1 Вовед и изданија

DeepCerebra Coder е агентски асистент за кодирање. За разлика од обичен копилот за автоматско комплетирање, тој планира, пишува, рефакторира, извршува команди, повикува алатки и итерира низ вашиот цел проект — со вас кои ги прегледувате и одобрувате промените што ги предлага.

Три начини за користење

Овој водич се фокусира на веб-апликацијата на deepcerebra.ai; десктоп-апликацијата ги отсликува истите панели и работни текови.

2 Започнување и сметка

Поддржани прелистувачи

Користете актуелна верзија на Chrome, Edge или Brave за целосно искуство — отворањето на локална папка се потпира на Chromium File System Access API. Firefox и Safari работат за разговор и за проекти поддржани од Git, но не можат директно да отворат локална папка.

Креирајте сметка

1. Кликнете Започни на почетната страница.
2. Пополнете го вашето опционално име за приказ, е-пошта, земја и датум на раѓање (мора да имате најмалку 18 години).
3. Изберете го вашиот јазик на интерфејс и лозинка од најмалку 12 знаци.
4. Прочитајте го известувањето за договорот и потврдете. Креирањето сметка значи дека се согласувате со Условите за користење, Изјавата за приватност, Описот на услугите и Глобалниот DPA.
5. Кликнете Креирај сметка, потоа потврдете ја вашата е-пошта ако биде побарано, и најавете се.

Ресетирајте ја вашата лозинка

1. На страницата за најава, кликнете Ја заборавивте лозинката?
2. Внесете ја вашата е-пошта и отворете ја врската за ресетирање испратена во вашето сандаче.
3. Поставете нова лозинка (минимум 12 знаци).

3 Работниот простор на прв поглед

По најавувањето, слетувате во работната површина, која ги става сите панели на еден екран:

• Explorer (лево) — дрвото на датотеки за отворениот проект, со копче за освежување и затворање.
• Editor (центар) — содржина на датотеки со истакнување на синтакса и преглед на мини-мапа; вградените разлики се појавуваат овде кога агентот предлага промени.
• Terminal (под уредникот, вклучување/исклучување) — извршувајте команди и читајте излез.
• Chat (десно) — разговорот со агентот; ова е примарниот панел што го исполнува просторот.

Повлечете го разделувачот помеѓу уредникот и разговорот за да го ребалансирате распоредот, и повлечете го хоризонталниот разделувач за да ја промените големината на терминалот. Левата странична лента исто така води до Работен простор, Екстензии, API клучеви, Наплата и Повратни информации.

4 Отворање проект

4.1 Отворете локална папка

1. Во Explorer, кликнете Отвори папка на проект.
2. Изберете папка и дајте му дозвола на прелистувачот да ја чита.
3. Датотеките се читаат во вашиот шифриран работен простор во прелистувачот — ништо не се поставува. Ќе видите бројач во живо и конечен преглед (број на датотеки · големина, плус сите прескокнати или скратени датотеки).

4.2 Отвори од Git (GitHub / GitLab)

1. Кликнете Отвори од Git во Explorer.
2. Изберете го GitHub или GitLab табот и залепете личен пристапен токен. За GitHub користете го опсегот repo (класичен) или токен со фино-гранулиран пристап со Содржини + Барања за повлекување; за GitLab користете го опсегот api. Вашиот токен се чува на серверот — само содржината на датотеките се повлекува во прелистувачот.
3. Внесете го репозиториумот како owner/name (филтрирајте ја листата за да го најдете вашиот), потоа изберете гранка.
4. По избор штиклирајте Креирајте нова работна гранка (на пр. dcc/my-feature) за да ја задржите вашата работа изолирана од стандардната гранка.
5. Опционално овозможете го push webhook за Explorer да се освежува веднаш кога соиграчите ќе притиснат (потребна е јавна gateway URL).
6. Кликнете Отвори репозиториум.

4.3 Освежи, префрли и затвори

• Освежи (↻ во заглавието на Explorer) повторно ја скенира папката или ги повлекува најновите од Git.
• Отвори друга папка или Отвори од Git од копчињата под дрвото.
• Затвори проект (икона за корпа за отпадоци) го брише работниот простор во прелистувачот.

4.4 Сесии за разговор со опсег на папка

Историјата на разговор е поврзана со отворениот проект. Префрлувањето папки автоматски започнува нова сесија и ги вчитува претходните сесии на таа папка, повторно отворајќи ја најновата за да можете да продолжите од каде што сте застанале.

4.5 Оперативни папки

Папките што DeepCerebra ги користи интерно — .deepcerebra, .sessions — се појавуваат во дрвото но се стандардно колабирани за да не го натрупуваат вашиот извор.

