A DeepCerebra Coder egy ügynöki kódolási asszisztens. Egy egyszerű automatikus kiegészítő kopilóttal ellentétben tervezi, írja, refaktorálja, parancsokat futtat, eszközöket hív meg, és iterál a teljes projekten — Ön pedig áttekinti és jóváhagyja az általa javasolt változtatásokat.
| Kiadás | Legjobb | Fájlhozzáférés |
|---|---|---|
| Webalkalmazás | Telepítés nélkül, bármely gépről használható | Bizalmas, böngészőn belüli tárolás (és Git repók) |
| Asztali (Windows / Linux / macOS) | Helyi fejlesztés, helyi modellek | Közvetlen helyi fájlrendszer |
| CLI & API | Szkriptelés, CI/CD, automatizálás | Helyi fájlok / programozott |
Ez az útmutató a deepcerebra.ai webalkalmazásra összpontosít; az asztali alkalmazás ugyanazokat a paneleket és munkafolyamatokat tükrözi.
Használja a Chrome, Edge vagy Brave aktuális verzióját a teljes élményért — egy helyi mappa megnyitása a Chromium File System Access API-ra támaszkodik. A Firefox és a Safari működik a csevegéshez és a Git-alapú projektekhez, de nem tud közvetlenül helyi mappát megnyitni.
/register?plan=basic (vagy pro / ultimate) oldal felkeresésével, vagy kezdje el most, és válasszon csomagot később a Számlázás menüpontban.Bejelentkezés után a munkaterületre érkezik, amely minden panelt egy képernyőn jelenít meg:
Húzza a szerkesztő és a csevegés közötti elválasztót az elrendezés újraegyensúlyozásához, és húzza a vízszintes elválasztót a terminál átméretezéséhez. A bal oldali oldalsávon navigálhat a Munkaterület, Bővítmények, API kulcsok, Számlázás és Visszajelzés menüpontokhoz.
repo hatókört (klasszikus) vagy egy finomhangolt tokent a Contents + Pull requests-szel; GitLab esetén használja az api hatókört. A tokenje a szerveren tárolódik — csak a fájltartalom kerül be a böngészőbe.owner/name formátumban (szűrje a listát a sajátjának megtalálásához), majd válasszon egy ágat.dcc/my-feature) opciót, hogy munkáját elkülönítse az alapértelmezett ágtól.A csevegési előzmények a megnyitott projekthez kapcsolódnak. A mappák váltása automatikusan új munkamenetet indít, és betölti az adott mappa korábbi munkameneteit, újra megnyitva a legutóbbit, így ott folytathatja, ahol abbahagyta.
A DeepCerebra által belsőleg használt mappák — .deepcerebra, .sessions — megjelennek a fában
de alapértelmezetten összecsukva vannak, hogy ne zsúfolják a forráskódot.
Írja le, mit szeretne egyszerű nyelven — tegyen fel kérdést, kérjen funkciót, vagy mutasson rá egy hibára. Legyen specifikus a fájlokra, keretrendszerekre és korlátozásokra vonatkozóan a legjobb eredmény eléréséhez. Csatolja a releváns fájlokat a promptba húzva.
A válaszok a Cursorhoz hasonlóan vannak rendezve: az ügynök érvelése elkülönül a szállítandó anyagtól. Minden válaszblokk jobb felső sarkában található egy másolás ikon, így lemásolhat egy elkészült jelentést, dokumentumot, vagy egy futtatásra szánt parancsot.
lxml-t az html.parser helyett"), hogy az ügynök kilépjen egy ciklusból.@deepcerebra paranccsal hívja meg, és az olyan előtagok, mint a [deep], mélyebb érvelést kérnek.Válasszon módot a prompt melletti módválasztóból. Mindegyik beállítja, hogy az ügynök mennyit tervez, és mennyire szabadon szerkeszt:
| Mód | Mit csinál | Használja, ha… |
|---|---|---|
| Ügynök | Autonóm módon tervez és szerkeszt a projektben | Azt szeretné, hogy az asszisztens végponttól végpontig megvalósítson egy változtatást |
| Kérdez | Válaszol a kódjával kapcsolatos kérdésekre szerkesztés nélkül | Meg akarja érteni a kódbázist |
| Terv | Megközelítést vázol fel bármilyen szerkesztés előtt | A feladat nagy, vagy először kompromisszumokat kell rendezni |
| Szerkeszt | Fókuszált szerkesztéseket végez az aktuális kontextusban | Kicsi, célzott változtatást szeretne |
Amikor az ügynök fájlváltoztatásokat javasol, egy Javasolt változtatások panel jelenik meg a csevegési bemenet felett, felsorolva minden érintett fájlt a hozzáadott (+) és eltávolított (−) sorok számával.
