcerebra.ai; настольная праграма адлюстроўвае тыя ж панэлі і працоўныя працэсы.
Выкарыстоўвайце актуальную версію Chrome, Edge або Brave для поўнага вопыту — адкрыццё лакальнай папкі абапіраецца на Chromium File System Access API. Firefox і Safari працуюць для чата і для праектаў, якія падтрымліваюцца Git, але не могуць адкрыць лакальную папку непасрэдна.
/register?plan=basic (або pro / ultimate), або пачаць зараз і выбраць план
пазней у раздзеле Выстаўленне рахункаў.Пасля ўваходу вы трапляеце ў працоўны стол, дзе ўсе панэлі размешчаны на адным экране:
Перацягніце раздзяляльнік паміж рэдактарам і чатам, каб пераразмеркаваць макет, і перацягніце гарызантальны раздзяляльнік, каб змяніць памер тэрмінала. Левая бакавая панэль таксама дазваляе пераходзіць да Працоўнай прасторы, Пашырэнняў, Ключоў API, Выстаўлення рахункаў і Зваротнай сувязі.
repo (класічны) або дэталёвы токен з Contents + Pull requests; для
GitLab выкарыстоўвайце вобласць дзеяння api. Ваш токен захоўваецца на серверы — у браўзер загружаецца
толькі змесціва файлаў.owner/name (адфільтруйце спіс, каб знайсці свой), затым выберыце
галіну.dcc/my-feature), каб ізаляваць вашу
працу ад галіны па змаўчанні.Гісторыя чата прывязана да адкрытага праекта. Пераключэнне папак аўтаматычна пачынае новую сесію і загружае папярэднія сесіі гэтай папкі, адкрываючы самую апошнюю, каб вы маглі працягнуць з таго месца, дзе спыніліся.
Папкі, якія DeepCerebra выкарыстоўвае ўнутры — .deepcerebra, .sessions — з'яўляюцца ў дрэве,
але згорнутыя па змаўчанні, каб не загрувашчваць ваш зыходны код.
Апішыце, што вы хочаце, простай мовай — задайце пытанне, запытайце функцыю або пакажыце на памылку. Будзьце канкрэтнымі адносна файлаў, фрэймворкаў і абмежаванняў, каб атрымаць найлепшы вынік. Далучыце адпаведныя файлы, перацягнуўшы іх у запыт.
Адказы арганізаваны як у Cursor: развагі агента аддзелены ад выніку. Кожны блок адказу мае значок капіравання ў правым верхнім куце, каб вы маглі скапіяваць гатовы справаздачу, дакумент або каманду, якую вы павінны выканаць.
lxml замест html.parser") каб вывесці агента з цыклу.@deepcerebra, а прэфіксы накшталт [deep] запытваюць больш глыбокія развагі.Выберыце рэжым з селектара рэжымаў побач з полем уводу. Кожны рэгулюе, наколькі агент плануе і наколькі свабодна ён рэдагуе:
| Рэжым | Што ён робіць | Выкарыстоўваць, калі… |
|---|---|---|
| Агент | Плануе і рэдагуе ваш праект аўтаномна | Вы хочаце, каб памочнік рэалізаваў змену ад пачатку да канца |
| Спытаць | Адказы на пытанні аб вашым кодзе без рэдагавання | Вы хочаце разабрацца ў кодавай базе |
| План | Распрацоўвае падыход перад любым рэдагаваннем | Задача вялікая або мае кампрамісы, якія трэба вырашыць спачатку |
| Рэдагаваць | Робіць сфакусаваныя змены ў бягучым кантэксце | Вы хочаце невялікую, мэтавую змену |
Калі агент прапануе змены ў файлах, над полем уводу чата з'яўляецца панэль Прапанаваныя змены, якая пералічвае кожны закрануты файл з колькасцю дададзеных (+) і выдаленых (−) радкоў.
applied (і · disk, калі запісаны ў рэальную папку).Пераключыце тэрмінал пад рэдактарам для запуску зборак, тэстаў і скрыптоў. З вашага дазволу агент можа выконваць каманды і чытаць іх вывад, каб праверыць сваю працу; доўгачасовыя каманды транслююць вывад, каб вы маглі назіраць за ходам выканання. Зачыніце тэрмінал з яго загалоўка, калі ён вам не патрэбны.
