1 परिचय र संस्करणहरू

DeepCerebra Coder एक एजेन्ट-आधारित कोडिङ सहायक हो। सामान्य स्वतःपूर्ण कोपाइलट भन्दा फरक, यसले योजना बनाउँछ, लेख्छ, रिफ्याक्टर गर्छ, कमाण्डहरू चलाउँछ, उपकरणहरू प्रयोग गर्छ, र तपाईंको सम्पूर्ण परियोजना भरि दोहोर्याउँछ — तपाईंले यसले प्रस्ताव गरेका परिवर्तनहरूको समीक्षा र अनुमोदन गर्दै।

यसलाई प्रयोग गर्ने तीन तरिकाहरू

यो पुस्तिका deepcerebra.ai मा वेब एपमा केन्द्रित छ; डेस्कटप एपले उही प्यानल र कार्यप्रवाहहरूलाई प्रतिबिम्बित गर्दछ।

2 सुरु गर्दै र खाता

समर्थित ब्राउजरहरू

पूर्ण अनुभवको लागि Chrome, Edge, वा Brave को हालको संस्करण प्रयोग गर्नुहोस् — स्थानीय फोल्डर खोल्न Chromium File System Access API मा निर्भर गर्दछ। Firefox र Safari च्याट र Git-समर्थित परियोजनाहरूको लागि काम गर्छन्, तर स्थानीय फोल्डर सिधै खोल्न सक्दैनन्।

खाता सिर्जना गर्नुहोस्

1. ल्यान्डिङ पृष्ठमा सुरु गर्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्।
2. आफ्नो वैकल्पिक प्रदर्शन नाम, इमेल, देश, र जन्म मिति भर्नुहोस् (तपाईं कम्तिमा १८ वर्षको हुनुपर्छ)।
3. आफ्नो इन्टरफेस भाषा र कम्तिमा १२ अक्षरको पासवर्ड छान्नुहोस्।
4. सम्झौता सूचना पढ्नुहोस् र पुष्टि गर्नुहोस्। खाता सिर्जना गर्नुको अर्थ तपाईं सेवाका सर्तहरू, गोपनीयता कथन, सेवा विवरण, र विश्वव्यापी DPA मा सहमत हुनुहुन्छ।
5. क्लिक गर्नुहोस् खाता सिर्जना गर्नुहोस्, त्यसपछि यदि सोधिएको खण्डमा आफ्नो इमेल प्रमाणित गर्नुहोस्, र साइन इन गर्नुहोस्।

आफ्नो पासवर्ड रिसेट गर्नुहोस्

1. लगइन पृष्ठमा, पासवर्ड बिर्सनुभयो? मा क्लिक गर्नुहोस्।
2. आफ्नो इमेल प्रविष्ट गर्नुहोस् र तपाईंको इनबक्समा पठाइएको रिसेट लिङ्क खोल्नुहोस्।
3. नयाँ पासवर्ड सेट गर्नुहोस् (न्यूनतम १२ अक्षर)।

3 कार्यस्थान एक नजरमा

साइन इन गरेपछि तपाईं कार्यबेन्चमा पुग्नुहुन्छ, जसले प्रत्येक फलकलाई एउटै स्क्रिनमा राख्छ:

• एक्सप्लोरर (बायाँ) — खुला परियोजनाको लागि फाइल ट्री, रिफ्रेस र बन्द बटनको साथ।
• सम्पादक (केन्द्र) — सिन्ट्याक्स हाइलाइटिङ र मिनिमेप अवलोकन सहितको फाइल सामग्री; एजेन्टले परिवर्तनहरू प्रस्ताव गर्दा यहाँ इनलाइन भिन्नताहरू देखिन्छन्।
• टर्मिनल (सम्पादक मुनि, अन/अफ टगल गर्नुहोस्) — कमाण्डहरू चलाउनुहोस् र आउटपुट पढ्नुहोस्।
• च्याट (दायाँ) — एजेन्ट वार्तालाप; यो प्राथमिक, ठाउँ भर्ने फलक हो।

लेआउटलाई पुन: सन्तुलनमा राख्न सम्पादक र च्याट बीचको स्प्लिटर तान्नुहोस्, र टर्मिनलको आकार परिवर्तन गर्न तेर्सो स्प्लिटर तान्नुहोस्। बायाँ साइडबारले कार्यस्थान, एक्सटेन्सनहरू, API कुञ्जीहरू, बिलिङ, र प्रतिक्रिया मा पनि नेभिगेट गर्छ।

4 परियोजना खोल्दै

4.1 स्थानीय फोल्डर खोल्नुहोस्

1. एक्सप्लोररमा, परियोजना फोल्डर खोल्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्।
2. एउटा फोल्डर छान्नुहोस् र ब्राउजरलाई यसलाई पढ्न अनुमति दिनुहोस्।
3. फाइलहरू तपाईंको ब्राउजरको इन्क्रिप्टेड इन-ब्राउजर कार्यस्थानमा पढिन्छन् — केही पनि अपलोड हुँदैन। तपाईंले लाइभ गणना र अन्तिम सारांश (फाइल गणना · आकार, साथै कुनै पनि छोडिएका वा छोट्याइएका फाइलहरू) देख्नुहुनेछ।