5 Работа со датотеки

• Кликнете на датотека во Explorer за да ја отворите во уредникот; мини-мапата ви помага да се движите низ долги датотеки.
• Повлечете датотека од Explorer во полето за разговор за да ја прикачите како експлицитен контекст за вашата следна порака.
• Кога агентот предлага измени, уредникот покажува вградена разлика за избраната датотека.

6 Разговор со агентот

Напишете барање

Опишете што сакате со едноставен јазик — поставете прашање, побарајте функција или посочете грешка. Бидете специфични за датотеките, рамките и ограничувањата за да добиете најдобар резултат. Прикачете релевантни датотеки со влечење во полето за барање.

Читајте одговори, во стилот на Cursor

Одговорите се организирани како Cursor: расудувањето на агентот е одвоено од испорачливото. Секој блок за одговор има икона за копирање во горниот десен агол за да можете да копирате готов извештај, документ или команда што треба да ја извршите.

Управувајте или запрете извршување

• Користете Стоп за да запрете извршување што оди во погрешна насока, потоа прецизирајте го вашето барање.
• Дајте совети (на пр. „користете lxml наместо html.parser“) за да го извадите агентот од јамка.

7 Четирите режими на разговор

Изберете режим од селекторот на режими до полето за барање. Секој режим прилагодува колку агентот планира и колку слободно уредува:

8 Преглед и примена на промени

Кога агентот предлага промени во датотеките, панелот Предложени промени се појавува над влезот за разговор, наведувајќи ја секоја допрена датотека со додадени (+) и отстранети (−) броеви на линии.

• Кликнете на ред со датотека за да ја отворите нејзината вградена разлика во уредникот.
• Примени или Одбиј една датотека, или користете Примени ги сите / Одбиј ги сите.
• Применетите промени се означени applied (и · disk кога се запишани во вистинска папка).
• Ако нема папка за запишување, значката само работен простор покажува дека промените се применуваат на работниот простор во прелистувачот.

9 Интегриран терминал

Префрлете го терминалот под уредникот за извршување на изградби, тестови и скрипти. Со ваше овластување, агентот може да извршува команди и да го чита нивниот излез за да ја потврди својата работа; долготрајните команди го пренесуваат излезот за да можете да го следите напредокот. Затворете го терминалот од неговото заглавие кога не ви е потребен.

10 Режим на планирање и извршување

За поголеми цели, користете го режимот План (или побарајте од агентот прво да планира). Планерот го скенира вашиот проект, ја разложува целта на задачи свесни за зависности и ја доделува секоја на вистинскиот специјалист (архитект, кодер, тестер, документација).

• Прегледајте и уредете го планот — додајте, отстранете или изменете задачи пред извршување.
• Извршете слој по слој — независните задачи се извршуваат заедно; планерот може повторно да планира ако задачата не успее.
• Паузирајте, продолжете или прекинете извршување во секое време.

11 Избор на модели и Auto

Отворете го избирачот на модели до полето за барање. Опциите се групирани како:

• Auto — дозволете DeepCerebra да го избере најдобриот достапен модел (препорачано).
• Локални (вашиот GPU) — модели опслужувани од вашата сопствена машина (видете §13).
• Платформски gateway-и — хостирани модели, групирани по gateway и потоа по продавач (на пр. Anthropic, OpenAI, Google).

Како функционира Auto изборот

На Auto, DeepCerebra користи слоевито, адаптивно рутирање: едноставните задачи одат на брз, економичен модел, додека сложената или работата со тешко планирање (на пример, режим на планирање) се рутира до посилен модел. Ова автоматски ги балансира трошоците и квалитетот, така што ретко треба да избирате рачно.

12 Користете сопствен клуч (BYOK)

Можете да ги рутирате барањата преку вашата сопствена сметка на провајдер наместо преку мерена употреба на платформата.

1. Отворете API клучеви од страничната лента.
2. Под Користете сопствен клуч, изберете провајдер (на пр. ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).
3. Залепете ја вредноста на клучот и кликнете Зачувај. Клучевите се шифрирани во мирување и никогаш не се враќаат во прелистувачот — се прикажува само маскиран преглед.

Платформски (DeepCerebra) модели не бараат клуч. Отстранете клуч во секое време со Отстрани.

13 Локална машина: GPU модели и конзола (DCC Bridge)

DCC Bridge го поврзува вашиот сопствен компјутер со веб-апликацијата преку мал dcc-bridge конектор, отклучувајќи две способности одеднаш:

• Локални GPU модели — модели опслужувани од Ollama или LM Studio на вашата машина се појавуваат во избирачот на модели под Локални (вашиот GPU).
• Конзола / терминал на вашата машина — веб-терминалот и агентот можат да извршуваат вистински команди на вашиот компјутер, вклучувајќи ги и CLI алатките што веќе сте ги конфигурирале (Railway, AWS CLI, OVH CLI, gh, docker, kubectl, WSL, …) со нивните постоечки акредитиви.

