DeepCerebra Coder ialah pembantu pengekodan ejen. Tidak seperti copilot autolengkap biasa, ia merancang, menulis, menyusun semula, menjalankan arahan, memanggil alatan, dan mengulang merentasi seluruh projek anda — dengan anda menyemak dan meluluskan perubahan yang dicadangkannya.
| Edisi | Terbaik untuk | Akses fail |
|---|---|---|
| Aplikasi web | Pemasangan sifar, bekerja dari mana-mana mesin | Storan dalam penyemak imbas sulit (dan repo Git) |
| Desktop (Windows / Linux / macOS) | Pembangunan tempatan-pertama, model tempatan | Sistem fail tempatan langsung |
| CLI & API | Skrip, CI/CD, automasi | Fail tempatan / secara program |
Panduan ini menumpukan pada aplikasi web di deepcerebra.ai; aplikasi desktop mencerminkan panel dan aliran kerja yang sama.
Gunakan versi terkini Chrome, Edge, atau Brave untuk pengalaman penuh — membuka folder tempatan bergantung pada API Akses Sistem Fail Chromium. Firefox dan Safari berfungsi untuk sembang dan untuk projek yang disokong Git, tetapi tidak boleh membuka folder tempatan secara langsung.
/register?plan=basic (atau pro / ultimate), atau mulakan sekarang dan pilih pelan
kemudian dalam Pengebilan.Selepas log masuk, anda akan tiba di meja kerja, yang meletakkan setiap panel dalam satu skrin:
Seret pembahagi antara editor dan sembang untuk mengimbangi semula susun atur, dan seret pembahagi mendatar untuk mengubah saiz terminal. Bar sisi kiri juga menavigasi ke Ruang Kerja, Sambungan, Kunci API, Pengebilan, dan Maklum Balas.
repo (klasik) atau token terperinci dengan Kandungan + Permintaan Tarik; untuk
GitLab gunakan skop api. Token anda disimpan di pelayan — hanya kandungan fail ditarik
ke dalam penyemak imbas.owner/name (tapis senarai untuk mencari milik anda), kemudian pilih
cawangan.dcc/my-feature) untuk memastikan kerja anda
terasing daripada cawangan lalai.Sejarah sembang terikat pada projek yang dibuka. Menukar folder secara automatik memulakan sesi baharu dan memuatkan sesi sebelumnya folder itu, membuka semula yang terkini supaya anda boleh menyambung semula dari tempat anda berhenti.
Folder yang DeepCerebra gunakan secara dalaman — .deepcerebra, .sessions — muncul dalam pepohon
tetapi dilipat secara lalai supaya tidak mengganggu sumber anda.
Terangkan apa yang anda mahu dalam bahasa biasa — ajukan soalan, minta ciri, atau tunjukkan pepijat. Berikan butiran khusus tentang fail, rangka kerja, dan kekangan untuk mendapatkan hasil terbaik. Lampirkan fail yang berkaitan dengan menyeretnya ke dalam prompt.
Respons diatur seperti Kursor: penaakulan ejen dipisahkan daripada penghantaran. Setiap blok respons mempunyai ikon salin di sudut kanan atasnya supaya anda boleh menyalin laporan, dokumen, atau arahan yang telah siap yang anda ingin jalankan.
lxml dan bukannya html.parser") untuk mengeluarkan ejen daripada
gelung.@deepcerebra, dan awalan seperti [deep] meminta penaakulan yang lebih mendalam.Pilih mod daripada pemilih mod di sebelah prompt. Setiap mod menyesuaikan sejauh mana ejen merancang dan sejauh mana ia bebas menyunting:
| Mod | Apa yang dilakukannya | Gunakan apabila… |
|---|---|---|
| Agent | Merancang dan menyunting merentasi projek anda secara autonomi | Anda mahu pembantu melaksanakan perubahan secara menyeluruh |
| Ask | Menjawab soalan tentang kod anda tanpa menyunting | Anda mahu memahami pangkalan kod |
| Plan | Mendraf pendekatan sebelum sebarang penyuntingan | Tugas itu besar atau mempunyai pertukaran yang perlu diselesaikan terlebih dahulu |
| Edit | Membuat suntingan fokus dalam konteks semasa | Anda mahu perubahan kecil yang disasarkan |
Apabila ejen mencadangkan perubahan fail, panel Perubahan Dicadangkan muncul di atas input sembang, menyenaraikan setiap fail yang disentuh dengan kiraan baris yang ditambah (+) dan dibuang (−).
