DeepCerebra Coder je agentički pomoćnik za kodiranje. Za razliku od običnog koprogramera za automatsko dovršavanje, on planira, piše, refaktorira, pokreće naredbe, poziva alate i iterira kroz cijeli vaš projekt — uz vaš pregled i odobravanje promjena koje predlaže.
| Izdanje | Najbolje za | Pristup datotekama |
|---|---|---|
| Web aplikacija | Bez instalacije, rad s bilo kojeg stroja | Povjerljiva pohrana u pregledniku (i Git repozitoriji) |
| Desktop (Windows / Linux / macOS) | Lokalni razvoj, lokalni modeli | Izravni lokalni datotečni sustav |
| CLI & API | Skriptiranje, CI/CD, automatizacija | Lokalne datoteke / programski |
Ovaj vodič se fokusira na web aplikaciju na deepcerebra.ai; desktop aplikacija odražava iste panele i tijekove rada.
Koristite trenutnu verziju Chromea, Edgea ili Bravea za potpuno iskustvo — otvaranje *lokalne mape* oslanja se na Chromium File System Access API. Firefox i Safari rade za chat i za projekte podržane Gitom, ali ne mogu izravno otvoriti lokalnu mapu.
/register?plan=basic (ili pro / ultimate), ili započeti sada i odabrati plan
kasnije u Naplati.Nakon prijave ulazite u radno okruženje, koje sve panele smješta na jedan zaslon:
Povucite razdjelnik između uređivača i chata kako biste preuredili izgled, i povucite horizontalni razdjelnik za promjenu veličine terminala. Lijeva bočna traka također navigira do Radnog prostora, Proširenja, API ključeva, Naplate i Povratnih informacija.
repo opseg (klasični) ili detaljni token s Contents + Pull requests; za
GitLab koristite api opseg. Vaš token se pohranjuje na poslužitelju — samo se sadržaj datoteka povlači
u preglednik.owner/name (filtrirajte popis kako biste pronašli svoje), zatim odaberite granu.dcc/my-feature) kako biste svoj
rad izolirali od zadane grane.Povijest chata vezana je uz otvoreni projekt. Prebacivanje mapa automatski pokreće novu sesiju i učitava tu mapinu prethodne sesije, ponovno otvarajući najnoviju kako biste mogli nastaviti gdje ste stali.
Mape koje DeepCerebra interno koristi — .deepcerebra, .sessions — pojavljuju se u stablu
ali su po zadanim postavkama sažete kako ne bi zatrpavale vaš izvorni kod.
Opišite što želite jednostavnim jezikom — postavite pitanje, zatražite značajku ili ukažite na grešku. Budite specifični o datotekama, okvirima i ograničenjima kako biste dobili najbolji rezultat. Priložite relevantne datoteke povlačenjem u prompt.
Odgovori su organizirani poput Cursor: razmišljanje agenta odvojeno je od isporučivog. Svaki blok odgovora ima ikonu za kopiranje u gornjem desnom kutu tako da možete kopirati završeno izvješće, dokument ili naredbu koju trebate pokrenuti.
lxml umjesto html.parser") kako biste agenta izvukli iz
petlje.@deepcerebra, a prefiksi poput [deep] traže dublje razmišljanje.Odaberite način rada iz birača načina pored prompta. Svaki prilagođava koliko agent planira i koliko slobodno uređuje:
| Način | Što radi | Koristite kada… |
|---|---|---|
| Agent | Autonomno planira i uređuje kroz vaš projekt | Želite da pomoćnik implementira promjenu od početka do kraja |
| Pitaj | Odgovara na pitanja o vašem kodu bez uređivanja | Želite razumjeti bazu koda |
| Plan | Izrađuje pristup prije bilo kakvog uređivanja | Zadatak je velik ili ima kompromise koje treba prvo riješiti |
| Uredi | Radi fokusirane izmjene u trenutnom kontekstu | Želite malu, ciljanu promjenu |
Kada agent predloži promjene datoteka, iznad unosa chata pojavljuje se panel Predložene promjene, navodeći svaku dotaknutu datoteku s brojem dodanih (+) i uklonjenih (−) redaka.
applied (i · disk kada su zapisane u stvarnu mapu).Uključite terminal ispod uređivača za pokretanje buildova, testova i skripti. Uz vaše odobrenje, agent može izvršavati naredbe i čitati njihov izlaz kako bi provjerio svoj rad; dugotrajne naredbe streamaju izlaz tako da možete pratiti napredak. Zatvorite terminal iz njegovog zaglavlja kada vam ne treba.