4.2 Git बाट खोल्नुहोस् (GitHub / GitLab)

1. एक्सप्लोररमा Git बाट खोल्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्।
2. GitHub वा GitLab ट्याब छान्नुहोस् र व्यक्तिगत पहुँच टोकन टाँस्नुहोस्। GitHub को लागि repo स्कोप (क्लासिक) वा Contents + Pull requests सहितको फाइन-ग्रेन्ड टोकन प्रयोग गर्नुहोस्; GitLab को लागि api स्कोप प्रयोग गर्नुहोस्। तपाईंको टोकन सर्भरमा भण्डार गरिएको छ — फाइल सामग्री मात्र ब्राउजरमा तानिन्छ।
3. रिपोजिटरी लाई owner/name को रूपमा टाइप गर्नुहोस् (तपाईंको फेला पार्न सूची फिल्टर गर्नुहोस्), त्यसपछि एउटा शाखा छान्नुहोस्।
4. वैकल्पिक रूपमा टिक गर्नुहोस् नयाँ कार्य शाखा सिर्जना गर्नुहोस् (जस्तै dcc/my-feature) आफ्नो कामलाई पूर्वनिर्धारित शाखाबाट अलग राख्न।
5. वैकल्पिक रूपमा पुश वेबहुक सक्षम गर्नुहोस् ताकि टोलीका सदस्यहरूले पुश गर्दा एक्सप्लोरर तुरुन्तै रिफ्रेस होस् (सार्वजनिक गेटवे URL चाहिन्छ)।
6. रिपोजिटरी खोल्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्।

4.3 रिफ्रेस, स्विच, र बन्द गर्नुहोस्

• रिफ्रेस (एक्सप्लोरर हेडरमा ↻) ले फोल्डरलाई पुन: स्क्यान गर्छ वा Git बाट नवीनतम तान्छ।
• ट्री मुनिका बटनहरूबाट अर्को खोल्नुहोस् फोल्डर वा Git बाट खोल्नुहोस्।
• परियोजना बन्द गर्नुहोस् (रद्दीटोकरी आइकन) ले इन-ब्राउजर कार्यस्थान मेटाउँछ।

4.4 फोल्डर-स्कोप गरिएको च्याट सत्रहरू

च्याट इतिहास खुला परियोजनासँग जोडिएको छ। फोल्डरहरू परिवर्तन गर्दा स्वचालित रूपमा नयाँ सत्र सुरु हुन्छ र त्यो फोल्डरका अघिल्ला सत्रहरू लोड गर्छ, सबैभन्दा भर्खरको सत्र पुनः खोल्छ ताकि तपाईंले जहाँ छोड्नुभएको थियो त्यहीँबाट जारी राख्न सक्नुहुन्छ।

4.5 सञ्चालन फोल्डरहरू

DeepCerebra ले आन्तरिक रूपमा प्रयोग गर्ने फोल्डरहरू — .deepcerebra, .sessions — ट्रीमा देखा पर्छन् तर पूर्वनिर्धारित रूपमा संकुचित हुन्छन् ताकि तिनीहरूले तपाईंको स्रोतलाई अव्यवस्थित नगरून्।

5 फाइलहरूसँग काम गर्दै

• सम्पादकमा फाइल खोल्न एक्सप्लोररमा फाइलमा क्लिक गर्नुहोस्; मिनिमापले तपाईंलाई लामो फाइलहरू नेभिगेट गर्न मद्दत गर्छ।
• आफ्नो अर्को सन्देशको लागि स्पष्ट सन्दर्भको रूपमा संलग्न गर्न एक्सप्लोररबाट च्याट प्रम्प्टमा फाइल तान्नुहोस्।
• एजेन्टले सम्पादनहरू प्रस्ताव गर्दा, सम्पादकले चयन गरिएको फाइलको लागि इनलाइन भिन्नता देखाउँछ।

6 एजेन्टसँग च्याट गर्दै

अनुरोध लेख्नुहोस्

तपाईं के चाहनुहुन्छ भन्ने कुरा सामान्य भाषामा वर्णन गर्नुहोस् — प्रश्न सोध्नुहोस्, सुविधा अनुरोध गर्नुहोस्, वा बग औंल्याउनुहोस्। उत्कृष्ट नतिजा प्राप्त गर्न फाइलहरू, फ्रेमवर्कहरू, र अवरोधहरूको बारेमा विशिष्ट हुनुहोस्। सम्बन्धित फाइलहरूलाई प्रम्प्टमा तानेर संलग्न गर्नुहोस्।

प्रतिक्रियाहरू पढ्नुहोस्, कर्सर-शैली

प्रतिक्रियाहरू कर्सर जस्तै व्यवस्थित छन्: एजेन्टको तर्क वितरणयोग्य बाट अलग गरिएको छ। प्रत्येक प्रतिक्रिया ब्लकमा यसको माथिल्लो-दायाँ कुनामा प्रतिलिपि आइकन हुन्छ ताकि तपाईंले समाप्त भएको रिपोर्ट, कागजात, वा तपाईंले चलाउनुपर्ने कमाण्ड प्रतिलिपि गर्न सक्नुहुन्छ।

रनलाई नियन्त्रण गर्नुहोस् वा रोक्नुहोस्

• गलत दिशामा गइरहेको रनलाई रोक्न रोक्नुहोस् प्रयोग गर्नुहोस्, त्यसपछि आफ्नो प्रम्प्टलाई परिष्कृत गर्नुहोस्।
• एजेन्टलाई लुपबाट बाहिर निकाल्न संकेतहरू दिनुहोस् (जस्तै "html.parser को सट्टा lxml प्रयोग गर्नुहोस्")।