Для больш буйных мэтаў выкарыстоўвайце рэжым План (або папрасіце агента спачатку спланаваць). Планіроўшчык скануе ваш праект, разбівае мэту на задачы, якія ўлічваюць залежнасці, і прызначае кожную патрэбнаму спецыялісту (архітэктару, праграмісту, тэсціроўшчыку, дакументатару).
Адкрыйце выбар мадэлі побач з полем уводу. Параметры згрупаваны наступным чынам:
У аўтаматычным рэжыме DeepCerebra выкарыстоўвае шматузроўневую, адаптыўную маршрутызацыю: простыя задачы накіроўваюцца да хуткай, эканамічнай мадэлі, у той час як складаная або патрабуючая планавання праца (напрыклад, рэжым планавання) накіроўваецца да больш магутнай мадэлі. Гэта аўтаматычна балансуе кошт і якасць, таму вам рэдка трэба выбіраць уручную.
Вы можаце накіроўваць запыты праз свой уласны ўліковы запіс пастаўшчыка замест выкарыстання платформы з аплатай па лічыльніку.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).Мадэлям платформы (DeepCerebra) ключ не патрэбны. Выдаліць ключ можна ў любы час з дапамогай Remove.
DCC Bridge падключае ваш уласны камп'ютар да вэб-праграмы праз невялікі
dcc-bridge канэктар, адкрываючы адначасова дзве магчымасці:
Канэктар выконвае выходнае злучэнне праз аўтэнтыфікаваны WebSocket — не патрабуецца ўваходных партоў, і ён працуе за NAT і брандмаўэрамі. Ён працуе на Windows, macOS і Linux (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
і гатовую да ўстаўкі каманду канэктара — токен паказваецца толькі адзін раз.pip install git+https://github.com/mohammadkhair7/DeepCerebra-connector
# then run the command copied from the pairing card, e.g.:
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxxwss://deepcerebra.ai або wss://deepcerebra.io) — карта спалучэння папярэдне запаўняе
правільны. Гэтыя два сайты з'яўляюцца асобнымі разгортваннямі з асобнымі ўліковымі запісамі і токенамі.1234) з загружанай мадэллю.Па змаўчанні каманды абмежаваныя спецыяльнай працоўнай тэчкай (~/DeepCerebra). Каб працаваць у вашых рэальных тэчках праектаў з вашымі папярэдне настроенымі CLI, прадастаўце ім доступ яўна пры запуску канектара:
# grant one or more real folders (repeatable)
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx --host-dir "F:\MyProjects"
# or the whole machine (prints a warning; prefer --host-dir)
python -m dcc_bridge ... --allow-any-dirЗатым адкрыйце панэль Terminal, націсніце ўсплывальнае акно Execution target (значок ноўтбука), выберыце My computer і выберыце працоўны каталог. Абедзве вашы ўведзеныя каманды і каманды зборкі/тэставання агента будуць выкананы на вашай машыне.
--no-exec робіць
прыладу толькі для вываду (мадэлі GPU, без каманд).Калі праект, які падтрымліваецца Git, адкрыты, у Правадыры з'яўляецца панэль галін, якая паказвае вашу бягучую галіну і два дзеянні:
main). Вы павінны быць на працоўнай галіне, а не на галіне па змаўчанні.Калі push webhook уключаны, Правадыр аўтаматычна абнаўляецца, калі таварышы па камандзе робяць push, падтрымліваючы сінхранізацыю ўсіх — гэта аснова для сумеснай каманднай распрацоўкі праз DeepCerebra.