Конекторот се поврзува надвор преку автентициран WebSocket — не се потребни влезни порти, и работи зад NAT и заштитни ѕидови. Работи на Windows, macOS и Linux (Python 3.10+).

13.1 Спарете го вашиот компјутер

1. Кликнете на иконата за лаптоп во левата лента за активности — Локална машина (GPU + Конзола). (Истиот панел се отвора од подножјето на избирачот на модели преку Управување со локален GPU….)
2. Проверете дали е овозможено префрлувањето Локално извршување, именувајте го уредот и кликнете Додај го овој компјутер. Копирајте го еднократниот токен за спарување (dcc_brg_…) и командата за конектор подготвена за залепување — токенот се прикажува точно еднаш.

13.2 Инсталирајте и стартувајте го конекторот

pip install git+https://github.com/mohammadkhair7/DeepCerebra-connector

# потоа извршете ја командата копирана од картичката за спарување, на пр.:
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx

• Користете го истиот домен што го користите во прелистувачот како gateway (wss://deepcerebra.ai или wss://deepcerebra.io) — картичката за спарување го претпополнува правилниот. Двете страници се одделни распоредувања со одделни сметки и токени.
• За GPU модели, држете го Ollama вклучен, или овозможете го локалниот сервер на LM Studio (стандардна порта 1234) со вчитан модел.
• Спарените уреди покажуваат статус онлајн/офлајн, број на модели и опсег на извршување; можете да Отповикате уред во секое време.

13.3 Користете ја вашата конзола од веб-апликацијата

Стандардно, командите се ограничени на посветена папка за работен простор (~/DeepCerebra). За да работите во вашите вистински проектни папки со вашите претходно конфигурирани CLIs, дајте им експлицитно дозвола при стартување на конекторот:

# дајте дозвола за една или повеќе вистински папки (повторливо)
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx --host-dir "F:\MyProjects"

# или целата машина (печати предупредување; претпочитајте --host-dir)
python -m dcc_bridge ... --allow-any-dir

Потоа отворете го Терминал панелот, кликнете на Цел на извршување скокачкиот прозорец (икона за лаптоп), изберете Мојот компјутер, и изберете работен директориум. И вашите внесени команди и командите за изградба/тестирање на агентот потоа се извршуваат на вашата машина.

14 Работен тек за Git соработка

Со отворен проект поддржан од Git, лента за гранки се појавува во Explorer покажувајќи ја вашата тековна гранка и две акции:

• Пријави (commit) — прегледајте го бројот на изменети датотеки, напишете порака за commit и commit-ирајте на вашата работна гранка.
• Интегрирај — отворете pull request од вашата работна гранка во стандардната гранка (на пр. main). Мора да сте на работна гранка, а не на стандардната гранка.

Ако е овозможен push webhook-от, Explorer-от автоматски се освежува кога соиграчите ќе направат push, одржувајќи ги сите синхронизирани — основа за колаборативен тимски развој преку DeepCerebra.

15 MCP сервери

Проширете го агентот со надворешни алатки и податоци преку Model Context Protocol. Конфигурирајте сервери во датотека .deepcerebra/mcp.json, на пример:

{
  "mcpServers": {
    "my-tools": {
      "url": "https://example.com/mcp",
      "disabled": false,
      "allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
      "autoApprove": ["create_issue"],
      "auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
    }
  }
}

Овозможените MCP алатки стануваат автоматски достапни за агентот кога се релевантни за вашето барање. Локални (stdio) и далечински (http/sse) сервери се поддржани.

Вградена безбедност

• Стандардно одбивање — кога серверот наведува allowlist, само тие алатки можат да работат.
• Одобрување за алатки со висок ризик — алатките за мутација (пишување/бришење/распоредување/…) бараат одобрување освен ако не ги претходно одобрите во autoApprove.
• Ограничување на стапката, санитација на аргументи и излез, и дневник за ревизија се применуваат на секој повик.

Ресурси и барања

Ако серверот изложува MCP ресурси или шаблони за барања, агентот автоматски добива алатки за нивно користење (mcp_list_resources, mcp_read_resource, mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).

Автентикација за далечински сервери

Додадете блок auth на далечински сервер. Тајните поддржуваат ${ENV_VAR} интерполација:

// Статичен bearer токен (буквален или од env)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${GITHUB_TOKEN}" }
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "GITHUB_TOKEN" }

// Прилагодено заглавие (на пр. API клуч)
"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"
}

16 Прилагодување на агентот: Правила, вештини, куки, субагенти и приклучоци

Можете да го обликувате начинот на кој агентот размислува и дејствува со една, датотечна конвенција — директориумот .deepcerebra/ — што работи идентично во десктоп-апликацијата, веб-апликацијата, и API-то. Во веб-апликацијата, управувајте со сите овие под приказот Агент; на десктоп и преку API тие се обични датотеки што ги commit-ирате со вашиот проект.