7 चार च्याट मोडहरू

प्रम्प्टको छेउमा रहेको मोड चयनकर्ताबाट एउटा मोड छान्नुहोस्। प्रत्येकले एजेन्टले कति योजना बनाउँछ र कति स्वतन्त्र रूपमा सम्पादन गर्छ भन्ने कुरालाई ट्युन गर्छ:

8 परिवर्तनहरूको समीक्षा र लागू गर्दै

एजेन्टले फाइल परिवर्तनहरू प्रस्ताव गर्दा, च्याट इनपुट माथि प्रस्तावित परिवर्तनहरू प्यानल देखा पर्छ, प्रत्येक छुटेको फाइललाई थपिएको (+) र हटाइएको (−) लाइन गणना सहित सूचीबद्ध गर्दै।

• सम्पादकमा यसको इनलाइन भिन्नता खोल्न फाइल पङ्क्तिमा क्लिक गर्नुहोस्।
• एउटै फाइललाई लागू गर्नुहोस् वा अस्वीकार गर्नुहोस्, वा सबै लागू गर्नुहोस् / सबै अस्वीकार गर्नुहोस् प्रयोग गर्नुहोस्।
• लागू गरिएका परिवर्तनहरूलाई applied (र वास्तविक फोल्डरमा लेख्दा · disk) चिन्ह लगाइन्छ।
• यदि कुनै लेख्न मिल्ने फोल्डर छैन भने, कार्यस्थान मात्र ब्याजले परिवर्तनहरू इन-ब्राउजर कार्यस्थानमा लागू हुन्छन् भनी संकेत गर्छ।

9 एकीकृत टर्मिनल

बिल्डहरू, परीक्षणहरू, र स्क्रिप्टहरू चलाउन सम्पादक मुनिको टर्मिनल टगल गर्नुहोस्। तपाईंको प्राधिकरणको साथ, एजेन्टले कमाण्डहरू कार्यान्वयन गर्न र यसको काम प्रमाणित गर्न तिनीहरूको आउटपुट पढ्न सक्छ; लामो-चल्ने कमाण्डहरूले आउटपुट स्ट्रिम गर्छन् ताकि तपाईं प्रगति हेर्न सक्नुहुन्छ। तपाईंलाई आवश्यक नभएको बेला यसको हेडरबाट टर्मिनल बन्द गर्नुहोस्।

10 योजना मोड र कार्यान्वयन

ठूला लक्ष्यहरूको लागि, योजना मोड प्रयोग गर्नुहोस् (वा एजेन्टलाई पहिले योजना बनाउन सोध्नुहोस्)। योजनाकारले तपाईंको परियोजना स्क्यान गर्छ, लक्ष्यलाई निर्भरता-सचेत कार्यहरूमा विभाजन गर्छ, र प्रत्येकलाई सही विशेषज्ञ (आर्किटेक्ट, कोडर, परीक्षक, कागजात) लाई तोक्छ।

• योजनाको समीक्षा र सम्पादन — कार्यान्वयन गर्नु अघि कार्यहरू थप्ने, हटाउने वा परिमार्जन गर्ने।
• तह-तह कार्यान्वयन गर्नुहोस् — स्वतन्त्र कार्यहरू सँगै चल्छन्; यदि कुनै कार्य असफल भयो भने योजनाकारले पुन: योजना बनाउन सक्छ।
• कुनै पनि समयमा कार्यान्वयनलाई रोक्नुहोस्, पुनः सुरु गर्नुहोस्, वा रद्द गर्नुहोस्।

11 मोडेलहरू र स्वतः छनौट गर्दै

प्रम्प्टको छेउमा मोडेल पिकर खोल्नुहोस्। विकल्पहरू यसरी समूहबद्ध गरिएका छन्:

• स्वतः — DeepCerebra लाई उपलब्ध सबैभन्दा राम्रो मोडेल छनौट गर्न दिनुहोस् (सिफारिस गरिएको)।
• स्थानीय (तपाईंको GPU) — तपाईंको आफ्नै मेसिनबाट सेवा गरिएका मोडेलहरू (धारा १३ हेर्नुहोस्)।
• प्लेटफर्म गेटवेहरू — होस्ट गरिएका मोडेलहरू, गेटवे र त्यसपछि विक्रेताद्वारा समूहबद्ध (जस्तै Anthropic, OpenAI, Google)।

स्वतः चयनले कसरी काम गर्छ

Auto मा, DeepCerebra ले स्तरीय, अनुकूलनशील राउटिङ प्रयोग गर्छ: साधारण कार्यहरू छिटो, किफायती मोडेलमा जान्छन्, जबकि जटिल वा योजना-भारी काम (उदाहरणका लागि, Plan mode) एक बलियो मोडेलमा पठाइन्छ। यसले लागत र गुणस्तरलाई स्वचालित रूपमा सन्तुलनमा राख्छ, त्यसैले तपाईंले विरलै म्यानुअल रूपमा छनोट गर्न आवश्यक पर्छ।

12 आफ्नो कुञ्जी ल्याउनुहोस् (BYOK)

तपाईंले मापन गरिएको प्लेटफर्म प्रयोगको सट्टा आफ्नो प्रदायक खाता मार्फत अनुरोधहरू पठाउन सक्नुहुन्छ।