Za veće ciljeve, koristite način Plan (ili zamolite agenta da prvo planira). Planer skenira vaš projekt, razlaže cilj na zadatke svjesne ovisnosti i dodjeljuje svaki pravom stručnjaku (arhitekt, koder, tester, dokumentacija).
Otvorite birač modela pored prompta. Opcije su grupirane kao:
U automatskom načinu, DeepCerebra koristi slojevito, adaptivno usmjeravanje: jednostavni zadaci idu na brzi, ekonomični model, dok se složeni ili planiranjem opterećeni rad (na primjer, način Plan) usmjerava na jači model. To automatski uravnotežuje troškove i kvalitetu, tako da rijetko trebate ručno birati.
Zahtjeve možete usmjeravati putem vlastitog računa davatelja umjesto putem mjerenog korištenja platforme.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).Platformski (DeepCerebra) modeli ne trebaju ključ. Uklonite ključ bilo kada s Ukloni.
DCC Bridge povezuje *vaše vlastito računalo* s web aplikacijom putem malog
dcc-bridge konektora, otključavajući dvije mogućnosti odjednom:
Konektor se povezuje izvana putem autentificiranog WebSocketa — nisu potrebni ulazni portovi, i radi iza NAT-a i vatrozida. Radi na Windows, macOS i Linux (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
i naredbu konektora spremnu za lijepljenje — token se prikazuje točno jednom.pip install git+https://github.com/mohammadkhair7/DeepCerebra-connector
# zatim pokrenite naredbu kopiranu s kartice za uparivanje, npr.:
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxxwss://deepcerebra.ai ili wss://deepcerebra.io) — kartica za uparivanje unaprijed popunjava
ispravnu. Dvije stranice su zasebne implementacije s zasebnim računima i tokenima.1234) s učitanim modelom.Po zadanim postavkama, naredbe su ograničene na namjensku mapu radnog prostora (~/DeepCerebra). Za rad u
vašim stvarnim mapama projekta s vašim unaprijed konfiguriranim CLI-jevima, eksplicitno im dajte dopuštenje prilikom
pokretanja konektora:
# dodijelite jednu ili više stvarnih mapa (ponovljivo)
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx --host-dir "F:\MyProjects"
# ili cijeli stroj (ispisuje upozorenje; preferirajte --host-dir)
python -m dcc_bridge ... --allow-any-dirZatim otvorite panel Terminal, kliknite skočni prozor Cilj izvršavanja (ikona laptopa), odaberite Moje računalo i odaberite radni direktorij. Tada se i vaše upisane naredbe i agentove naredbe za build/test izvršavaju na vašem stroju.
--no-exec čini
uređaj samo za inferenciju (GPU modeli, bez naredbi).S otvorenim projektom podržanim Gitom, u Exploreru se pojavljuje traka grana koja prikazuje vašu trenutnu granu i dvije radnje:
main). Morate biti na radnoj grani, a ne na zadanoj grani.Ako je push webhook omogućen, Explorer se automatski osvježava kada suigrači gurnu promjene, držeći sve sinkroniziranim — temelj za kolaborativni timski razvoj putem DeepCerebre.
Proširite agenta vanjskim alatima i podacima putem Model Context Protocola. Konfigurirajte
poslužitelje u datoteci .deepcerebra/mcp.json, na primjer:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Omogućeni MCP alati automatski postaju dostupni agentu kada su relevantni za vaš zahtjev. Lokalni
(stdio) i udaljeni (http/sse) poslužitelji su oba podržani.