Опсези и приоритет

Конфигурацијата се открива од неколку опсези; кога истата ставка постои во повеќе од еден, повисокиот приоритет победува:

тим/организација  <  глобално (~/.deepcerebra)  <  работен простор (<repo>/.deepcerebra)
(најнизок)                                              (највисок)

• Работен простор — <repo>/.deepcerebra/…, commit-ирано со проектот.
• Глобално — ~/.deepcerebra/…, вашите лични стандардни поставки низ проекти.
• Тим / организација — заедничка основа (најнизок приоритет) така што корисник или проект секогаш може да ја прегази. Во веб-апликацијата, поставете го Опсегот на правилото на Тим.

Правила (управување)

Правилата се постојани инструкции — стандарди за кодирање, архитектонски конвенции, контекст на домен — инјектирани во системското барање на агентот. Тие живеат како Markdown датотеки под .deepcerebra/steering/, плус секогаш вклучениот стандард AGENTS.md. Frontmatter контролира кога се вчитува правилото:

---
inclusion: fileMatch          # always | fileMatch | auto | manual
globs: "src/**/*.ts"          # или fileMatchPattern
name: api-design
description: REST conventions
---
# Дизајн на API
- Користете REST именки за ресурси, множина.

• always — секој пат (стандардно).
• fileMatch — само кога датотека во контекст се совпаѓа со globs.
• auto — кога вашето барање се совпаѓа со name/description на правилото.
• manual — само кога ќе го референцирате како #name или /name.

Коренскиот AGENTS.md се применува низ репозиториумот; вгнезден AGENTS.md (на пр. services/api/AGENTS.md) се применува само на датотеки под таа папка. Во веб-апликацијата, приказот Агент → Управување му дава на секое правило избирач за Опсег (Глобално / Проект / Тим).

Вештини

Вештините се повторливи прирачници што агентот ги вчитува по барање. Секоја вештина е папка со SKILL.md под .deepcerebra/skills/:

---
name: deploy-release
description: Како да се направи и објави верзирано издание.
disable-model-invocation: false   # true => само рачно (/skill)
---
# Распореди издание
1. Зголеми ја верзијата, изгради и тестирај.
2. Означи и објави.

Агентот гледа лесен каталог (име + опис) и го повлекува целото тело со алатката load_skill кога е релевантно. Можете исто така експлицитно да повикате една со /skill <name>. Поставете disable-model-invocation: true за да ја направите вештината само рачна.

Куки

Куките извршуваат автоматизација на настани од животниот циклус. Дефинирајте ги како .deepcerebra/hooks/*.hook.json:

{
  "title": "Форматирај при зачувување",
  "event": "fileSave",
  "filePattern": ["**/*.ts"],
  "action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
  "enabled": true
}

Настаните вклучуваат promptSubmit, preToolUse, postToolUse, fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask, postTask, sessionStart, preCompact, и agentStop (се прифаќаат и правописите на Cursor/Claude). Акцијата е или shell (изврши команда) или agentPrompt (прашај го агентот). Кука preToolUse може да дозволи, одбие или праша за повикот на алатката што го пресретнува.

Субагенти

Субагентите се специјалистички агенти што ги дефинирате и им ги делегирате. Секој е Markdown датотека под .deepcerebra/agents/ со frontmatter плус тело (неговото системско барање):

---
name: security-reviewer
description: Ревидира разлика за безбедносни проблеми; само за читање.
model: gpt-5
readonly: true
tools: [read_file, grep_files, list_directory]
background: false
---
Вие сте прецизен безбедносен ревизор…

Главниот агент делегира со task (блокирање), task_async + task_status / task_result (позадина), или task_parallel (fan-out).

Приклучоци

Приклучок ги групира правилата, вештините, куките, субагентите и MCP серверите во еден пакет што може да се инсталира под .deepcerebra/plugins/<name>/, опишан со манифест plugin.json:

{
  "name": "Acme Standards",
  "version": "1.2.0",
  "description": "Acme правила + вештини + агенти за преглед.",
  "enabled": true
}

Содржината на приклучокот се спојува со најнизок приоритет, така што вашите сопствени правила и вештини секогаш ги надминуваат оние на приклучокот. Оневозможете приклучок со "enabled": false или .disabled маркер датотека.

17 Студио за агентски работни текови и агенти водени од настани

Workflow Studio е визуелен дизајнер за автоматизација со повеќе агенти. Вие составувате фази — секоја агент, специјализиран чекор или контролна примитива — во граф, ги поврзувате со зависности и ја извршувате целата оркестрација на моторот со напредок во живо по фаза, буџети и порти за човечко одобрување. Работните текови се зачувуваат како пренослива YAML/JSON дефиниција што можете да ја извезувате, увезувате, верзионирате во Git и да ја извршувате од API или CLI.