1. साइडबारबाट API कुञ्जीहरू खोल्नुहोस्।
2. आफ्नो कुञ्जी ल्याउनुहोस् अन्तर्गत, एक प्रदायक छान्नुहोस् (जस्तै ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY)।
3. कुञ्जी मान टाँस्नुहोस् र बचत गर्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्। कुञ्जीहरू आराममा इन्क्रिप्टेड हुन्छन् र ब्राउजरमा कहिल्यै फर्काइँदैनन् — केवल मास्क गरिएको पूर्वावलोकन देखाइन्छ।

प्लेटफर्म (DeepCerebra) मोडेलहरूलाई कुञ्जी आवश्यक पर्दैन। हटाउनुहोस् मार्फत कुनै पनि समयमा कुञ्जी हटाउनुहोस्।

13 स्थानीय मेसिन: GPU Models र कन्सोल (DCC Bridge)

DCC Bridge ले तपाईंको आफ्नै कम्प्युटर लाई सानो dcc-bridge कनेक्टर मार्फत वेब एपमा जोड्छ, एकै पटक दुई क्षमताहरू अनलक गर्दै:

• स्थानीय GPU Models — तपाईंको मेसिनमा Ollama वा LM Studio द्वारा सेवा गरिएका मोडेलहरू स्थानीय (तपाईंको GPU) अन्तर्गत मोडेल पिकरमा देखा पर्छन्।
• तपाईंको मेसिनमा कन्सोल / टर्मिनल — वेब टर्मिनल र एजेन्टले तपाईंको कम्प्युटरमा वास्तविक कमाण्डहरू चलाउन सक्छन्, जसमा तपाईंले पहिले नै कन्फिगर गरिसक्नुभएको CLI उपकरणहरू (Railway, AWS CLI, OVH CLI, gh, docker, kubectl, WSL, …) तिनीहरूको अवस्थित प्रमाणहरूसँग समावेश छन्।

कनेक्टरले प्रमाणित WebSocket मार्फत बाहिर डायल गर्छ — कुनै इनबाउन्ड पोर्टहरू आवश्यक पर्दैन, र यसले NAT र फायरवालहरू पछाडि काम गर्छ। यो Windows, macOS, र Linux (Python 3.10+) मा चल्छ।

13.1 आफ्नो कम्प्युटर जोडा बनाउनुहोस्

1. बायाँ गतिविधि रेलमा ल्यापटप आइकन मा क्लिक गर्नुहोस् — स्थानीय मेसिन (GPU + कन्सोल)। (उही प्यानल मोडेल पिकर फुटरबाट स्थानीय GPU व्यवस्थापन गर्नुहोस्… मार्फत खुल्छ।)
2. स्थानीय कार्यान्वयन टगल सक्षम छ भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्, उपकरणको नाम दिनुहोस्, र यो कम्प्युटर थप्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्। एक-पटकको जोडा बनाउने टोकन (dcc_brg_…) र टाँस्न तयार कनेक्टर कमाण्ड प्रतिलिपि गर्नुहोस् — टोकन एक पटक मात्र देखाइन्छ।

13.2 कनेक्टर स्थापना र चलाउनुहोस्

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

# त्यसपछि जोडा बनाउने कार्डबाट प्रतिलिपि गरिएको कमाण्ड चलाउनुहोस्, जस्तै:
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx

• गेटवेको रूपमा तपाईंले ब्राउजरमा प्रयोग गर्ने उही डोमेन प्रयोग गर्नुहोस् (wss://deepcerebra.ai वा wss://deepcerebra.io) — दुई साइटहरू अलग डिप्लोयमेन्टहरू हुन्, र एउटाबाट टोकन अर्कोमा कहिल्यै काम गर्दैन।
• GPU Models को लागि, Ollama चलाइराख्नुहोस्, वा LM Studio को स्थानीय सर्भर (पूर्वनिर्धारित पोर्ट 1234) लाई मोडेल लोड गरेर सक्षम गर्नुहोस्।
• जोडा बनाइएका उपकरणहरूले अनलाइन/अफलाइन स्थिति, मोडेल गणना, र exec स्कोप देखाउँछन्; तपाईं कुनै पनि समयमा उपकरणलाई रद्द गर्न सक्नुहुन्छ।

13.3 वेब एपबाट आफ्नो कन्सोल प्रयोग गर्नुहोस्

पूर्वनिर्धारित रूपमा, कमाण्डहरू समर्पित कार्यस्थान फोल्डर (~/DeepCerebra) मा सीमित हुन्छन्। तपाईंको पूर्व-कन्फिगर गरिएका CLIs सँग तपाईंको वास्तविक परियोजना फोल्डरहरूमा काम गर्न, कनेक्टर सुरु गर्दा तिनीहरूलाई स्पष्ट रूपमा अनुमति दिनुहोस्:

# एक वा बढी वास्तविक फोल्डरहरूलाई अनुमति दिनुहोस् (दोहोर्याउन मिल्ने)
python -m dcc_bridge --gateway wss://deepcerebra.ai --token dcc_brg_xxxxx --host-dir "F:\MyProjects"