applied (dan · disk apabila ditulis ke folder sebenar).Togol terminal di bawah editor untuk menjalankan binaan, ujian, dan skrip. Dengan kebenaran anda, ejen boleh melaksanakan arahan dan membaca outputnya untuk mengesahkan kerjanya; arahan yang berjalan lama mengalirkan output supaya anda boleh melihat kemajuan. Tutup terminal dari pengepalanya apabila anda tidak memerlukannya.
Untuk matlamat yang lebih besar, gunakan mod Rancang (atau minta ejen merancang terlebih dahulu). Perancang mengimbas projek anda, menguraikan matlamat kepada tugas yang peka kebergantungan, dan menetapkan setiap satu kepada pakar yang betul (arkitek, pengekod, penguji, dokumen).
Buka pemilih model di sebelah prompt. Pilihan dikumpulkan sebagai:
Pada Auto, DeepCerebra menggunakan penghalaan berperingkat, adaptif: tugas mudah pergi ke model yang pantas, menjimatkan, manakala kerja yang kompleks atau berat perancangan (contohnya, mod Rancang) dihalakan ke model yang lebih kuat. Ini mengimbangi kos dan kualiti secara automatik, jadi anda jarang perlu memilih secara manual.
Anda boleh menghalakan permintaan melalui akaun penyedia anda sendiri dan bukannya penggunaan platform bermeter.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).Model Platform (DeepCerebra) tidak memerlukan kunci. Buang kunci pada bila-bila masa dengan Buang.
DCC Bridge menyambungkan komputer anda sendiri ke aplikasi web melalui penyambung
dcc-bridge kecil, membuka dua keupayaan sekaligus:
Penyambung mendail keluar melalui WebSocket yang disahkan — tiada port masuk diperlukan, dan ia berfungsi di belakang NAT dan tembok api. Ia berjalan pada Windows, macOS, dan Linux (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
dan arahan penyambung yang sedia untuk ditampal — token ditunjukkan tepat sekali.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 atau wss://deepcerebra.io) — kad pasangan mengisi yang
betul. Kedua-dua tapak adalah penempatan berasingan dengan akaun dan token berasingan.1234) dengan model dimuatkan.Secara lalai, arahan terhad kepada folder ruang kerja khusus (~/DeepCerebra). Untuk bekerja dalam
folder projek sebenar anda dengan CLI yang telah anda konfigurasikan, berikan kebenaran secara eksplisit apabila memulakan penyambung:
# 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-dirKemudian buka panel Terminal, klik popover Sasaran pelaksanaan (ikon komputer riba), pilih Komputer saya, dan pilih direktori kerja. Kedua-dua arahan yang anda taip dan arahan binaan/ujian ejen kemudiannya dilaksanakan pada mesin anda.
--no-exec menjadikan
peranti hanya inferens (model GPU, tiada arahan).Dengan projek yang disokong Git dibuka, bar cawangan muncul dalam Penjelajah menunjukkan cawangan semasa anda dan dua tindakan:
main). Anda mestilah berada di cawangan kerja, bukan cawangan lalai.Jika push webhook didayakan, Penjelajah menyegarkan secara automatik apabila rakan sepasukan menolak, memastikan semua orang selaras — asas untuk pembangunan pasukan kolaboratif melalui DeepCerebra.