17.1 Изградба на работен тек

• Палета (лево) — влечете видови фази, готови типови агенти (истражување, генерирање код, QA, писател на документи, медицински уред, патентен советник и ваши сопствени прилагодени типови), вештини од Библиотеката за вештини и алатки на платното.
• Платно (центар) — распоредете ги фазите и нацртајте рабови; работ значи „оваа фаза зависи од онаа“ и автоматски го внесува излезот од претходната фаза во барањето на следната фаза.
• Инспектор (десно, со променлива големина) — конфигурирајте ја избраната фаза: нејзиното барање, вештини, алатки, прегазување на моделот по фаза, излезен артефакт, порта, настани и параметри специфични за видот.
• Шаблони — започнете од вграден нацрт (Ship-It Pipeline, SaaS Starter, Data Pipeline со Evals, Customer Comms Hub, Design → Verified App) и прилагодете го.
• Генерирај — опишете ја апликацијата или процесот со едноставен јазик и Agent Builder генерира комплетен, валидиран графикон на работниот тек што можете да го прегледате, прилагодите и извршите.

17.2 Библиотеката на фази

17.3 Агенти водени од настани (мрежата на агенти)

Секоја фаза — без оглед на видот — може да објавува и да се претплати на типизирани настани на магистралата за настани на работниот простор, така што агентите се координираат како услуги на мрежа за пораки наместо само преку DAG:

• Класи на настани — секој настан носи класа: lifecycle, agent, business, data, system, schedule, chat, external, или alert — филтрирачки во претплатите и повторното репродуцирање.
• Режими на претплата — trigger (фазата се извршува кога ќе пристигне соодветен настан; извршување со паркирани фази останува резидентно како слушање), gate (машинска порта одобрена од настан наместо човечки клик), и data (товарот се спојува во контекстот на фазата).
• Почеток со настан — секој агент може да биде стартуван од оркестратор или друг агент со објавување на неговата адреса agent.<stage-id>.request.
• Активирачи за извршување — блок на работниот тек triggers: го оспособува да започне со дојдовни webhooks, cron распореди, настани, или разговор — дури и додека Studio е затворено.
• Извршувања во живо — панелот за извршување ги пренесува настаните од животниот циклус преку SSE: стартувања/завршувања на фази, порти, предупредувања и прегледи се појавуваат веднаш.
• Траен дневник и повторно репродуцирање — настаните се зачувуваат по работен простор и можат да се репродуцираат по шема на тема и класа за ревизија и дебагирање.

17.3.1 Редица на настани за агенти

Агентите што реагираат на настани можат да декларираат трајна именувана редица за да не се изгубат соодветните настани додека агентот е зафатен или пред да започне со слушање некое извршување. При претплата на активатор, поставете queue: <name> — моторот ја поврзува таа тема со FIFO редица на магистралата за настани на работниот простор (зачувана под .deepcerebra/workflows/events/queues/). Секој соодветен настан објавен од тој момент натаму се зафаќа во редицата; кога фазата ќе стане извршлива, моторот ги вади настаните по редослед најстариот-прв и ги користи еден по еден.

• Ништо не е изгубено — настаните објавени додека работниот тек е затворен, додека друга фаза е во тек, или додека извршувањето сè уште чека на зависности се ставаат во редица наместо да се испуштат.
• count по претплата — бара N настани во редица (или испорачани) пред да се задоволи претплатата (корисно кога неколку работници мора да се пријават).
• Студио — во панелот за настани на Инспекторот, поставете го полето queue на претплата за активирање; активирајте активирања или започнете извршување за автоматски да се создаде врската.
• API и алатки — GET /api/workflow/queues ги наведува длабочината и врските; GET /api/workflow/queues/{name} ги прегледува настаните во очекување; агентите за разговор можат да повикаат event_queue_status и pop_queued_event.

events:
  subscribe:
    - topic: ticket.created
      mode: trigger
      queue: triage-inbox        # трајна FIFO — настаните чекаат овде за овој агент
      map:
        payload.ticket_id: ticket_id

17.3.2 Оркестрација на семафори (заштита на споделени ресурси)

Семафор ограничува колку задачи може истовремено да работат на заеднички (заштитен) ресурс: база на податоци во која се запишува, складиште на глобални променливи, датотека или надворешен агент со ограничена стапка. Прикачете еден на која било фаза со semaphore: — пред да се изврши работата на фазата, моторот добива една дозвола од именуваниот семафор на работниот простор; дозволата е секогаш ослободена потоа, дури и ако фазата е неуспешна. permits: 1 го прави мјутекс: само една задача во исто време (низ сите паралелни извршувања во работниот простор) го извршува критичниот чекор; секоја друга задача чека додека не заврши носителот.