Пашырыце агента знешнімі інструментамі і дадзенымі праз Model Context Protocol. Наладзьце
серверы ў файле .deepcerebra/mcp.json, напрыклад:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Уключаныя інструменты MCP становяцца даступнымі для агента аўтаматычна, калі яны адпавядаюць вашаму запыту. Лакальныя
(stdio) і аддаленыя (http/sse) серверы абодва падтрымліваюцца.
allowlist, могуць працаваць толькі гэтыя інструменты.autoApprove.Калі сервер выстаўляе рэсурсы MCP або prompt templates, агент
аўтаматычна атрымлівае інструменты для іх выкарыстання (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Дадайце блок auth да аддаленага сервера. Сакрэты падтрымліваюць інтэрпаляцыю ${ENV_VAR}:
// Статычны токен носьбіта (літаральны або з асяроддзя)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${GITHUB_TOKEN}" }
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "GITHUB_TOKEN" }
// Карыстальніцкі загаловак (напрыклад, ключ API)
"auth": { "type": "header", "header": "x-api-key", "value": "${MY_KEY}" }
// OAuth 2.0 уліковыя дадзеныя кліента
"auth": {
"type": "oauth", "grant": "client_credentials",
"tokenUrl": "https://auth.example.com/oauth/token",
"clientId": "${MCP_CLIENT_ID}", "clientSecret": "${MCP_CLIENT_SECRET}",
"scope": "mcp.read mcp.write"
}Вы можаце фарміраваць, як агент думае і дзейнічае, з дапамогай адзінай, файлавай канвенцыі — каталога
.deepcerebra/ — якая працуе ідэнтычна ў настольнай праграме, вэб-праграме,
і API. У вэб-праграме кіруйце ўсім гэтым у раздзеле Agent; на настольных праграмах і праз API
гэта звычайныя файлы, якія вы фіксуеце разам з вашым праектам.
Канфігурацыя выяўляецца з некалькіх абласцей дзеяння; калі адзін і той жа элемент існуе ў некалькіх, перамагае той, які мае больш высокі прыярытэт:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(самы нізкі) (самы высокі)<repo>/.deepcerebra/…, фіксуецца з праектам.~/.deepcerebra/…, вашы асабістыя налады па змаўчанні для ўсіх праектаў.Правілы — гэта пастаянныя інструкцыі — стандарты кадавання, архітэктурныя канвенцыі, кантэкст дамена — якія
ўводзяцца ў сістэмны запыт агента. Яны знаходзяцца ў файлах Markdown у каталогу .deepcerebra/steering/,
а таксама ў заўсёды ўключаным стандарце AGENTS.md. Frontmatter кантралюе, калі правіла загружаецца:
---
inclusion: fileMatch # always | fileMatch | auto | manual
globs: "src/**/*.ts" # or fileMatchPattern
name: api-design
description: REST conventions
---
# API design
- Use REST resource nouns, plural.always — кожны ход (па змаўчанні).fileMatch — толькі калі файл у кантэксце адпавядае globs.auto — калі ваш запыт адпавядае name/description правіла.manual — толькі калі вы спасылаецеся на яго як #name або /name.Каранёвы AGENTS.md прымяняецца да ўсяго рэпазітарыя; укладзены AGENTS.md (напрыклад,
services/api/AGENTS.md) прымяняецца толькі да файлаў у гэтай папцы. У вэб-праграме ў раздзеле
Agent → Steering кожнаму правілу даецца выбар Scope (Global /
Project / Team).
Навыкі — гэта шматразовыя сцэнарыі, якія агент загружае па патрабаванні. Кожны навык — гэта папка з
файлам SKILL.md у каталогу .deepcerebra/skills/:
---
name: deploy-release
description: How to cut and publish a versioned release.
disable-model-invocation: false # true => manual-only (/skill)
---
# Deploy a release
1. Bump the version, build, and test.
2. Tag and publish.Агент бачыць лёгкі каталог (name + description) і загружае поўны змест з дапамогай інструмента
load_skill, калі гэта актуальна. Вы таксама можаце выклікаць яго яўна з дапамогай
/skill <name>. Усталюйце disable-model-invocation: true, каб зрабіць навык толькі ручным.
Хукі выконваюць аўтаматызацыю на падзеях жыццёвага цыклу. Вызначце іх як .deepcerebra/hooks/*.hook.json:
{
"title": "Format on save",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Падзеі ўключаюць promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact і agentStop
(таксама прымаюцца напісанні Cursor/Claude). Дзеянне можа быць альбо shell (выканаць каманду), альбо
agentPrompt (запытаць агента). Хук preToolUse можа дазволіць,
забараніць або запытаць выклік інструмента, які ён перахоплівае.