allowlist, samo ti alati mogu raditi.autoApprove.Ako poslužitelj izlaže MCP resurse ili predloške promptova, agent
automatski dobiva alate za njihovo korištenje (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Dodajte auth blok udaljenom poslužitelju. Tajne podržavaju ${ENV_VAR} interpolaciju:
// Static bearer token (literal or from env)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${GITHUB_TOKEN}" }
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "GITHUB_TOKEN" }
// Custom header (e.g. API key)
"auth": { "type": "header", "header": "x-api-key", "value": "${MY_KEY}" }
// OAuth 2.0 client-credentials
"auth": {
"type": "oauth", "grant": "client_credentials",
"tokenUrl": "https://auth.example.com/oauth/token",
"clientId": "${MCP_CLIENT_ID}", "clientSecret": "${MCP_CLIENT_SECRET}",
"scope": "mcp.read mcp.write"
}Možete oblikovati kako agent razmišlja i djeluje s jednom, datotečno baziranom konvencijom —
direktorijem .deepcerebra/ — koja radi identično u desktop aplikaciji,
web aplikaciji i API-ju. U web aplikaciji, sve to upravljate pod
prikazom Agent; na desktopu i putem API-ja to su obične datoteke koje commitate sa svojim projektom.
Konfiguracija se otkriva iz nekoliko opsega; kada ista stavka postoji u više njih, pobjeđuje ona s višim prioritetom:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(lowest) (highest)<repo>/.deepcerebra/…, commitano s projektom.~/.deepcerebra/…, vaše osobne zadane postavke za sve projekte.Pravila su trajne upute — standardi kodiranja, arhitektonske konvencije, kontekst domene — ubrizgane u
agentov sustavni prompt. Nalaze se kao Markdown datoteke pod .deepcerebra/steering/, plus
uvijek uključeni AGENTS.md standard. Frontmatter kontrolira *kada* se pravilo učitava:
---
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 — svaki krug (zadano).fileMatch — samo kada datoteka u kontekstu odgovara globs.auto — kada vaš zahtjev odgovara name/description pravila.manual — samo kada ga referencirate kao #name ili /name.Korijenski AGENTS.md primjenjuje se na cijeli repozitorij; ugniježđeni AGENTS.md (npr.
services/api/AGENTS.md) primjenjuje se samo na datoteke unutar te mape. U web aplikaciji, prikaz
Agent → Upravljanje daje svakom pravilu birač Opsega
(Globalno / Projekt / Tim).
Vještine su ponovno upotrebljivi priručnici koje agent učitava *na zahtjev*. Svaka vještina je mapa s
SKILL.md pod .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.Agent vidi lagani katalog (name + description) i povlači cijelo tijelo s
alatom load_skill kada je relevantno. Također ga možete eksplicitno pozvati s
/skill <name>. Postavite disable-model-invocation: true da vještina bude samo ručna.
Kuke pokreću automatizaciju na događajima životnog ciklusa. Definirajte ih kao .deepcerebra/hooks/*.hook.json:
{
"title": "Format on save",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Događaji uključuju promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact i agentStop
(prihvaćaju se i Cursor/Claude pravopisi). Akcija je ili shell (pokreni naredbu) ili
agentPrompt (pitaj agenta). preToolUse hook može dopustiti,
zabraniti ili pitati za poziv alata koji presreće.
Podagenti su specijalistički agenti koje definirate i kojima delegirate. Svaki je Markdown datoteka pod
.deepcerebra/agents/ s frontmatterom plus tijelom (njegov sustavni prompt):
---
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…Glavni agent delegira s task (blokiranje), task_async +
task_status / task_result (pozadina), ili task_parallel (fan-out).
Dodatak objedinjuje pravila, vještine, hookove, podagente i MCP poslužitelje u jedan instalacijski paket pod
.deepcerebra/plugins/<name>/, opisan manifestom plugin.json:
{
"name": "Acme Standards",
"version": "1.2.0",
"description": "Acme rules + skills + review agents.",
"enabled": true
}Sadržaj dodataka spaja se s najnižim prioritetom, tako da vaša vlastita pravila i vještine uvijek nadjačavaju ona
dodataka. Onemogućite dodatak s "enabled": false ili datotekom markera .disabled.