• Серијализација преку извршување — семафорите се со опсег на работен простор и се зачувуваат, така што две истовремени извршувања на работниот тек не можат да го оштетат истиот заштитен ресурс.
• Чекање, а не висење — задачите блокираат до timeout_s за дозвола; ако ресурсот остане со полн капацитет, фазата видливо не успева наместо да виси засекогаш.
• Безбедност при пад — секоја дозвола носи ttl_s; ако носителот падне без ослободување, дозволата автоматски истекува така што ресурсот никогаш не е блокиран.
• Набљудување — магистралата емитува semaphore.<name>.waiting, .acquired, и .released системски настани; GET /api/workflow/semaphores покажува капацитет, носители и достапни дозволи.
• Агенти за разговор — алатките acquire_semaphore, release_semaphore и semaphore_status координираат ad-hoc критични секции надвор од работниот тек.

semaphore:
  name: emr-db-writer
  permits: 1          # mutex — еден писател истовремено
  timeout_s: 300      # не успева ако сè уште чека по 5 минути
  ttl_s: 900          # автоматско ослободување на паднати носители по 15 минути

17.3.3 Оркестрација на рандеву (чекање на сите услови)

Рандеву чека додека повеќе услови за настани не се исполнат пред да продолжи следниот чекор — спротивно на „првиот настан победува“. Поставете join: all на блокот events: на фазата: секоја претплата за активирање мора да биде задоволена пред да се изврши фазата. Комбинирајте со count: N по претплата кога неколку агенти (или неколку извештаи од еден агент) мора да се пријават — на пример, одобрување на дизајн, завршување на тестови и безбедносно одобрување пред да се изврши фаза на објавување.

• join: any (стандардно) — фазата се извршува кога ќе се задоволи првата претплата за активирање.
• join: all — рандеву: секоја претплата за активирање (секоја со своја тема, филтер за класа и опционален count) мора да биде задоволена; само тогаш фазата станува извршлива.
• Товари — сите потрошени настани се запишуваат на фазата како trigger_events и се изложуваат на шаблоните како inputs.events (листа на објекти на настани со товари).
• Студио — кога фазата има две или повеќе претплати за активирање, Инспекторот покажува селектор Join: any — првиот настан победува или all — рандеву (чекај ги сите); платното покажува значка за спојување на фазите на рандеву.

events:
  join: all                    # рандеву — чекај СЕКОЈА претплата подолу
  subscribe:
    - topic: design.approved
      mode: trigger
    - topic: tests.passed
      mode: trigger
    - topic: security.cleared
      mode: trigger
      count: 1

17.4 Библиотеката на алатки за агенти

Фазите избираат алатки од истиот регистар што го користи агентот за разговор:

• Јадро — датотеки, git, shell, извршување код, пребарување код, автоматизација на прелистувач, веб пребарување, визија/медиуми, генерирање слики.
• Бази на податоци — SQLite, PostgreSQL, MySQL, MongoDB и Redis барања плус create_database, apply_migrations и dump_schema за сопствени слоеви на податоци.
• Комуникации — телефонски повици и SMS (Twilio) и е-пошта (SendGrid), со режим на симулација кој запишува во излезно сандаче кога нема акредитиви — демоата никогаш не испраќаат вистински пораки по грешка.
• DevOps — docker_build / docker_push, compose up/down, SSH и cloud-CLI распоредувања (Fly, Render, Railway, Vercel), исто така безбедни за симулација.
• Верификација — детекција на стек, извршување на тест-пакет со парсирани стапки на поминување, ревизии на зависности, и скенирање на тајни.
• SciCompute Engines — стотици научни и инженерски методи (именувани Class.method) низ математика, обработка на сигнали, контроли, статистика и друго.
• Експертска агенција и MCP — темелно истражување на домен плус сите надворешни MCP сервери што ги поврзувате.

17.5 Извршување, порти и излези

• Валидирај го проверува графикот (уникатни ID-а, ациклични зависности, параметри на видот) пред да извршите.
• Човечки порти го паузираат извршувањето откако фазата ќе го произведе својот нацрт, така што вие ја одобрувате вистинската работа; настански порти дозволуваат друг систем автоматски да одобри.
• Буџети го ограничуваат трошењето по извршување и по фаза.
• Зачувај излези во проект ги копира сите артефакти генерирани од извршувањето во вашиот отворен проект.
• Извези Апликација го претвора работниот тек во самостоен FastAPI сервис; јавниот /v1 API обезбедува пристап до извршувања, настани, тригери, шаблони и генерирање за CI и интеграции.

18 Предвидливо автоматско комплетирање со Tab

Предвидливото автоматско комплетирање со Tab нуди вградени предлози за код за пополнување во средината додека пишувате во уредникот — прифатете предлог со Tab. Тоа е опционално и на моторот и на веб-уредникот.