Субагенты — гэта спецыялізаваныя агенты, якіх вы вызначаеце і якім дэлегуеце. Кожны з іх — гэта файл Markdown у
каталогу .deepcerebra/agents/ з frontmatter плюс целам (яго сістэмным запытам):
---
name: security-reviewer
description: Audits a diff for security issues; read-only.
model: gpt-5
readonly: true
tools: [read_file, grep_files, list_directory]
background: false
---
You are a meticulous security reviewer…Галоўны агент дэлегуе з дапамогай task (блакіруючы), task_async +
task_status / task_result (фонавы) або task_parallel (разгалінаваны).
Плагін аб'ядноўвае правілы, навыкі, хукі, субагенты і серверы MCP у адзін усталявальны пакет у каталогу
.deepcerebra/plugins/<name>/, апісаны маніфестам plugin.json:
{
"name": "Acme Standards",
"version": "1.2.0",
"description": "Acme rules + skills + review agents.",
"enabled": true
}Змесціва плагіна аб'ядноўваецца з самым нізкім прыярытэтам, таму вашы ўласныя правілы і навыкі заўсёды
перавызначаюць плагін. Адключыце плагін з дапамогай "enabled": false або файла-маркера .disabled.
DCC_ORG_CONFIG_DIR на агульны каталог .deepcerebra, або ўсталёўваючы правілы ў вобласць дзеяння
Team у вэб-праграме.The Workflow Studio з'яўляецца візуальным дызайнерам для шматагентнай аўтаматызацыі. Вы складаеце этапы — кожны з якіх з'яўляецца агентам, спецыялізаваным крокам або прымітывам кіравання — у граф, злучаеце іх з залежнасцямі і запускаеце ўсю аркестрацыю на рухавіку з жывым прагрэсам па этапах, бюджэтамі і варотамі чалавечага зацвярджэння. Працоўныя працэсы захоўваюцца як партатыўнае вызначэнне YAML/JSON, якое вы можаце экспартаваць, імпартаваць, версіянаваць у Git і запускаць з API або CLI.
| Тып этапу | Што ён робіць |
|---|---|
agent | Адзін ход агента з навыкамі і інструментамі, якія вы далучаеце. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Дастаўка па спецыфікацыі: распрацоўка патрабаванняў, дызайн, затым разбіццё на задачы і выкананне — кожны этап можа быць зацверджаны. |
documents.generate | Стварыць адшліфаваны дакумент з вывадаў папярэдніх этапаў. |
fan_out | Паралельнае шырокае даследаванне па многіх падтэмах з сінтэзам. |
map / loop / switch |
Прымітывы кіравання: выканаць цела для кожнага элемента, паўтараць да выканання ўмовы або разгалінаваць па выпадках. |
verify / browser_verify |
Запускаць тэсты або каманды ў пясочніцы; правяраць запушчаны інтэрфейс з дапамогай аўтаматызацыі браўзера. |
orchestrate | Дынамічная маршрутызацыя: агент-аркестратар чытае запыт і адпраўляе яго лепшым наступным агентам праз падзеі. |
external.agent | Выклікаць зарэгістраванага старонняга агента праз HTTP (A2A), як калі б гэта быў натыўны этап. |
eval | Ацаніць вывад папярэдняга этапу па праверках (утрымлівае / рэгулярны выраз / даўжыня / LLM-суддзя); праваліцца ніжэй парога. |
db.provision | Стварыць уласны пласт дадзеных: docker-compose для базы дадзеных,
версіяваныя міграцыі SQL, пачатковыя дадзеныя, шаблон .env і Mermaid ERD; неабавязковы каркас аўтэнтыфікацыі;
можа неадкладна прымяняць міграцыі да SQLite. |
ci.generate | Стварыць гатовы да фіксацыі канвеер CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, або Azure Pipelines) з lint → test → scan → build → deploy і прасоўваннем асяроддзя. |
deploy.package | Стварыць актывы для разгортвання ў вытворчасці: шматэтапны Dockerfile, docker-compose, маніфесты Kubernetes або Helm-дыяграму — файлы, якімі вы валодаеце і якія фіксуеце. |