Luaskan ejen dengan alatan dan data luaran melalui Model Context Protocol. Konfigurasikan
pelayan dalam fail .deepcerebra/mcp.json, contohnya:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Alatan MCP yang didayakan tersedia kepada ejen secara automatik apabila ia relevan dengan permintaan anda. Pelayan
tempatan (stdio) dan jauh (http/sse) kedua-duanya disokong.
allowlist, hanya alatan tersebut boleh berjalan.autoApprove.Jika pelayan mendedahkan sumber MCP atau templat prompt, ejen
secara automatik memperoleh alatan untuk menggunakannya (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Tambah blok auth ke pelayan jauh. Rahsia menyokong interpolasi ${ENV_VAR}:
// Token pembawa statik (literal atau dari env)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${GITHUB_TOKEN}" }
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "GITHUB_TOKEN" }
// Pengepala tersuai (cth. kunci API)
"auth": { "type": "header", "header": "x-api-key", "value": "${MY_KEY}" }
// Kelayakan pelanggan OAuth 2.0
"auth": {
"type": "oauth", "grant": "client_credentials",
"tokenUrl": "https://auth.example.com/oauth/token",
"clientId": "${MCP_CLIENT_ID}", "clientSecret": "${MCP_CLIENT_SECRET}",
"scope": "mcp.read mcp.write"
}Anda boleh membentuk cara ejen berfikir dan bertindak dengan satu konvensyen berasaskan fail — direktori
.deepcerebra/ — yang berfungsi secara identik dalam aplikasi desktop,
aplikasi web, dan API. Dalam aplikasi web, uruskan semua ini di bawah paparan
Ejen; pada desktop dan melalui API ia adalah fail biasa yang anda commit dengan projek anda.
Konfigurasi ditemui dari beberapa skop; apabila item yang sama wujud dalam lebih daripada satu, yang mempunyai keutamaan lebih tinggi akan menang:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(terendah) (tertinggi)<repo>/.deepcerebra/…, di-commit dengan projek.~/.deepcerebra/…, lalai peribadi anda merentasi projek.Peraturan adalah arahan berterusan — piawaian pengekodan, konvensyen seni bina, konteks domain — yang disuntik
ke dalam prompt sistem ejen. Ia wujud sebagai fail Markdown di bawah .deepcerebra/steering/, ditambah
piawaian AGENTS.md yang sentiasa aktif. Frontmatter mengawal bila peraturan dimuatkan:
---
inclusion: fileMatch # always | fileMatch | auto | manual
globs: "src/**/*.ts" # or fileMatchPattern
name: api-design
description: REST conventions
---
# Reka bentuk API
- Gunakan kata nama sumber REST, jamak.always — setiap giliran (lalai).fileMatch — hanya apabila fail dalam konteks sepadan dengan globs.auto — apabila permintaan anda sepadan dengan name/description peraturan.manual — hanya apabila anda merujuknya sebagai #name atau /name.AGENTS.md akar berlaku di seluruh repo; AGENTS.md bersarang (cth.
services/api/AGENTS.md) hanya berlaku pada fail di bawah folder itu. Dalam aplikasi web, paparan
Ejen → Pemanduan memberikan setiap peraturan pemilih Skop (Global /
Projek / Pasukan).
Kemahiran adalah buku panduan boleh guna semula yang dimuatkan oleh ejen atas permintaan. Setiap kemahiran
adalah folder dengan SKILL.md di bawah .deepcerebra/skills/:
---
name: deploy-release
description: How to cut and publish a versioned release.
disable-model-invocation: false # true => manual-only (/skill)
---
# Guna keluaran
1. Tingkatkan versi, bina, dan uji.
2. Tag dan terbitkan.Ejen melihat katalog ringan (name + description) dan menarik badan penuh dengan alatan
load_skill apabila relevan. Anda juga boleh memanggil satu secara eksplisit dengan
/skill <name>. Tetapkan disable-model-invocation: true untuk menjadikan kemahiran
hanya manual.