# वा सम्पूर्ण मेसिन (चेतावनी छाप्छ; --host-dir लाई प्राथमिकता दिनुहोस्)
python -m dcc_bridge ... --allow-any-dir

त्यसपछि टर्मिनल प्यानल खोल्नुहोस्, कार्यान्वयन लक्ष्य पपओभर (ल्यापटप आइकन) मा क्लिक गर्नुहोस्, मेरो कम्प्युटर छान्नुहोस्, र एउटा कार्य निर्देशिका छान्नुहोस्। तपाईंले टाइप गरेका कमाण्डहरू र एजेन्टको बिल्ड/परीक्षण कमाण्डहरू दुवै तपाईंको मेसिनमा कार्यान्वयन हुन्छन्।

14 Git सहकार्य कार्यप्रवाह

Git-समर्थित परियोजना खुला हुँदा, एक्सप्लोररमा तपाईंको हालको शाखा र दुई कार्यहरू देखाउँदै एउटा शाखा पट्टी देखा पर्छ:

• चेक इन (कमिट) — परिवर्तन गरिएका फाइलहरूको गणना समीक्षा गर्नुहोस्, कमिट सन्देश लेख्नुहोस्, र आफ्नो कार्य शाखामा कमिट गर्नुहोस्।
• एकीकृत गर्नुहोस् — आफ्नो कार्य शाखाबाट पूर्वनिर्धारित शाखामा (जस्तै main) एउटा पुल अनुरोध खोल्नुहोस्। तपाईं पूर्वनिर्धारित शाखामा नभई कार्य शाखामा हुनुपर्छ।

यदि पुश वेबहुक सक्षम छ भने, टोलीका सदस्यहरूले पुश गर्दा एक्सप्लोरर स्वतः रिफ्रेस हुन्छ, सबैलाई सिंकमा राख्दै — DeepCerebra मार्फत सहयोगी टोली विकासको आधार।

15 MCP सर्भरहरू

Model Context Protocol मार्फत एजेन्टलाई बाह्य उपकरण र डेटाको साथ विस्तार गर्नुहोस्। .deepcerebra/mcp.json फाइलमा सर्भरहरू कन्फिगर गर्नुहोस्, उदाहरणका लागि:

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

सक्षम गरिएका MCP उपकरणहरू तपाईंको अनुरोधसँग सम्बन्धित हुँदा एजेन्टलाई स्वचालित रूपमा उपलब्ध हुन्छन्। स्थानीय (stdio) र रिमोट (http/sse) सर्भरहरू दुवै समर्थित छन्।

निर्मित सुरक्षा

• पूर्वनिर्धारित रूपमा अस्वीकार गर्नुहोस् — जब सर्भरले allowlist सूचीबद्ध गर्छ, ती उपकरणहरू मात्र चल्न सक्छन्।
• उच्च जोखिमका उपकरणहरूका लागि स्वीकृति — परिवर्तन गर्ने उपकरणहरू (लेख्ने/मेटाउने/तैनाथ गर्ने/…) लाई स्वीकृतिको आवश्यकता पर्छ जबसम्म तपाईंले तिनीहरूलाई autoApprove मा पूर्व-अनुमोदन गर्नुहुन्न।
• दर सीमितता, तर्क र आउटपुट सरसफाई, र एक अडिट लग प्रत्येक कलमा लागू हुन्छ।

स्रोतहरू र प्रम्प्टहरू

यदि सर्भरले MCP स्रोतहरू वा प्रम्प्ट टेम्प्लेटहरू लाई उजागर गर्छ भने, एजेन्टले तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न स्वचालित रूपमा उपकरणहरू प्राप्त गर्छ (mcp_list_resources, mcp_read_resource, mcp_list_prompts, mcp_get_prompt)।

रिमोट सर्भरहरूको लागि प्रमाणीकरण

रिमोट सर्भरमा auth ब्लक थप्नुहोस्। गोप्य कुराहरूले ${ENV_VAR} इन्टरपोलेसनलाई समर्थन गर्छ:

// 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"
}

16 एजेन्टलाई अनुकूलन गर्दै: नियमहरू, सीपहरू, हुकहरू, सबएजेन्टहरू र प्लगइनहरू

तपाईंले एजेन्टले कसरी सोच्छ र कार्य गर्छ भन्ने कुरालाई एकल, फाइल-आधारित कन्भेन्सन — .deepcerebra/ निर्देशिका — मार्फत आकार दिन सक्नुहुन्छ, जुन डेस्कटप एप, वेब एप, र API मा समान रूपमा काम गर्छ। वेब एपमा, यी सबैलाई एजेन्ट दृश्य अन्तर्गत व्यवस्थापन गर्नुहोस्; डेस्कटपमा र API मार्फत तिनीहरू सादा फाइलहरू हुन् जुन तपाईंले आफ्नो परियोजनासँग कमिट गर्नुहुन्छ।

स्कोपहरू र प्राथमिकता

कन्फिगरेसन धेरै स्कोपहरूबाट पत्ता लगाइन्छ; जब एउटै वस्तु एक भन्दा बढीमा अवस्थित हुन्छ, उच्च-प्राथमिकता भएकोले जित्छ:

team/org  <  global (~/.deepcerebra)  <  workspace (<repo>/.deepcerebra)
(lowest)                                              (highest)

• कार्यस्थान — <repo>/.deepcerebra/…, परियोजनासँग कमिट गरिएको।
• विश्वव्यापी — ~/.deepcerebra/…, परियोजनाहरूमा तपाईंको व्यक्तिगत पूर्वनिर्धारितहरू।
• टोली / संस्था — एक साझा आधाररेखा (सबैभन्दा कम प्राथमिकता) ताकि प्रयोगकर्ता वा परियोजनाले यसलाई सधैँ ओभरराइड गर्न सकोस्। वेब एपमा, नियमको दायरा लाई टोली मा सेट गर्नुहोस्।