applied (és · disk, ha valódi mappába íródtak) jelöléssel vannak ellátva.Kapcsolja be a terminált a szerkesztő alatt a buildek, tesztek és szkriptek futtatásához. Az Ön engedélyével az ügynök parancsokat hajthat végre és olvashatja azok kimenetét munkájának ellenőrzéséhez; a hosszan futó parancsok kimenetet streamelnek, így nyomon követheti a folyamatot. Zárja be a terminált a fejlécéből, amikor nincs rá szüksége.
Nagyobb célok esetén használja a Terv módot (vagy kérje meg az ügynököt, hogy először tervezzen). A tervező átvizsgálja a projektet, a célt függőségtudatos feladatokra bontja, és mindegyiket a megfelelő szakemberhez (építész, kódoló, tesztelő, dokumentáció) rendeli.
Nyissa meg a modellválasztót a prompt mellett. Az opciók a következőképpen vannak csoportosítva:
Automatikus módban a DeepCerebra rétegzett, adaptív útválasztást használ: az egyszerű feladatok gyors, gazdaságos modellhez kerülnek, míg a komplex vagy tervezésigényes munka (például a Terv mód) erősebb modellhez irányítódik. Ez automatikusan egyensúlyozza a költségeket és a minőséget, így ritkán kell manuálisan választania.
Kéréseit saját szolgáltatói fiókján keresztül irányíthatja a mért platformhasználat helyett.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).A platform (DeepCerebra) modellekhez nincs szükség kulcsra. Bármikor eltávolíthat egy kulcsot a Eltávolítás gombbal.
A DCC Bridge egy kis
dcc-bridge csatlakozón keresztül köti össze saját számítógépét a webalkalmazással, két képességet feloldva egyszerre:
A csatlakozó hitelesített WebSocketen keresztül kifelé tárcsáz — nincs szükség bejövő portokra, és működik NAT és tűzfalak mögött is. Windows, macOS és Linux rendszereken fut (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
és a beillesztésre kész csatlakozó parancsot — a token pontosan egyszer jelenik meg.pip install git+https://github.com/mohammadkhair7/DeepCerebra-connector
# majd futtassa a párosítási kártyáról másolt parancsot, pl.:
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxxwss://deepcerebra.ai vagy wss://deepcerebra.io) — a párosítási kártya előre kitölti a megfelelőt. A két oldal különálló telepítések, külön fiókokkal és tokenekkel.1234) betöltött modellel.Alapértelmezetten a parancsok egy dedikált munkaterület mappára (~/DeepCerebra) korlátozódnak. Ahhoz, hogy valódi projektmappáiban dolgozzon előre konfigurált CLI-jeivel, explicit módon engedélyezze őket a csatlakozó indításakor:
# egy vagy több valódi mappa engedélyezése (ismételhető)
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx --host-dir "F:\MyProjects"
# vagy az egész gép (figyelmeztetést nyomtat; előnyben részesítse a --host-dir-t)
python -m dcc_bridge ... --allow-any-dirEzután nyissa meg a Terminál panelt, kattintson a Végrehajtási cél felugró ablakra (laptop ikon), válassza a Saját számítógép opciót, és válasszon egy munkakönyvtárat. Ekkor mind az Ön által beírt parancsok, mind az ügynök build/teszt parancsai a gépén futnak le.