test.generate | Стварыць наборы юніт / API / E2E тэстаў для сабранай праграмы плюс матрыцу прасочвання патрабаванняў да тэстаў. |
test.verify | Выканаць набор тэстаў (pytest, vitest, jest, Playwright) і зацвердзіць выкананне па яго працэнтнай стаўцы праходжання. |
security.audit | Сканіраваць залежнасці на вядомыя ўразлівасці і дрэва на жорстка закадаваныя сакрэты; публікуе падзеі абвесткі і піша справаздачу аб выніках. |
preview | Запусціць згенераваную праграму лакальна і адлюстраваць яе жывы URL на панэлі
запуску (спасылка + убудаваны фрэйм) праз падзею preview.ready. |
design.import | Пераўтварыць выяву дызайну карыстальніцкага інтэрфейсу (скрыншот, макет, экспарт Figma) у структураваную спецыфікацыю рэалізацыі для наступных этапаў. |
Кожны этап — незалежна ад тыпу — можа публікаваць і падпісвацца на тыпізаваныя падзеі ў шыне падзей працоўнай прасторы, так што агенты каардынуюцца як сэрвісы ў сетцы паведамленняў, а не толькі праз DAG:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external або alert — фільтруемыя ў падпісках і паўторы.trigger (этап запускаецца, калі прыходзіць адпаведная падзея;
выкананне з прыпаркаванымі этапамі застаецца рэзідэнтным як праслухоўванне), gate (машынны шлюз,
зацверджаны падзеяй замест чалавечага кліку), і data (карысная нагрузка аб'ядноўваецца ў кантэкст этапу).agent.<stage-id>.request.triggers: працоўнага працэсу ўзбройвае яго для запуску па
ўваходных webhooks, раскладах cron, падзеях або чаце — нават калі
Студыя закрыта.Агенты, якія рэагуюць на падзеі, могуць аб'яўляць устойлівую названую чаргу, каб адпаведныя падзеі ніколі не губляліся, пакуль агент заняты або да таго, як запуск пачне праслухоўваць. Пры падпісцы на трыгер усталюйце queue: <name> — рухавік прывязвае гэтую тэму да чаргі FIFO у шыне падзей працоўнай прасторы (захоўваецца ў .deepcerebra/workflows/events/queues/). Кожная адпаведная падзея, апублікаваная з гэтага моманту, захопліваецца ў чаргу; калі этап становіцца гатовым да выканання, рухавік вымае падзеі ў парадку ад найстарэйшых да найноўшых і спажывае іх па адной.
count для кожнай падпіскі — патрабуе N падзей у чарзе (або дастаўленых) да таго, як падпіска будзе задаволена (карысна, калі некалькі работнікаў павінны паведаміць).GET /api/workflow/queues пералічвае глыбіню і прывязкі; GET /api/workflow/queues/{name} праглядае чакаючыя падзеі; чат-агенты могуць выклікаць event_queue_status і pop_queued_event.events:
subscribe:
- topic: ticket.created
mode: trigger
queue: triage-inbox # durable FIFO — events wait here for this agent
map:
payload.ticket_id: ticket_idСемафор абмяжоўвае колькасць задач, якія могуць адначасова працаваць з агульным (абароненым) рэсурсам: базай дадзеных, у якую запісваюцца дадзеныя, сховішчам глабальных зменных, файлам або знешнім агентам з абмежаванай хуткасцю. Далучыце яго да любога этапу з дапамогай semaphore: — перад выкананнем працы этапу рухавік атрымлівае адзін дазвол названага семафора працоўнай прасторы; дазвол заўсёды вызваляецца пасля, нават калі этап не атрымліваецца. permits: 1 робіць яго м'ютэксам: толькі адна задача адначасова (ва ўсіх паралельных запусках у працоўнай прасторы) выконвае крытычны крок; усе астатнія задачы чакаюць, пакуль трымальнік скончыць.