Овозможете го

• Мотор — поставете го знамето на околината DCC_TAB_COMPLETE=1. Уредникот ја повикува крајната точка POST /api/complete на моторот, која враќа само текстот што треба да се вметне на курсорот.
• Веб-уредник — овозможете го за време на изградбата со VITE_TAB_COMPLETE=1, или за време на извршувањето со localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (потоа освежете).

Како се однесува

• Предлозите се појавуваат како текст-дух; притиснете Tab за да прифатите, или продолжете да пишувате за да отфрлите.
• Барањата се дебаунсирани и може да се откажат, така што пишувањето никогаш не е блокирано.
• Кога знамето е исклучено, функцијата е целосно оневозможена и не се прават барања за комплетирање.

19 Употреба, кредити и наплата

Отворете Наплата од страничната лента за да управувате со вашиот план и користење. Користењето на вештачка интелигенција се мери во кредити во американски долари врз основа на токените потрошени од основните модели.

• Потрошувачка на циклус и однапред платен кредит — следете ја употребата во овој циклус и секое однапред платено салдо.
• Додај кредит за прекумерна употреба — овластете дополнителен износ (USD) за да продолжите да користите АИ откако ќе се потроши вклучената дозвола; ако вашиот буџет е исцрпен, ќе видите банер што ве поттикнува да додадете кредит.
• Надгради / промени план — префрлете нивоа во секое време.
• Начин на плаќање — додајте или ажурирајте ја картичката во евиденција (обработена од Stripe).
• Откажи — изберете откажи на крајот на периодот (задржете пристап до крајот на периодот) или откажи сега (вратете го износот што може да се врати). Видете ја Политиката за откажување и враќање на средства.

20 Добивање на вашиот Gateway API клуч

Gateway API клуч (личен пристапен токен) ви овозможува програмски да го користите јавниот API и CLI на DeepCerebra.

1. Најавете се и отворете API клучеви од страничната лента.
2. Скролувајте до DeepCerebra API клучеви.
3. Внесете ознака (на пр. „CI pipeline“ или „laptop CLI“).
4. Изберете опсези — read, chat, code, agent — и опционален рок на истекување во денови (празно = никогаш).
5. Кликнете Генерирај. Целосниот клуч се прикажува само еднаш — кликнете Копирај и чувајте го безбедно.

Користете го со CLI или API на deepcerebra.ai:

dcc config set endpoint https://deepcerebra.ai
dcc config set api-key <your-key>

# или како Bearer токен
curl -H "Authorization: Bearer <your-key>" https://deepcerebra.ai/v1/...

Можете да преименувате или избришете (отповикате) клуч во секое време; секој клуч го покажува својот префикс, опсези, датум на креирање/истекување и датум на последна употреба.

21 Безбедност и приватност

• Доверливо складирање во прелистувачот — вашите проектни датотеки остануваат во шифрираниот работен простор на прелистувачот; само минималниот контекст потребен по барање се испраќа до серверот.
• Нула задржување на податоци (ZDR) — барањата и кодот рутирани до моделите не се задржуваат подолго од барањето и никогаш не се користат за обука на основни модели.
• Клучевите остануваат на серверот — BYOK и SCM токените се шифрирани во мирување; се прикажуваат само маскирани прегледи.
• Шифрирање — TLS во транзит; податоци за сметка шифрирани во мирување; лозинки хаширани неповратливо.
• Вашиот код е ваш — вие ја поседувате вашата содржина и генерираниот излез. Видете ја Изјавата за приватност.

22 Решавање проблеми

„Вчитувањето папки бара Chromium прелистувач“

Префрлете се на Chrome, Edge или Brave, или наместо тоа користете Отвори од Git.

Агентот се врти во иста грешка

Кликнете Стоп, потоа преформулирајте со конкретен совет или ограничување.

Грешки во моделот или барањето / „буџетот е исцрпен“

• Проверете ја вашата врска и дали BYOK клучот е валиден.
• Префрлете се на Auto за DeepCerebra да рутира до достапен модел.
• Ако вашиот буџет за употреба е исцрпен, отворете Наплата и додајте кредит за прекумерна употреба или надградете го вашиот план.

Локалните модели не се појавуваат

• Потврдете дека конекторот dcc-bridge работи и уредот покажува онлајн.
• Осигурете се дека Ollama работи, или локалниот сервер на LM Studio е овозможен (стандардна порта 1234) со вчитан модел.

Конектор: „серверот ја одби WebSocket конекцијата: HTTP 401“

• Користете го истиот домен што го користите во прелистувачот како --gateway (wss://deepcerebra.ai или wss://deepcerebra.io) — двете страници се одделни распоредувања, и токен од едната никогаш не работи на другата.
• Копирајте ја точната команда од картичката за спарување на страницата Локална машина.