DCC_ORG_CONFIG_DIR na zajednički .deepcerebra direktorij, ili postavljanjem pravila na
opseg Tim u web aplikaciji.Workflow Studio je vizualni dizajner za automatizaciju s više agenata. Sastavljate faze — svaka je agent, specijalistički korak ili kontrolna primitiva — u graf, povezujete ih ovisnostima i pokrećete cijelu orkestraciju na motoru s napretkom po fazama u stvarnom vremenu, budžetima i vratima za ljudsko odobrenje. Tijekovi rada spremaju se kao prenosiva YAML/JSON definicija koju možete izvesti, uvesti, verzirati u Gitu i pokrenuti iz API-ja ili CLI-ja.
| Vrsta faze | Što radi |
|---|---|
agent | Jedan krug agenta s vještinama i alatima koje priložite. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Isporuka prvo specifikacije: nacrtajte zahtjeve, dizajnirajte, zatim razložite na zadatke i izvršite — svaki se može kontrolirati vratima. |
documents.generate | Izradite dotjerani dokument iz izlaza prethodnih faza. |
fan_out | Paralelno široko istraživanje mnogih podtema sa sintezom. |
map / loop / switch |
Kontrolne primitive: pokrenite tijelo po stavci, ponavljajte dok se ne ispuni uvjet ili granajte po slučajevima. |
verify / browser_verify |
Pokrenite testove ili naredbe u sandboxu; provjerite pokrenuto korisničko sučelje s automatizacijom preglednika. |
orchestrate | Dinamičko usmjeravanje: agent orkestrator čita zahtjev i prosljeđuje ga najboljem nizvodnom agentu(ima) putem događaja. |
external.agent | Pozovite registriranog agenta treće strane putem HTTP-a (A2A) kao da je izvorna faza. |
eval | Ocijenite uzvodni izlaz prema provjerama (sadrži / regex / duljina / LLM-sudac); neuspjeh ispod praga. |
db.provision | Generirajte vlastiti sloj podataka: docker-compose za bazu podataka,
verzirane SQL migracije, početne podatke, .env predložak i Mermaid ERD; opcionalni auth scaffold;
može odmah primijeniti migracije na SQLite. |
ci.generate | Generirajte CI/CD pipeline spreman za commit (GitHub Actions, GitLab CI, ili Azure Pipelines) s lint → test → scan → build → deploy i promocijom okruženja. |
deploy.package | Generirajte sredstva za produkcijsku implementaciju: višestupanjski Dockerfile, docker-compose, Kubernetes manifeste ili Helm chart — datoteke koje posjedujete i commitate. |
test.generate | Generirajte unit / API / E2E suiteove za izgrađenu aplikaciju plus matricu sljedivosti zahtjeva do testa. |
test.verify | Izvršite testni suite (pytest, vitest, jest, Playwright) i kontrolirajte izvođenje na temelju stope prolaznosti. |
security.audit | Skenirajte ovisnosti za poznate ranjivosti i stablo za tvrdo kodirane tajne; objavljuje događaje upozorenja i piše izvješće o nalazima. |
preview | Pokrenite generiranu aplikaciju lokalno i prikažite njen URL uživo u
panelu za pokretanje (link + inline frame) putem preview.ready događaja. |
design.import | Pretvorite sliku UI dizajna (screenshot, mockup, Figma izvoz) u strukturiranu specifikaciju implementacije za nizvodne faze. |
Svaka faza — bez obzira na vrstu — može objavljivati i pretplaćivati se na tipizirane događaje na sabirnici događaja radnog prostora, tako da se agenti koordiniraju poput usluga na tkanini poruka, a ne samo putem DAG-a:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external ili alert — filtrabilno u pretplatama i ponovnom pokretanju.trigger (faza se pokreće kada stigne odgovarajući događaj;
pokretanje s parkiranim fazama ostaje rezidentno kao *slušanje*), gate (strojna vrata odobrena
događajem umjesto ljudskim klikom) i data (payload se spaja u kontekst faze).agent.<stage-id>.request.triggers: tijeka rada omogućuje mu pokretanje na
dolaznim webhookovima, cron rasporedima, događajima ili chatu —
čak i dok je Studio zatvoren.Agenti koji reagiraju na događaje mogu deklarirati trajnu imenovanu red čekanja tako da se podudarni događaji nikada ne izgube dok je agent zauzet ili prije nego što pokretanje počne slušati. Na pretplati okidača, postavite queue: <name> — mehanizam veže tu temu na FIFO red čekanja na sabirnici događaja radnog prostora (pohranjeno pod .deepcerebra/workflows/events/queues/). Svaki podudarni događaj objavljen od tog trenutka nadalje bilježi se u red čekanja; kada faza postane izvršna, mehanizam izvlači događaje po najstarijem prvom redoslijedu i obrađuje ih jedan po jedan.