--no-exec egy
eszközt csak következtetésre alkalmassá tesz (GPU modellek, parancsok nélkül).Egy Git-alapú projekt megnyitásakor egy ág sáv jelenik meg a Fájlkezelőben, amely mutatja az aktuális ágat és két műveletet:
main). Munkaágon kell lennie, nem az alapértelmezett ágon.Ha a push webhook engedélyezve van, a Fájlkezelő automatikusan frissül, amikor a csapattársak pusholnak, szinkronban tartva mindenkit — ez az alapja a DeepCerebra-n keresztüli kollaboratív csapatfejlesztésnek.
Bővítse az ügynököt külső eszközökkel és adatokkal a Model Context Protocol segítségével. Konfigurálja
a szervereket egy .deepcerebra/mcp.json fájlban, például:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Az engedélyezett MCP eszközök automatikusan elérhetővé válnak az ügynök számára, amikor relevánsak a kéréséhez. Helyi (stdio) és távoli (http/sse) szerverek egyaránt támogatottak.
allowlist-et sorol fel, csak azok az eszközök futhatnak.autoApprove-ban.Ha egy szerver MCP erőforrásokat vagy prompt sablonokat tesz közzé, az ügynök automatikusan eszközöket kap azok használatához (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Adjon hozzá egy auth blokkot egy távoli szerverhez. A titkok támogatják a ${ENV_VAR} interpolációt:
// Statikus bearer token (literál vagy környezeti változóból)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${GITHUB_TOKEN}" }
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "GITHUB_TOKEN" }
// Egyéni fejléc (pl. API kulcs)
"auth": { "type": "header", "header": "x-api-key", "value": "${MY_KEY}" }
// OAuth 2.0 kliens-hitelesítő adatok
"auth": {
"type": "oauth", "grant": "client_credentials",
"tokenUrl": "https://auth.example.com/oauth/token",
"clientId": "${MCP_CLIENT_ID}", "clientSecret": "${MCP_CLIENT_SECRET}",
"scope": "mcp.read mcp.write"
}Az ügynök gondolkodását és cselekedeteit egyetlen, fájlalapú konvencióval — a
.deepcerebra/ könyvtárral — alakíthatja, amely azonos módon működik az asztali alkalmazásban, a
webalkalmazásban és az API-ban. A webalkalmazásban mindezeket az Ügynök nézet alatt kezelheti; asztali környezetben és az API-n keresztül egyszerű fájlok, amelyeket a projektjével együtt véglegesít.
A konfiguráció több hatókörből kerül felfedezésre; ha ugyanaz az elem több helyen is létezik, a magasabb precedenciájú nyer:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(legalacsonyabb) (legmagasabb)<repo>/.deepcerebra/…, a projekttel együtt véglegesítve.~/.deepcerebra/…, az Ön személyes alapértelmezései projektek között.A szabályok tartós utasítások — kódolási szabványok, architektúra konvenciók, domain kontextus — amelyeket az ügynök rendszer promptjába injektálnak. Markdown fájlokként élnek a .deepcerebra/steering/ alatt, plusz az mindig aktív AGENTS.md szabvány. A frontmatter szabályozza, hogy mikor töltődik be egy szabály:
---
inclusion: fileMatch # always | fileMatch | auto | manual
globs: "src/**/*.ts" # or fileMatchPattern
name: api-design
description: REST conventions
---
# API tervezés
- Használjon REST erőforrás főneveket, többes számban.always — minden fordulóban (az alapértelmezett).fileMatch — csak akkor, ha egy kontextusban lévő fájl illeszkedik a globs-hoz.auto — amikor a kérése illeszkedik a szabály name/description-jéhez.manual — csak akkor, ha #név vagy /név formában hivatkozik rá.Egy gyökér AGENTS.md a teljes tárházra vonatkozik; egy beágyazott AGENTS.md (pl.
services/api/AGENTS.md) csak az adott mappa alatti fájlokra vonatkozik. A webalkalmazásban az
Ügynök → Irányítás nézet minden szabályhoz egy Hatókör választót
(Globális / Projekt / Csapat) biztosít.