Моите промени не стапија на сила

• Проверете дали сте кликнале Примени (а не само прегледале ја разликата) во Предложени промени.
• Користете го освежувањето на Explorer за повторно да ја скенирате папката.

Git: „Вие сте на стандардната гранка“

Отворете или креирајте работна гранка пред да користите Интегрирај за да отворите pull request.

Сè уште сте заглавени? Контактирајте support@deepcerebra.ai.

23 DeepCerebra Discovery — Прашајте ги вашите податоци и документи

Discovery е истражувачки чет-бот за вашите бази на податоци и документи. Наместо да одговори со едно барање, тој работи како аналитичар: формира хипотези, извршува серија заштитени сонди (SQL, граф, пребарување документи, проверки на шема, веб-потврда), ги отстранува објаснувањата што доказите ги побиваат и синтетизира темелен одговор — со графикони и транспарентна сметка за трошоците. Отворете го од иконата со компас во лентата за активности (/app/discovery).

23.1 Простори — ваш куриран опсег

Простор (Space) ги обединува сите потреби за една линија на истражување: конекции со бази на податоци, збирки документи, инструкции за аналитичарот и буџети. Создајте нов со + Нов простор, а потоа користете го панелот за поставување оддесно за да:

• Поврзете бази на податоци — SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server или Snowflake. Внесете име и DSN, кликнете **Тестирај** за да ја потврдите поврзаноста (се прикажуваат латентноста и верзијата на серверот) или увезете постоечка конфигурација за поврзување како JSON. Конекциите се само за читање (read-only) по дифолт.
• Додајте документи — повлечете и пуштете датотеки (PDF, DOCX, PPTX, Markdown, текст) директно во четот, залепете URL или посочете патека до папка на хостот на моторот. Документите се делат на парчиња, се вградуваат и се индексираат за хибридно пребарување со вектори и граф на знаење.
• Увезете табели — залепете или прикачете CSV/JSON за веднаш да поставувате барања без никаква база на податоци.
• Научете го аналитичарот — додајте дефиниции за метрики, деловни правила и предупредувања, доверливи барања одобрени од куратор и примери на парови прашање→барање за одговорите да ги користат вашите дефиниции.

23.2 Поставување прашање

Напишете прашање на начинот на кој би прашале колега — на пример „Зошто обемот на МРИ скенирања се намали во март?“. Таблата за истражување го пренесува целиот процес во живо:

• Хипотези — можните објаснувања што се истражуваат, секое означено како поддржано, побиено или неубедливо како што пристигнуваат доказите.
• Сонди — секое барање што го извршува аналитичарот, со неговиот статус; генерираниот SQL/Cypher се прикажува за целосна транспарентност, и секоја наредба поминува низ заштитни правила за само-читање пред извршувањето.
• Докази — табели со резултати и извадоци од документи, цитирани по број во конечниот одговор.
• Одговор + графикони — темелен заклучок кој исто така ги именува објаснувањата што биле отфрлени, плус модерни графикони со неонска тема составени од доказите.
• Сметка — токени, трошок по сонда и рунди, наплатени на вашите AI Credits како и секое друго извршување на агент.

Прашањата за дообјаснување ја продолжуваат истата нишка, така што аналитичарот го задржува својот контекст.

23.3 Графикони, извештаи и извоз

Графиконите се прикажуваат вметнати на таблата за истражување. Користете Извези (Export) за да го преземете целото барање — одговорот, хипотезите, доказите и графиконите — како самостоен HTML извештај или PDF со квалитет за печатење, стилизиран со неонскиот систем за дизајн.

23.4 Буџети и контрола на трошоци

Секој простор има буџети по барање: максимален број на сонди, рунди на истражување, секунди и УСД. Моторот запира чисто на лимитот и известува што нашол дотогаш. Трошокот на секоја сонда е наведен на сметката, така што секогаш знаете каде отишле трошоците.

23.5 Автоматизација: API, SDK, Workflow Studio и MCP

• REST API — сè што прави корисничкиот интерфејс е достапно под /v1/discovery/* со PAT што го носи опсегот discovery (создајте го под Сметка → API токени). Барањата за стриминг користат SSE. Надворешните извршители можат да го позајмат само истражувачкото планирање преку Thinking API (/v1/think/*, опсег think).
• Python SDK — pip install deepcerebra-discovery, потоа DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).
• Workflow Studio — пуштете ја фазата Discovery Ask (discovery.ask) во кој било работен тек за да извршите истражување како чекор во процесот; одговорот, графиконите и сметката се пренесуваат до следните фази.
• MCP — моторот ги изложува discovery_ask и discovery_list_spaces како MCP алатки, така што и надворешните MCP клиенти можат да извршуваат истражувања.