count po pretplati — zahtijeva N događaja u redu čekanja (ili isporučenih) prije nego što se pretplata zadovolji (korisno kada se više radnika mora javiti).GET /api/workflow/queues prikazuje dubinu i veze; GET /api/workflow/queues/{name} pregledava događaje na čekanju; chat agenti mogu pozvati event_queue_status i pop_queued_event.events:
subscribe:
- topic: ticket.created
mode: trigger
queue: triage-inbox # trajni FIFO — događaji čekaju ovdje za ovog agenta
map:
payload.ticket_id: ticket_idSemafor ograničava koliko zadataka može istovremeno raditi na dijeljenom (zaštićenom) resursu: bazi podataka u koju se piše, globalnom spremištu varijabli, datoteci ili vanjskom agentu s ograničenom brzinom. Pridružite ga bilo kojoj fazi s semaphore: — prije nego što se rad faze pokrene, mehanizam stječe jednu dozvolu imenovanog semafora radnog prostora; dozvola se uvijek oslobađa nakon toga, čak i ako faza ne uspije. permits: 1 čini ga muteksom: samo jedan zadatak istovremeno (kroz sva paralelna pokretanja u radnom prostoru) izvršava kritični korak; svaki drugi zadatak čeka dok nositelj ne završi.
timeout_s za dozvolu; ako resurs ostane na kapacitetu, faza vidljivo ne uspijeva umjesto da se zauvijek blokira.ttl_s; ako nositelj padne bez otpuštanja, dozvola automatski istječe tako da resurs nikada nije mrtvo blokiran.semaphore.<name>.waiting, .acquired i .released sistemske događaje; GET /api/workflow/semaphores prikazuje kapacitet, nositelje i dostupne dozvole.acquire_semaphore, release_semaphore i semaphore_status koordiniraju ad-hoc kritične sekcije izvan tijeka rada.semaphore:
name: emr-db-writer
permits: 1 # muteks — jedan pisac istovremeno
timeout_s: 300 # ne uspijeva ako i dalje čeka nakon 5 minuta
ttl_s: 900 # automatsko otpuštanje srušenih nositelja nakon 15 minutaSusret čeka dok se svi uvjeti događaja ne ispune prije nego što sljedeći korak nastavi — suprotno od "prvi događaj pobjeđuje". Postavite join: all u bloku events: faze: svaka pretplata okidača mora biti zadovoljena prije nego što se faza pokrene. Kombinirajte s count: N po pretplati kada se više agenata (ili više izvješća od jednog agenta) mora prijaviti — na primjer, odobrenje dizajna, završetak testiranja i sigurnosno odobrenje prije nego što se faza izdavanja izvrši.
join: any (zadano) — faza se pokreće kada je prva pretplata okidača zadovoljena.join: all — susret: svaka pretplata okidača (svaka sa svojom temom, filtrom klase i opcionalnim count) mora biti zadovoljena; tek tada faza postaje izvršna.trigger_events i izlažu predlošcima kao inputs.events (popis objekata događaja s payloadima).events:
join: all # susret — čekaj SVAKU pretplatu ispod
subscribe:
- topic: design.approved
mode: trigger
- topic: tests.passed
mode: trigger
- topic: security.cleared
mode: trigger
count: 1Faze biraju alate iz istog registra koji koristi chat agent:
create_database, apply_migrations i dump_schema za vlastite slojeve podataka.docker_build / docker_push, compose up/down, SSH i
cloud-CLI implementacije (Fly, Render, Railway, Vercel), također sigurno za simulaciju.Class.method) u matematici, obradi signala, kontrolama, statistici i više./v1
API izlaže pokretanja, događaje, okidače, predloške i generiranje za CI i integracije.db.provision → implementaciju → generirane testove → sigurnosnu reviziju → pakiranje za
implementaciju → CI generiranje, s ljudskim vratima prije pakiranja — potpuni put od briefa do produkcije koji
možete prilagoditi u minutama.Prediktivno dovršavanje karticama nudi inline prijedloge koda za popunjavanje sredine dok tipkate u uređivaču — prihvatite prijedlog s Tab. To je opt-in i na motoru i na web uređivaču.