timeout_s у чаканні дазволу; калі рэсурс застаецца запоўненым, этап відавочна не атрымліваецца замест таго, каб завіснуць назаўжды.ttl_s; калі трымальнік выходзіць з ладу, не вызваліўшы яго, дазвол аўтаматычна заканчваецца, так што рэсурс ніколі не блакуецца.semaphore.<name>.waiting, .acquired і .released; GET /api/workflow/semaphores паказвае ёмістасць, трымальнікаў і даступныя дазволы.acquire_semaphore, release_semaphore і semaphore_status каардынуюць адмысловыя крытычныя секцыі па-за працоўным працэсам.semaphore:
name: emr-db-writer
permits: 1 # mutex — one writer at a time
timeout_s: 300 # fail if still waiting after 5 minutes
ttl_s: 900 # auto-release crashed holders after 15 minutesРандэву чакае, пакуль некалькі умоў падзей не будуць выкананы, перш чым наступны крок працягнецца — гэта супрацьлегласць прынцыпу "першая падзея перамагае". Усталюйце join: all у блоку events: этапу: кожная падпіска на трыгер павінна быць задаволена, перш чым этап запусціцца. Спалучайце з count: N для кожнай падпіскі, калі некалькі агентаў (або некалькі справаздач ад аднаго агента) павінны ўсе зарэгістравацца — напрыклад, зацвярджэнне дызайну, завяршэнне тэстаў і зацвярджэнне бяспекі перад выкананнем этапу выпуску.
join: any (па змаўчанні) — этап запускаецца, калі задаволена першая падпіска на трыгер.join: all — рандеву: кожная падпіска на трыгер (кожная са сваёй тэмай, фільтрам класа і неабавязковым count) павінна быць выканана; толькі тады этап становіцца гатовым да запуску.trigger_events і даступныя для шаблонаў як inputs.events (спіс аб'ектаў падзей з карыснымі нагрузкамі).events:
join: all # rendezvous — wait for EVERY subscription below
subscribe:
- topic: design.approved
mode: trigger
- topic: tests.passed
mode: trigger
- topic: security.cleared
mode: trigger
count: 1Этапы выбіраюць інструменты з таго ж рэестра, які выкарыстоўвае чат-агент:
create_database, apply_migrations і dump_schema для ўласных слаёў дадзеных.docker_build / docker_push, запуск/спыненне Compose, SSH і
воблачныя CLI-разгортванні (Fly, Render, Railway, Vercel), таксама бяспечныя для сімуляцыі.Class.method) у галінах матэматыкі, апрацоўкі сігналаў, кіравання, статыстыкі і інш./v1 выстаўляе запускі, падзеі, трыгеры, шаблоны і генерацыю для CI і інтэграцый.db.provision → рэалізацыю → згенераваныя тэсты → аўдыт бяспекі → упакоўку для разгортвання →
генерацыю CI, з чалавечым шлюзам перад упакоўкай — поўны шлях ад брыфа да вытворчасці, які вы можаце адаптаваць за
лічаныя хвіліны.Прэдыкцыйнае аўтазапаўненне па Tab прапануе ўбудаваныя падказкі кода з запаўненнем у сярэдзіне падчас уводу ў рэдактары — прыміце падказку з дапамогай Tab. Гэта добраахвотная функцыя як для рухавіка, так і для вэб-рэдактара.
DCC_TAB_COMPLETE=1. Рэдактар выклікае
канечную кропку POST /api/complete рухавіка, якая вяртае толькі тэкст для ўстаўкі ў месца курсора.VITE_TAB_COMPLETE=1, або падчас
выканання з дапамогай localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (затым перазагрузіце).Адкрыйце Billing з бакавой панэлі, каб кіраваць сваім планам і выкарыстаннем. Выкарыстанне AI вымяраецца ў крэдытах у доларах ЗША на аснове токенаў, спажытых базавымі мадэлямі.
| План | Штомесячная цана | Уключанае штомесячнае выкарыстанне ШІ |
|---|---|---|
| Базавы | $20 | $10 |
| Прафесійны | $75 | $30 |
| Максімальны | $200 | $150 |
Ключ API шлюза (асабісты токен доступу) дазваляе вам праграмна выкарыстоўваць публічны API DeepCerebra і CLI.