Cangkuk menjalankan automasi pada acara kitaran hayat. Takrifkannya sebagai .deepcerebra/hooks/*.hook.json:
{
"title": "Format semasa simpan",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Acara termasuk promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact, dan agentStop
(ejaan Kursor/Claude juga diterima). Tindakan sama ada shell (jalankan arahan) atau
agentPrompt (tanya ejen). Cangkuk preToolUse boleh membenarkan,
menolak, atau meminta panggilan alatan yang dipintasnya.
Subagen adalah ejen pakar yang anda takrifkan dan delegasikan. Setiap satu adalah fail Markdown di bawah
.deepcerebra/agents/ dengan frontmatter ditambah badan (prompt sistemnya):
---
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
---
Anda adalah penyemak keselamatan yang teliti…Ejen utama mendelegasikan dengan task (menyekat), task_async +
task_status / task_result (latar belakang), atau task_parallel (fan-out).
Pemalam menggabungkan peraturan, kemahiran, cangkuk, subagen, dan pelayan MCP ke dalam satu pakej boleh pasang
di bawah .deepcerebra/plugins/<name>/, diterangkan oleh manifes plugin.json:
{
"name": "Piawaian Acme",
"version": "1.2.0",
"description": "Peraturan Acme + kemahiran + ejen semakan.",
"enabled": true
}Kandungan pemalam digabungkan pada keutamaan terendah, jadi peraturan dan kemahiran anda sendiri sentiasa
mengatasi pemalam. Lumpuhkan pemalam dengan "enabled": false atau fail penanda .disabled.
DCC_ORG_CONFIG_DIR ke direktori .deepcerebra kongsi, atau dengan menetapkan peraturan
kepada skop Pasukan dalam aplikasi web.Studio Aliran Kerja ialah pereka visual untuk automasi berbilang ejen. Anda menyusun peringkat — setiap satu ejen, langkah pakar, atau primitif kawalan — ke dalam graf, menyambungkannya dengan kebergantungan, dan menjalankan keseluruhan orkestrasi pada enjin dengan kemajuan setiap peringkat secara langsung, belanjawan, dan gerbang kelulusan manusia. Aliran kerja disimpan sebagai definisi YAML/JSON mudah alih yang boleh anda eksport, import, versi dalam Git, dan jalankan dari API atau CLI.
| Jenis peringkat | Apa yang dilakukannya |
|---|---|
agent | Satu giliran ejen dengan kemahiran dan alatan yang anda lampirkan. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Penghantaran spesifikasi-pertama: draf keperluan, reka bentuk, kemudian pecahkan kepada tugas dan laksanakan — setiap satu boleh digerbang. |
documents.generate | Menghasilkan dokumen yang digilap dari output peringkat sebelumnya. |
fan_out | Penyelidikan luas selari merentasi banyak subtopik dengan sintesis. |
map / loop / switch |
Primitif kawalan: jalankan badan setiap item, ulangi sehingga syarat, atau bercabang merentasi kes. |
verify / browser_verify |
Jalankan ujian atau arahan dalam kotak pasir; sahkan UI yang berjalan dengan automasi penyemak imbas. |
orchestrate | Penghalaan dinamik: ejen orkestrator membaca permintaan dan menghantarnya kepada ejen hiliran terbaik melalui acara. |
external.agent | Panggil ejen pihak ketiga yang berdaftar melalui HTTP (A2A) seolah-olah ia adalah peringkat asli. |
eval | Nilai output hulu terhadap semakan (mengandungi / regex / panjang / LLM-judge); gagal di bawah ambang. |
db.provision | Jana lapisan data yang dimiliki: docker-compose untuk pangkalan data,
migrasi SQL berversi, data benih, templat .env, dan ERD Mermaid; perancah auth pilihan;
boleh menggunakan migrasi ke SQLite serta-merta. |
ci.generate | Jana saluran paip CI/CD yang sedia untuk di-commit (GitHub Actions, GitLab CI, atau Azure Pipelines) dengan lint → test → scan → build → deploy dan promosi persekitaran. |