DCC_TAB_COMPLETE=1. Uređivač poziva
POST /api/complete krajnju točku motora, koja vraća samo tekst za umetanje na kursor.VITE_TAB_COMPLETE=1, ili u vrijeme
izvođenja s localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (zatim ponovno učitajte).Otvorite Naplatu iz bočne trake za upravljanje svojim planom i korištenjem. Korištenje AI-ja mjeri se u kreditima američkih dolara na temelju tokena koje troše temeljni modeli.
| Plan | Mjesečna cijena | Uključeno mjesečno korištenje AI-ja |
|---|---|---|
| Basic | $20 | $10 |
| Pro | $75 | $30 |
| Ultimate | $200 | $150 |
API ključ pristupnika (osobni pristupni token) omogućuje vam programsko korištenje javnog DeepCerebra API-ja i CLI-ja.
read, chat, code, agent
— i opcionalni istek u danima (prazno = nikad).Koristite ga s CLI-jem ili API-jem na 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/...Ključ možete preimenovati ili izbrisati (opozvati) bilo kada; svaki ključ prikazuje svoj prefiks, opsege, datum kreiranja/isteka i datum zadnjeg korištenja.
Prebacite se na Chrome, Edge ili Brave, ili umjesto toga koristite Otvori iz Gita.
Kliknite Zaustavi, zatim preformulirajte s konkretnim savjetom ili ograničenjem.
dcc-bridge konektor radi i da uređaj prikazuje online.1234) s
učitanim modelom.--gateway
(wss://deepcerebra.ai ili wss://deepcerebra.io) — dvije stranice su zasebne
implementacije, i token s jedne nikada ne radi na drugoj.Otvorite ili kreirajte radnu granu prije korištenja Integriraj za otvaranje pull requesta.
Još uvijek zapeli? Kontaktirajte support@deepcerebra.ai.
Discovery je istraživački chatbot za vaše baze podataka i dokumente. Umjesto da odgovara jednim upitom, radi poput analitičara: formira hipoteze, provodi niz zaštićenih provjera (SQL, graf, pretraživanje dokumenata, provjere sheme, web potvrde), odbacuje objašnjenja koja dokazi opovrgavaju i sintetizira utemeljen odgovor — s grafikonima i transparentnim računom troškova. Otvorite ga s ikone kompasa u bočnoj traci aktivnosti (/app/discovery).
Prostor objedinjuje sve što je potrebno za jedno istraživanje: veze s bazama podataka, zbirke dokumenata, upute za analitičara i proračune. Stvorite ga s + Novi prostor, a zatim upotrijebite ploču za postavljanje s desne strane za:
Upišite pitanje onako kako biste ga postavili kolegi — na primjer "Zašto je volumen MRI skeniranja pao u ožujku?". Ploča za istraživanje prikazuje cijeli proces uživo:
Naknadna pitanja nastavljaju istu nit, tako da analitičar zadržava svoj kontekst.
Grafikoni se prikazuju izravno na ploči za istraživanje. Upotrijebite Izvezi za preuzimanje cijelog upita — odgovora, hipoteza, dokaza i grafikona — kao samostalno HTML izvješće ili PDF kvalitete ispisa, stilizirano sustavom neonskog dizajna.
Svaki prostor ima proračune po upitu: maksimalan broj provjera, rundi istraživanja, sekundi i USD. Stroj se uredno zaustavlja na ograničenju i izvještava što je do sada pronašao. Trošak svake provjere detaljno je naveden na računu, tako da uvijek znate gdje je potrošnja otišla.
/v1/discovery/* s PAT-om koji nosi opseg discovery (stvorite ga pod Račun → API tokeni). Streaming upiti koriste SSE. Vanjski izvršitelji mogu posuditi samo istraživačko planiranje putem Thinking API-ja (/v1/think/*, opseg think).pip install deepcerebra-discovery, then
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask) u bilo koji tijek rada kako biste pokrenuli istraživanje kao korak cjevovoda; odgovor, grafikoni i račun teku u nizvodne faze.discovery_ask i
discovery_list_spaces kao MCP alate, tako da i vanjski MCP klijenti mogu pokretati istraživanja.