नियमहरू (स्टियरिङ)

नियमहरू स्थायी निर्देशनहरू हुन् — कोडिङ मापदण्ड, वास्तुकला परम्परा, डोमेन सन्दर्भ — जुन एजेन्टको प्रणाली प्रम्प्टमा घुसाइन्छ। तिनीहरू .deepcerebra/steering/ अन्तर्गत Markdown फाइलहरूको रूपमा रहन्छन्, साथै सधैँ-अन रहने AGENTS.md मानक। Frontmatter ले नियम कहिले लोड हुन्छ भनेर नियन्त्रण गर्छ:

---
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 — प्रत्येक पालो (पूर्वनिर्धारित)।
• fileMatch — इन-सन्दर्भ फाइल globs सँग मिल्दा मात्र।
• auto — तपाईंको अनुरोध नियमको name/description सँग मिल्दा।
• manual — तपाईंले यसलाई #name वा /name को रूपमा सन्दर्भ गर्दा मात्र।

एउटा मूल AGENTS.md रिपो-व्यापी रूपमा लागू हुन्छ; एउटा नेस्टेड AGENTS.md (जस्तै services/api/AGENTS.md) त्यस फोल्डर अन्तर्गतका फाइलहरूमा मात्र लागू हुन्छ। वेब एपमा, एजेन्ट → स्टेयरिङ दृश्यले प्रत्येक नियमलाई दायरा पिकर (विश्वव्यापी / परियोजना / टोली) दिन्छ।

सीपहरू

सीपहरू पुन: प्रयोज्य प्लेबुकहरू हुन् जुन एजेन्टले मागमा लोड गर्छ। प्रत्येक सीप .deepcerebra/skills/ अन्तर्गत SKILL.md सहितको फोल्डर हो:

---
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.

एजेन्टले हल्का क्याटलग (नाम + विवरण) देख्छ र सान्दर्भिक हुँदा load_skill उपकरणको साथ पूर्ण बडी तान्छ। तपाईंले /skill <name> मार्फत स्पष्ट रूपमा पनि आह्वान गर्न सक्नुहुन्छ। सीपलाई म्यानुअल-मात्र बनाउन disable-model-invocation: true सेट गर्नुहोस्।

हुकहरू

हुकहरूले जीवनचक्र घटनाहरूमा स्वचालन चलाउँछन्। तिनीहरूलाई .deepcerebra/hooks/*.hook.json को रूपमा परिभाषित गर्नुहोस्:

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

घटनाहरूमा समावेश छन् promptSubmit, preToolUse, postToolUse, fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask, postTask, sessionStart, preCompact, र agentStop (कर्सर/क्लाउड हिज्जेहरू पनि स्वीकार्य छन्)। एउटा कार्य या त shell (कमाण्ड चलाउनुहोस्) वा agentPrompt (एजेन्टलाई सोध्नुहोस्)। एउटा preToolUse हुकले अनुमति दिन, अस्वीकार गर्न, वा सोध्न सक्छ उपकरण कलको लागि जुन यसले रोक्छ।

सबएजेन्टहरू

सबएजेन्टहरू विशेषज्ञ एजेन्टहरू हुन् जुन तपाईंले परिभाषित गर्नुहुन्छ र प्रतिनिधि गर्नुहुन्छ। प्रत्येक .deepcerebra/agents/ अन्तर्गत फ्रन्टम्याटर र बडी (यसको प्रणाली प्रम्प्ट) सहितको Markdown फाइल हो:

---
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…

मुख्य एजेन्टले task (ब्लकिङ), task_async + task_status / task_result (पृष्ठभूमि), वा task_parallel (फ्यान-आउट) मार्फत प्रतिनिधि गर्छ।

प्लगइनहरू

एक प्लगइनले नियमहरू, सीपहरू, हुकहरू, सबएजेन्टहरू, र MCP सर्भरहरूलाई .deepcerebra/plugins/<name>/ अन्तर्गत एक स्थापनायोग्य प्याकेजमा बन्डल गर्छ, जुन plugin.json म्यानिफेस्टद्वारा वर्णन गरिएको छ:

{
  "name": "Acme Standards",
  "version": "1.2.0",
  "description": "Acme rules + skills + review agents.",
  "enabled": true
}

प्लगइन सामग्रीहरू सबैभन्दा कम प्राथमिकतामा मर्ज गरिन्छन्, त्यसैले तपाईंको आफ्नै नियमहरू र सीपहरूले सधैं प्लगइनको ओभरराइड गर्छन्। "enabled": false वा .disabled मार्कर फाइलको साथ प्लगइन असक्षम गर्नुहोस्।

17 एजेन्टिक कार्यप्रवाह स्टुडियो र घटना-संचालित एजेन्टहरू

Workflow Studio बहु-एजेन्ट स्वचालनका लागि एक भिजुअल डिजाइनर हो। तपाईं चरणहरू — प्रत्येक एक एजेन्ट, एक विशेषज्ञ चरण, वा एक नियन्त्रण प्रिमिटिभ — लाई ग्राफमा संयोजन गर्नुहुन्छ, तिनीहरूलाई निर्भरताहरूसँग जोड्नुहुन्छ, र सम्पूर्ण अर्केस्ट्रेसनलाई इन्जिनमा प्रत्यक्ष प्रति-चरण प्रगति, बजेट, र मानव-अनुमोदन गेटहरूसहित चलाउनुहुन्छ। कार्यप्रवाहहरूलाई पोर्टेबल YAML/JSON परिभाषाको रूपमा बचत गरिन्छ जसलाई तपाईं निर्यात गर्न, आयात गर्न, Git मा संस्करण गर्न, र API वा CLI बाट चलाउन सक्नुहुन्छ।