deploy.package | Jana aset penempatan pengeluaran: Dockerfile berbilang peringkat, docker-compose, manifes Kubernetes, atau carta Helm — fail yang anda miliki dan commit. |
test.generate | Jana suite unit / API / E2E untuk aplikasi yang dibina ditambah matriks kebolehjejakan keperluan-ke-ujian. |
test.verify | Laksanakan suite ujian (pytest, vitest, jest, Playwright) dan gerbangkan larian berdasarkan kadar lulusnya. |
security.audit | Imbas kebergantungan untuk kelemahan yang diketahui dan pepohon untuk rahsia yang dikodkan keras; menerbitkan acara amaran dan menulis laporan penemuan. |
preview | Mulakan aplikasi yang dijana secara tempatan dan paparkan URL langsungnya dalam panel
larian (pautan + bingkai sebaris) melalui acara preview.ready. |
design.import | Tukar imej reka bentuk UI (tangkapan skrin, mockup, eksport Figma) menjadi spesifikasi pelaksanaan berstruktur untuk peringkat hiliran. |
Setiap peringkat — tanpa mengira jenis — boleh menerbitkan dan melanggan acara bertaip pada bas acara ruang kerja, jadi ejen menyelaraskan seperti perkhidmatan pada fabrik mesej dan bukannya hanya melalui DAG:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external, atau alert — boleh ditapis dalam langganan dan main semula.trigger (peringkat berjalan apabila acara yang sepadan tiba;
larian dengan peringkat yang diletakkan kekal sebagai mendengar), gate (gerbang mesin
yang diluluskan oleh acara dan bukannya klik manusia), dan data (muatan digabungkan ke dalam
konteks peringkat).agent.<stage-id>.request.triggers: aliran kerja mempersiapkannya untuk bermula
pada webhooks masuk, jadual cron, acara, atau sembang —
walaupun Studio ditutup.Ejen yang bertindak balas terhadap acara boleh mengisytiharkan barisan bernama tahan lama supaya
acara yang sepadan tidak akan hilang semasa ejen sibuk atau sebelum larian sedang mendengar. Pada langganan
pencetus, tetapkan queue: <name> — enjin mengikat topik itu ke barisan FIFO pada bas acara
ruang kerja (dikekalkan di bawah .deepcerebra/workflows/events/queues/). Setiap acara yang sepadan
yang diterbitkan dari titik itu ditangkap ke dalam barisan; apabila peringkat menjadi boleh dijalankan, enjin
mengeluarkan acara dalam susunan paling lama dahulu dan menggunakannya satu demi satu.
count setiap langganan — memerlukan N acara yang diantrekan (atau
dihantar) sebelum langganan dipenuhi (berguna apabila beberapa pekerja mesti melaporkan).GET /api/workflow/queues menyenaraikan kedalaman dan
ikatan; GET /api/workflow/queues/{name} mengintip acara yang belum selesai; ejen sembang boleh
memanggil event_queue_status dan pop_queued_event.events:
subscribe:
- topic: ticket.created
mode: trigger
queue: triage-inbox # FIFO tahan lama — acara menunggu di sini untuk ejen ini
map:
payload.ticket_id: ticket_idSemaphore mengehadkan berapa banyak tugas yang boleh beroperasi secara serentak pada sumber
kongsi (dilindungi): pangkalan data yang sedang ditulis, stor pembolehubah global, fail, atau ejen luaran yang
dihadkan kadar. Lampirkan satu kepada mana-mana peringkat dengan semaphore: — sebelum kerja peringkat
berjalan, enjin memperoleh satu permit semaphore ruang kerja yang dinamakan; permit sentiasa dilepaskan
selepas itu, walaupun peringkat gagal. permits: 1 menjadikannya mutex: hanya satu
tugas pada satu masa (merentasi semua larian selari dalam ruang kerja) melaksanakan langkah kritikal; setiap tugas
lain menunggu sehingga pemegang selesai.