A készségek újrafelhasználható forgatókönyvek, amelyeket az ügynök igény szerint tölt be. Minden készség egy mappa, amely tartalmaz egy
SKILL.md fájlt a .deepcerebra/skills/ alatt:
---
name: deploy-release
description: How to cut and publish a versioned release.
disable-model-invocation: false # true => manual-only (/skill)
---
# Kiadás telepítése
1. Verziószám növelése, buildelés és tesztelés.
2. Címkézés és közzététel.Az ügynök egy könnyű katalógust (név + leírás) lát, és a
load_skill eszközzel behúzza a teljes törzset, amikor releváns. Explicit módon is meghívhat egyet a
/skill <név> paranccsal. Állítsa a disable-model-invocation: true értéket, hogy egy készség csak manuálisan legyen elérhető.
A hookok automatizálást futtatnak életciklus eseményeken. Definiálja őket .deepcerebra/hooks/*.hook.json formátumban:
{
"title": "Format on save",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Az események közé tartozik a promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact és agentStop
(a Cursor/Claude írásmódok is elfogadottak). Egy művelet lehet shell (parancs futtatása) vagy
agentPrompt (kérdés az ügynöknek). Egy preToolUse hook engedélyezheti,
megtagadhatja vagy megkérdezheti az általa elfogott eszközhívást.
Az alügynökök olyan szakértő ügynökök, amelyeket Ön definiál és delegál. Mindegyik egy Markdown fájl a
.deepcerebra/agents/ alatt, frontmatterrel és egy törzzsel (a rendszer promptja):
---
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
---
Ön egy aprólékos biztonsági ellenőr…A fő ügynök a task (blokkoló), task_async +
task_status / task_result (háttér), vagy task_parallel (fan-out) segítségével delegál.
Egy plugin szabályokat, készségeket, hookokat, alügynököket és MCP szervereket csomagol egyetlen telepíthető csomagba a
.deepcerebra/plugins/<név>/ alatt, amelyet egy plugin.json manifeszt ír le:
{
"name": "Acme Standards",
"version": "1.2.0",
"description": "Acme rules + skills + review agents.",
"enabled": true
}A plugin tartalma a legalacsonyabb precedenciával kerül egyesítésre, így az Ön saját szabályai és készségei mindig felülírják egy pluginét. Tiltson le egy plugint a "enabled": false beállítással vagy egy .disabled jelölőfájllal.
DCC_ORG_CONFIG_DIR egy megosztott .deepcerebra könyvtárra mutatva, vagy a szabályok
Csapat hatókörre állításával a webalkalmazásban.A Munkafolyamat Stúdió egy vizuális tervező a többügynökös automatizáláshoz. Szakaszokat — mindegyik egy ügynök, egy speciális lépés vagy egy vezérlő primitív — állít össze egy gráfba, összeköti őket függőségekkel, és futtatja a teljes orchestrációt a motoron élő, szakaszonkénti előrehaladással, költségvetésekkel és emberi jóváhagyási kapukkal. A munkafolyamatok hordozható YAML/JSON definícióként menthetők, amelyeket exportálhat, importálhat, verziózhat Gitben, és futtathat az API-ból vagy a CLI-ből.