17.1 कार्यप्रवाह निर्माण गर्दै

• प्यालेट (बायाँ) — स्टेज प्रकारहरू, तयार एजेन्ट प्रकारहरू (अनुसन्धान, कोड उत्पादन, QA, कागजात लेखक, चिकित्सा उपकरण, पेटेन्ट सल्लाहकार, र तपाईंको आफ्नै अनुकूल प्रकारहरू), सीप पुस्तकालयबाट सीपहरू, र उपकरणहरू क्यानभासमा तान्नुहोस्।
• क्यानभास (केन्द्र) — चरणहरू व्यवस्थित गर्नुहोस् र किनाराहरू कोर्नुहोस्; एक किनाराको अर्थ "यो चरण त्योमा निर्भर गर्दछ" र स्वचालित रूपमा अपस्ट्रीम आउटपुटलाई डाउनस्ट्रीम प्रम्प्टमा खुवाउँछ।
• निरीक्षक (दायाँ, रिसाइजेबल) — चयन गरिएको चरण कन्फिगर गर्नुहोस्: यसको प्रम्प्ट, सीपहरू, उपकरणहरू, प्रति-चरण मोडेल ओभरराइड, आउटपुट आर्टिफ्याक्ट, गेट, घटनाहरू, र प्रकार-विशेष प्यारामिटरहरू।
• टेम्प्लेटहरू — निर्मित ब्लुप्रिन्ट (Ship-It Pipeline, SaaS Starter, Data Pipeline with Evals, Customer Comms Hub, Design → Verified App) बाट सुरु गर्नुहोस् र यसलाई अनुकूलन गर्नुहोस्।
• उत्पन्न गर्नुहोस् — एप वा प्रक्रियालाई सामान्य भाषामा वर्णन गर्नुहोस् र एजेन्ट बिल्डरले एक पूर्ण, मान्य कार्यप्रवाह ग्राफ उत्पन्न गर्छ जुन तपाईंले समीक्षा गर्न, समायोजन गर्न, र चलाउन सक्नुहुन्छ।

17.2 स्टेज पुस्तकालय

17.3 घटना-संचालित एजेन्टहरू (एजेन्ट मेस)

प्रत्येक चरण — प्रकारको पर्वाह नगरी — कार्यस्थान घटना बसमा टाइप गरिएका घटनाहरूलाई प्रकाशित र सदस्यता लिन सक्छ, त्यसैले एजेन्टहरूले DAG मार्फत मात्र नभई सन्देश फेब्रिकमा सेवाहरू जस्तै समन्वय गर्छन्:

• घटना वर्गहरू — प्रत्येक घटनाले एक वर्ग बोक्छ: lifecycle, agent, business, data, system, schedule, chat, external, वा alert — सदस्यताहरू र रिप्लेमा फिल्टर गर्न मिल्ने।
• सदस्यता मोडहरू — trigger (मिल्दो घटना आइपुग्दा चरण चल्छ; पार्क गरिएका चरणहरूसँगको रन सुन्ने को रूपमा रहन्छ), gate (मानव क्लिकको सट्टा घटनाद्वारा अनुमोदित मेसिन गेट), र data (पेलोड चरणको सन्दर्भमा मर्ज गरिन्छ)।
• घटनाद्वारा किकअफ — कुनै पनि एजेन्टलाई अर्केस्ट्रेटर वा अर्को एजेन्टले यसको ठेगाना agent.<stage-id>.request मा प्रकाशित गरेर सुरु गर्न सकिन्छ।
• रन ट्रिगरहरू — कार्यप्रवाहको triggers: ब्लकले यसलाई इनबाउन्ड वेबहुकहरू, cron तालिका, घटनाहरू, वा च्याटमा सुरु गर्न तयार गर्छ — स्टुडियो बन्द हुँदा पनि।
• प्रत्यक्ष रनहरू — रन प्यानलले SSE मार्फत जीवनचक्र घटनाहरू स्ट्रिम गर्छ: चरण सुरु/पूरा, गेटहरू, अलर्टहरू, र पूर्वावलोकनहरू तुरुन्तै देखा पर्छन्।
• टिकाऊ लग र रिप्ले — घटनाहरू प्रति कार्यस्थानमा रहन्छन् र अडिट र डिबगिङका लागि विषय ढाँचा र वर्गद्वारा रिप्ले गर्न सकिन्छ।

17.3.1 एजेन्टहरूको लागि घटना क्युइङ

घटनाहरूमा प्रतिक्रिया दिने एजेन्टहरूले टिकाऊ नाम गरिएको क्यु घोषणा गर्न सक्छन् ताकि एजेन्ट व्यस्त हुँदा वा रन सुन्नु अघि मिल्दो घटनाहरू कहिल्यै नहराउन्। ट्रिगर सदस्यतामा, queue: <name> सेट गर्नुहोस् — इन्जिनले त्यो विषयलाई कार्यस्थान घटना बसमा FIFO क्युमा बाँध्छ (.deepcerebra/workflows/events/queues/ अन्तर्गत स्थायी)। त्यस बिन्दुबाट प्रकाशित प्रत्येक मिल्दो घटना क्युमा कैद हुन्छ; जब चरण चलाउन योग्य हुन्छ, इन्जिनले सबैभन्दा पुरानो-पहिलो क्रममा घटनाहरू पप गर्छ र तिनीहरूलाई एक-एक गरेर उपभोग गर्छ।