timeout_s untuk permit;
jika sumber kekal pada kapasiti, peringkat gagal secara jelas dan bukannya tergantung selama-lamanya.ttl_s; jika pemegang ranap tanpa
melepaskan, permit tamat tempoh secara automatik supaya sumber tidak pernah terkunci mati.semaphore.<name>.waiting,
.acquired, dan .released; GET /api/workflow/semaphores menunjukkan
kapasiti, pemegang, dan permit yang tersedia.acquire_semaphore, release_semaphore, dan
semaphore_status menyelaraskan bahagian kritikal ad-hoc di luar aliran kerja.semaphore:
name: emr-db-writer
permits: 1 # mutex — satu penulis pada satu masa
timeout_s: 300 # gagal jika masih menunggu selepas 5 minit
ttl_s: 900 # lepaskan pemegang yang ranap secara automatik selepas 15 minitRendezvous menunggu sehingga pelbagai syarat acara semuanya dipenuhi sebelum langkah
seterusnya diteruskan — bertentangan dengan "acara pertama menang." Tetapkan join: all pada blok
events: peringkat: setiap langganan pencetus mesti dipenuhi sebelum peringkat
berjalan. Gabungkan dengan count: N setiap langganan apabila beberapa ejen (atau beberapa laporan
dari satu ejen) mesti semuanya mendaftar masuk — contohnya, kelulusan reka bentuk, penyelesaian ujian, dan
kelulusan keselamatan sebelum peringkat keluaran dilaksanakan.
join: any (lalai) — peringkat berjalan apabila langganan pencetus pertama
dipenuhi.join: all — rendezvous: setiap langganan pencetus (setiap satu dengan topik,
penapis kelas, dan count pilihan sendiri) mesti dipenuhi; hanya selepas itu peringkat menjadi
boleh dijalankan.trigger_events dan didedahkan kepada templat sebagai inputs.events (senarai objek
acara dengan muatan).events:
join: all # rendezvous — tunggu SETIAP langganan di bawah
subscribe:
- topic: design.approved
mode: trigger
- topic: tests.passed
mode: trigger
- topic: security.cleared
mode: trigger
count: 1Peringkat memilih alatan dari daftar yang sama yang digunakan oleh ejen sembang:
create_database, apply_migrations, dan dump_schema untuk lapisan data
yang dimiliki.docker_build / docker_push, compose up/down, SSH dan
penempatan cloud-CLI (Fly, Render, Railway, Vercel), juga selamat simulasi.Class.method) merentasi matematik, pemprosesan isyarat, kawalan, statistik, dan banyak lagi./v1 mendedahkan larian, acara, pencetus, templat, dan penjanaan untuk CI dan integrasi.db.provision → pelaksanaan → ujian yang dijana → audit keselamatan →
pembungkusan penempatan → penjanaan CI, dengan gerbang manusia sebelum pembungkusan — laluan lengkap dari
ringkasan ke pengeluaran yang boleh anda sesuaikan dalam beberapa minit.Lengkapkan Tab Ramalan menawarkan cadangan kod sebaris, isi-di-tengah semasa anda menaip dalam editor — terima cadangan dengan Tab. Ia adalah opt-in pada enjin dan editor web.
DCC_TAB_COMPLETE=1. Editor memanggil
titik akhir POST /api/complete enjin, yang hanya mengembalikan teks untuk dimasukkan pada kursor.VITE_TAB_COMPLETE=1, atau pada
masa jalan dengan localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (kemudian muat semula).Buka Pengebilan dari bar sisi untuk mengurus pelan dan penggunaan anda. Penggunaan AI diukur dalam kredit dolar A.S. berdasarkan token yang digunakan oleh model asas.
| Pelan | Harga bulanan | Penggunaan AI bulanan termasuk |
|---|---|---|
| Asas | $20 | $10 |
| Pro | $75 | $30 |
| Ultimate | $200 | $150 |
Kunci API gerbang (token akses peribadi) membolehkan anda menggunakan API awam DeepCerebra dan CLI secara program.