| Szakasz típusa | Mit csinál |
|---|---|
agent | Egy ügynök forduló a csatolt készségekkel és eszközökkel. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Specifikáció-központú szállítás: követelmények vázolása, tervezés, majd feladatokra bontás és végrehajtás — mindegyik kapuzható. |
documents.generate | Készítsen egy csiszolt dokumentumot a korábbi szakaszok kimeneteiből. |
fan_out | Párhuzamos széleskörű kutatás számos altémában szintézissel. |
map / loop / switch |
Vezérlő primitívek: futtat egy törzset elemenként, ismétel egy feltételig, vagy elágazik esetek között. |
verify / browser_verify |
Futtasson teszteket vagy parancsokat a sandboxban; ellenőrizzen egy futó UI-t böngésző automatizálással. |
orchestrate | Dinamikus útválasztás: egy orchestrátor ügynök beolvassa a kérést, és eseményeken keresztül a legjobb alsóbb szintű ügynök(ök)höz továbbítja. |
external.agent | Hívjon meg egy regisztrált harmadik féltől származó ügynököt HTTP-n (A2A) keresztül, mintha az egy natív szakasz lenne. |
eval | Értékeljen egy felsőbb szintű kimenetet ellenőrzések (tartalmaz / regex / hossz / LLM-bíró) alapján; hibázzon egy küszöbérték alatt. |
db.provision | Generáljon egy saját adatréteget: docker-compose az adatbázishoz, verziózott SQL migrációk, kezdeti adatok, .env sablon és egy Mermaid ERD; opcionális hitelesítési váz; azonnal alkalmazhat migrációkat SQLite-ra. |
ci.generate | Generáljon egy véglegesítésre kész CI/CD pipeline-t (GitHub Actions, GitLab CI, vagy Azure Pipelines) lint → teszt → szkennelés → build → telepítés és környezetpromóció funkciókkal. |
deploy.package | Generáljon éles környezeti telepítési eszközöket: többlépcsős Dockerfile, docker-compose, Kubernetes manifesztek, vagy Helm chart — fájlok, amelyeket Ön birtokol és véglegesít. |
test.generate | Generáljon egység / API / E2E tesztsorozatokat a felépített alkalmazáshoz plusz egy követelmény-teszt nyomonkövethetőségi mátrixot. |
test.verify | Futtasson egy tesztsorozatot (pytest, vitest, jest, Playwright) és kapuzza a futtatást a sikeres arányán. |
security.audit | Vizsgálja át a függőségeket ismert sebezhetőségek szempontjából, és a fát a hardkódolt titkok szempontjából; riasztási eseményeket tesz közzé és ír egy megállapítási jelentést. |
preview | Indítsa el a generált alkalmazást helyileg, és jelenítse meg élő URL-jét a futtatási panelen (link + inline keret) egy preview.ready eseményen keresztül. |
design.import | Alakítson át egy UI tervezési képet (képernyőfotó, mockup, Figma export) strukturált implementációs specifikációvá az alsóbb szintű szakaszok számára. |
Minden szakasz — típustól függetlenül — közzétehet és feliratkozhat típusos eseményekre a munkaterület eseménybuszán, így az ügynökök üzenetközvetítő hálózaton keresztül koordinálnak, nem csak a DAG-on keresztül:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external, vagy alert — szűrhető az előfizetésekben és az újrajátszásban.trigger (a szakasz akkor fut le, amikor egy megfelelő esemény érkezik; a parkolt szakaszokkal rendelkező futtatás figyelő állapotban marad), gate (egy gépi kapu, amelyet egy esemény hagy jóvá emberi kattintás helyett), és data (a payload beolvad a szakasz kontextusába).agent.<szakasz-azonosító>.request címére.triggers: blokkja felkészíti arra, hogy bejövő webhookok, cron ütemezések, események, vagy csevegés alapján induljon el — még akkor is, ha a Stúdió zárva van.Az eseményekre reagáló ügynökök deklarálhatnak egy tartósan elnevezett várólistát, így a megfelelő események soha nem vesznek el, amíg az ügynök foglalt, vagy mielőtt egy futás figyelne. Egy trigger feliratkozásnál állítsa be a queue: <name> értéket – a motor az adott témát egy FIFO várólistához köti a munkaterület eseménybuszán (amely a .deepcerebra/workflows/events/queues/ alatt van tárolva). Minden ettől a ponttól kezdve közzétett megfelelő esemény rögzítésre kerül a várólistán; amikor a szakasz futtathatóvá válik, a motor legrégebbi-első sorrendben veszi ki az eseményeket, és egyesével fogyasztja el őket.