read, chat, code, agent
— і неабавязковы expiry ў днях (пуста = ніколі).Выкарыстоўвайце яго з CLI або API па адрасе deepcerebra.ai:
dcc config set endpoint https://deepcerebra.ai
dcc config set api-key <your-key>
# or as a Bearer token
curl -H "Authorization: Bearer <your-key>" https://deepcerebra.ai/v1/...Вы можаце перайменаваць або выдаліць (ануляваць) ключ у любы час; кожны ключ паказвае свой прэфікс, scopes, created/expiry і last-used date.
Пераключыцеся на Chrome, Edge або Brave, або выкарыстоўвайце замест гэтага Адкрыць з Git.
Націсніце Спыніць, затым перафразируйце з канкрэтнай падказкай або абмежаваннем.
dcc-bridge працуе і прылада паказвае статус онлайн.1234) з
загружанай мадэллю.--gateway
(wss://deepcerebra.ai або wss://deepcerebra.io) — гэтыя два сайты з'яўляюцца асобнымі
разгортваннямі, і токен з аднаго ніколі не будзе працаваць на іншым.Адкрыйце або стварыце працоўную галіну перад выкарыстаннем Інтэграваць для адкрыцця pull request.
Усё яшчэ не атрымліваецца? Звяжыцеся з support@deepcerebra.ai.
Discovery — гэта даследчы чат-бот для вашых баз даных і дакументаў.
Замест таго, каб адказваць адным запытам, ён працуе як аналітык: фармуе гіпотэзы,
праводзіць шэраг кантраляваных зондаў (SQL, граф, пошук дакументаў, праверкі схемы, вэб-пацвярджэнне), адсякае
тлумачэнні, якія абвяргаюцца доказамі, і сінтэзуе абгрунтаваны адказ — з дыяграмамі і
празрыстай квітанцыяй аб кошце. Адкрыйце яго з значка компаса на панэлі актыўнасці
(/app/discovery).
Адна Прастора аб'ядноўвае ўсё, што неабходна для адной лініі запытаў: падключэнні да баз даных, калекцыі дакументаў, інструкцыі для аналітыка і бюджэты. Стварыце яе з дапамогай + Новая прастора, затым выкарыстоўвайце панэль налад справа, каб:
Увядзіце пытанне так, як вы б спыталі калегу — напрыклад "Why did MRI scan volume dip in March?". Дошка расследавання транслюе ўвесь працэс у прамым эфіры:
Наступныя пытанні працягваюць тую ж нітку, таму аналітык захоўвае свой кантэкст.
Дыяграмы адлюстроўваюцца ўбудавана на дошцы расследавання. Выкарыстоўвайце Экспарт, каб спампаваць поўны запыт — адказ, гіпотэзы, доказы і дыяграмы — у выглядзе аўтаномнай HTML-справаздачы або якаснага для друку PDF, аформленага ў неонавым дызайне.
Кожная прастора мае бюджэты на запыт: максімальную колькасць зондаў, раўндаў расследавання, секунд і USD. Рухавік акуратна спыняецца па дасягненні ліміту і паведамляе, што ён знайшоў да гэтага часу. Кошт кожнага зонда падрабязна пазначаны ў квітанцыі, таму вы заўсёды ведаеце, куды пайшлі выдаткі.
/v1/discovery/* з
PAT, які мае вобласць discovery (стварыце яго ў раздзеле Уліковы запіс → Токены API).
Патокавыя запыты выкарыстоўваюць SSE. Знешнія выканаўцы могуць выкарыстоўваць толькі планаванне расследавання
праз Thinking API (/v1/think/*, вобласць think).pip install deepcerebra-discovery, then
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask)
у любы працоўны працэс, каб запусціць расследаванне ў якасці кроку канвеера; адказ, дыяграмы і квітанцыя
перадаюцца на наступныя этапы.discovery_ask і
discovery_list_spaces як інструменты MCP, таму знешнія кліенты MCP таксама могуць праводзіць
расследаванні.