read, chat, code, agent
— dan tamat tempoh pilihan dalam hari (kosong = tidak pernah).Gunakannya dengan CLI atau API di deepcerebra.ai:
dcc config set endpoint https://deepcerebra.ai
dcc config set api-key <your-key>
# atau sebagai token Pembawa
curl -H "Authorization: Bearer <your-key>" https://deepcerebra.ai/v1/...Anda boleh menamakan semula atau memadam (membatalkan) kunci pada bila-bila masa; setiap kunci menunjukkan awalan, skop, dicipta/tamat tempoh, dan tarikh terakhir digunakan.
Tukar kepada Chrome, Edge, atau Brave, atau gunakan Buka dari Git sebaliknya.
Klik Henti, kemudian ubah frasa dengan petunjuk atau kekangan yang konkrit.
dcc-bridge sedang berjalan dan peranti menunjukkan dalam talian.1234) dengan model dimuatkan.--gateway
(wss://deepcerebra.ai atau wss://deepcerebra.io) — kedua-dua tapak adalah penempatan
berasingan, dan token dari satu tidak pernah berfungsi pada yang lain.Buka atau cipta cawangan kerja sebelum menggunakan Integrasi untuk membuka permintaan tarik.
Masih tersekat? Hubungi support@deepcerebra.ai.
Discovery ialah chatbot penyiasatan untuk pangkalan data dan dokumen anda.
Daripada menjawab dengan satu pertanyaan, ia berfungsi seperti seorang penganalisis: ia membentuk hipotesis,
menjalankan siri siasatan terkawal (SQL, graf, carian dokumen, semakan skema, pengesahan web), membuang
penjelasan yang disangkal oleh bukti, dan mensintesis jawapan berasas — dengan carta dan
resit kos yang telus. Bukanya dari ikon kompas dalam rel aktiviti
(/app/discovery).
Satu Ruang menggabungkan semua yang diperlukan oleh satu baris pertanyaan: sambungan pangkalan data, koleksi dokumen, arahan untuk penganalisis, dan belanjawan. Cipta satu dengan + Ruang baharu, kemudian gunakan panel persediaan di sebelah kanan untuk:
Taip soalan seperti anda bertanya kepada rakan sekerja — contohnya "Mengapa volum imbasan MRI menurun pada bulan Mac?". Papan penyiasatan menyiarkan keseluruhan proses secara langsung:
Soalan susulan meneruskan benang yang sama, jadi penganalisis mengekalkan konteksnya.
Carta dipaparkan sebaris pada papan penyiasatan. Gunakan Eksport untuk memuat turun pertanyaan penuh — jawapan, hipotesis, bukti, dan carta — sebagai laporan HTML kendiri atau PDF berkualiti cetakan, digayakan dengan sistem reka bentuk neon.
Setiap ruang membawa belanjawan setiap pertanyaan: bilangan maksimum siasatan, pusingan penyiasatan, saat, dan USD. Enjin berhenti dengan bersih pada had dan melaporkan apa yang ditemui setakat ini. Kos setiap siasatan diperincikan pada resit, jadi anda sentiasa tahu ke mana perbelanjaan itu pergi.
/v1/discovery/* dengan PAT
yang membawa skop discovery (cipta ia di bawah Akaun → Token API).
Pertanyaan penstriman menggunakan SSE. Pelaksana luaran boleh meminjam perancangan penyiasatan melalui Thinking API
(/v1/think/*, skop think).pip install deepcerebra-discovery, kemudian
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask) ke dalam mana-mana aliran kerja untuk menjalankan penyiasatan sebagai langkah saluran paip;
jawapan, carta, dan resit mengalir ke peringkat hiliran.discovery_ask dan
discovery_list_spaces sebagai alat MCP, jadi klien MCP luaran juga boleh menjalankan penyiasatan.