count — N darab sorba rendezett (vagy kézbesített) eseményt igényel, mielőtt a feliratkozás teljesül (hasznos, ha több dolgozónak kell jelentkeznie).GET /api/workflow/queues listázza a mélységet és a kötéseket; a GET /api/workflow/queues/{name} betekintést nyújt a függőben lévő eseményekbe; a chat ügynökök hívhatják az event_queue_status és pop_queued_event eszközöket.events:
subscribe:
- topic: ticket.created
mode: trigger
queue: triage-inbox # durable FIFO — events wait here for this agent
map:
payload.ticket_id: ticket_idA szemafor korlátozza, hogy hány feladat működhet egyszerre egy megosztott (védett) erőforráson: egy írás alatt álló adatbázison, egy globális változótárolón, egy fájlon vagy egy sebességkorlátozott külső ügynökön. Csatoljon egyet bármely szakaszhoz a semaphore: segítségével – mielőtt a szakasz munkája futna, a motor megszerez egy engedélyt a megnevezett munkaterület szemaforjából; az engedély utána mindig felszabadul, még akkor is, ha a szakasz sikertelen. A permits: 1 mutexet hoz létre: egyszerre csak egy feladat (a munkaterület összes párhuzamos futása között) hajtja végre a kritikus lépést; minden más feladat addig vár, amíg a tartó befejezi.
timeout_s ideig blokkolnak egy engedélyre; ha az erőforrás kapacitáson marad, a szakasz láthatóan hibát jelez, ahelyett, hogy örökké lefagyna.ttl_s értékkel; ha egy tartó felszabadítás nélkül összeomlik, az engedély automatikusan lejár, így az erőforrás soha nem kerül holtpontra.semaphore.<name>.waiting, .acquired és .released rendszereseményeket bocsát ki; a GET /api/workflow/semaphores mutatja a kapacitást, a tartókat és az elérhető engedélyeket.acquire_semaphore, release_semaphore és semaphore_status eszközök koordinálják az ad-hoc kritikus szakaszokat a munkafolyamaton kívül.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 minutesA Rendezvous megvárja, amíg több eseményfeltétel is teljesül, mielőtt a következő lépés folytatódna – ez az „első esemény nyer” ellentéte. Állítsa be a join: all értéket a szakasz events: blokkjában: minden trigger feliratkozásnak teljesülnie kell, mielőtt a szakasz futna. Kombinálja feliratkozásonkénti count: N értékkel, amikor több ügynöknek (vagy egy ügynök több jelentésének) is be kell jelentkeznie – például tervezési jóváhagyás, teszt befejezése és biztonsági jóváhagyás egy kiadási szakasz végrehajtása előtt.
join: any (alapértelmezett) — a szakasz akkor fut, amikor az első trigger feliratkozás teljesül.join: all — rendezvous: minden trigger feliratkozásnak (mindegyiknek saját témával, osztályszűrővel és opcionális count értékkel) teljesülnie kell; csak ekkor válik a szakasz futtathatóvá.trigger_events néven, és sablonok számára elérhetővé válik inputs.events néven (eseményobjektumok listája adatcsomagokkal).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: 1A szakaszok ugyanabból a regiszterből választanak eszközöket, amelyet a csevegő ügynök használ:
create_database, apply_migrations, és dump_schema a saját adatrétegekhez.docker_build / docker_push, compose fel/le, SSH és felhő-CLI telepítések (Fly, Render, Railway, Vercel), szintén szimulációbiztos.Class.method néven) a matematika, jelfeldolgozás, vezérlés, statisztika és még sok más területén./v1 API futtatásokat, eseményeket, triggereket, sablonokat és generálást tesz közzé a CI és integrációk számára.db.provision → implementáció → generált tesztek → biztonsági audit → telepítési csomagolás →
CI generálás folyamatát, emberi kapuval a csomagolás előtt — egy teljes, percek alatt adaptálható útvonal a brieftől a gyártásig.A prediktív tabulátor kiegészítés beépített, középre illesztett kódjavaslatokat kínál gépelés közben a szerkesztőben — fogadja el a javaslatot a Tab billentyűvel. Ez opt-in mind a motoron, mind a webes szerkesztőn.
DCC_TAB_COMPLETE=1-re. A szerkesztő meghívja a
motor POST /api/complete végpontját, amely csak a kurzornál beillesztendő szöveget adja vissza.VITE_TAB_COMPLETE=1-gyel, vagy futásidőben a
localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1')-gyel (majd frissítse az oldalt).Nyissa meg a Számlázás menüpontot az oldalsávon a csomag és a használat kezeléséhez. Az AI használatát amerikai dollár kreditekben mérik, az alapul szolgáló modellek által felhasznált tokenek alapján.
| Csomag | Havi ár | Tartalmazott havi AI használat |
|---|---|---|
| Alap | $20 | $10 |
| Pro | $75 | $30 |
| Ultimate | $200 | $150 |
Egy gateway API kulcs (személyes hozzáférési token) lehetővé teszi a DeepCerebra nyilvános API és CLI programozott használatát.
read, chat, code, agent
— és egy opcionális lejáratot napokban (üres = soha).Használja a CLI-vel vagy az API-val a deepcerebra.ai címen:
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/...Bármikor átnevezheti vagy törölheti (visszavonhatja) a kulcsot; minden kulcs mutatja az előtagját, hatóköreit, létrehozási/lejárati dátumát és utolsó használatának dátumát.
Váltson Chrome, Edge vagy Brave böngészőre, vagy használja helyette a Megnyitás Gitből opciót.
Kattintson a Leállítás gombra, majd fogalmazza újra egy konkrét tippel vagy korlátozással.
dcc-bridge csatlakozó fut, és az eszköz online állapotot mutat.1234) betöltött modellel.--gateway-ként
(wss://deepcerebra.ai vagy wss://deepcerebra.io) — a két oldal különálló telepítések, és az egyikről származó token soha nem működik a másikon.Nyisson meg vagy hozzon létre egy munkaágat, mielőtt az Integrálás funkciót használná egy pull request megnyitásához.
Még mindig elakadt? Lépjen kapcsolatba a support@deepcerebra.ai címen.
A Discovery egy vizsgálódó chatbot az adatbázisaihoz és dokumentumaihoz.
Ahelyett, hogy egyetlen lekérdezéssel válaszolna, elemzőként működik: hipotéziseket állít fel,
védett vizsgálatok (SQL, gráf, dokumentumkeresés, sémaellenőrzések, webes megerősítés) sorozatát futtatja le, megcáfolja a
bizonyítékok által elvetett magyarázatokat, és egy alátámasztott választ szintetizál – diagramokkal és átlátható
költségelszámolással. Nyissa meg az aktivitási sávban található iránytű ikonról
(/app/discovery).
Egy Tér mindent magában foglal, amire egy kérdéssorhoz szükség van: adatbázis-kapcsolatokat, dokumentumgyűjteményeket, utasításokat az elemző számára és költségvetéseket. Hozzon létre egyet a + Új tér gombbal, majd használja a jobb oldali beállítási panelt a következőkhöz:
Tegyen fel egy kérdést úgy, ahogyan egy kollégájának tenné – például „Miért csökkent az MRI-vizsgálatok száma márciusban?”. A vizsgálati tábla élőben közvetíti a teljes folyamatot:
A további kérdések ugyanazt a szálat folytatják, így az elemző megőrzi a kontextusát.
A diagramok beágyazva jelennek meg a vizsgálati táblán. Használja az Exportálás funkciót a teljes lekérdezés – a válasz, a hipotézisek, a bizonyítékok és a diagramok – letöltéséhez önálló HTML jelentésként vagy nyomtatási minőségű PDF-ként, a neon design rendszer stílusában.
Minden tér lekérdezésenkénti költségvetéssel rendelkezik: maximális számú vizsgálat, vizsgálati forduló, másodperc és USD. A motor tisztán leáll a korlátnál, és jelenti, amit eddig talált. Minden vizsgálat költsége tételesen szerepel a nyugtán, így mindig tudja, hová ment a kiadás.
/v1/discovery/* alatt egy
PAT-tal, amely a discovery hatókört hordozza (hozza létre a Fiók → API Tokenek alatt).
A streamelt lekérdezések SSE-t használnak. Külső végrehajtók kölcsönözhetik a vizsgálati tervezést a Thinking API-n keresztül
(/v1/think/*, hatókör think).pip install deepcerebra-discovery, then
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask) bármely munkafolyamatba, hogy vizsgálatot futtasson futószalag lépésként; a válasz,
a diagramok és a nyugta az alsóbb szakaszokba áramlanak.discovery_ask és
discovery_list_spaces funkciókat MCP eszközként teszi elérhetővé, így külső MCP kliensek is futtathatnak vizsgálatokat.