• केही पनि हराउँदैन — कार्यप्रवाह बन्द हुँदा, अर्को चरण चलिरहेको बेला, वा रन अझै निर्भरताहरूको लागि पर्खिरहेको बेला प्रकाशित घटनाहरू छोडिनुको सट्टा क्युमा राखिन्छन्।
• प्रति-सदस्यता count — सदस्यता सन्तुष्ट हुनु अघि N क्युमा राखिएका (वा डेलिभर गरिएका) घटनाहरू आवश्यक पर्छ (धेरै कामदारहरूले रिपोर्ट गर्नुपर्दा उपयोगी)।
• स्टुडियो — इन्स्पेक्टरको घटना प्यानलमा, ट्रिगर सदस्यतामा क्यु फिल्ड सेट गर्नुहोस्; ट्रिगरहरू सक्रिय गर्नुहोस् वा बाइन्डिङ स्वचालित रूपमा सिर्जना गर्न रन सुरु गर्नुहोस्।
• API र उपकरणहरू — GET /api/workflow/queues ले गहिराइ र बाइन्डिङहरू सूचीबद्ध गर्दछ; GET /api/workflow/queues/{name} ले पेन्डिङ घटनाहरू हेर्छ; च्याट एजेन्टहरूले event_queue_status र pop_queued_event लाई कल गर्न सक्छन्।

events:
  subscribe:
    - topic: ticket.created
      mode: trigger
      queue: triage-inbox        # durable FIFO — events wait here for this agent
      map:
        payload.ticket_id: ticket_id

17.3.2 सेमाफोर अर्केस्ट्रेसन (साझा-स्रोत संरक्षण)

एक सेमाफोर ले साझा (संरक्षित) स्रोतमा एकै साथ कति कार्यहरू सञ्चालन गर्न सक्छन् भन्ने कुरालाई सीमित गर्दछ: लेखिँदै गरेको डाटाबेस, एक विश्वव्यापी चर भण्डार, एक फाइल, वा एक दर-सीमित बाह्य एजेन्ट। semaphore: को साथ कुनै पनि चरणमा एउटा संलग्न गर्नुहोस् — चरणको काम चल्नु अघि, इन्जिनले नाम गरिएको कार्यस्थान सेमाफोरको एक अनुमति प्राप्त गर्दछ; चरण असफल भए पनि अनुमति सधैं जारी गरिन्छ। permits: 1 ले यसलाई म्युटेक्स बनाउँछ: एक पटकमा एउटा मात्र कार्य (कार्यस्थानमा सबै समानान्तर रनहरूमा) महत्वपूर्ण चरण कार्यान्वयन गर्दछ; अन्य सबै कार्यहरू धारकले समाप्त नभएसम्म पर्खन्छन्।

• क्रस-रन क्रमबद्धता — सेमाफोरहरू कार्यस्थान-स्कोप गरिएका र निरन्तर राखिएका हुन्छन्, त्यसैले दुई समवर्ती कार्यप्रवाह रनहरूले एउटै सुरक्षित स्रोतलाई भ्रष्ट गर्न सक्दैनन्।
• पर्खाइ, ह्याङ्गिङ होइन — कार्यहरू अनुमतिको लागि timeout_s सम्म ब्लक हुन्छन्; यदि स्रोत क्षमतामा रहन्छ भने, चरण सधैंभरि ह्याङ्ग हुनुको सट्टा स्पष्ट रूपमा असफल हुन्छ।
• क्र्यास सुरक्षा — प्रत्येक अनुमतिले ttl_s बोक्छ; यदि धारकले जारी नगरी क्र्यास भयो भने, अनुमति स्वतः समाप्त हुन्छ ताकि स्रोत कहिल्यै डेड-लक नहोस्।
• अवलोकनयोग्यता — बसले semaphore.<name>.waiting, .acquired, र .released प्रणाली घटनाहरू उत्सर्जन गर्दछ; GET /api/workflow/semaphores ले क्षमता, धारकहरू, र उपलब्ध अनुमतिहरू देखाउँछ।
• च्याट एजेन्टहरू — acquire_semaphore, release_semaphore, र semaphore_status उपकरणहरूले कार्यप्रवाह बाहिर तदर्थ महत्वपूर्ण खण्डहरू समन्वय गर्छन्।

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 minutes

17.3.3 रेन्डेभस अर्केस्ट्रेसन (सबै शर्तहरूको लागि पर्खनुहोस्)

रेन्डेभुले अर्को चरण अगाडि बढ्नुअघि धेरै घटनाका सर्तहरू सबै पूरा नभएसम्म पर्खन्छ — "पहिलो घटनाले जित्छ" को उल्टो। चरणको events: ब्लकमा join: all सेट गर्नुहोस्: चरण चल्नुभन्दा पहिले प्रत्येक ट्रिगर सदस्यता पूरा हुनुपर्छ। यसलाई प्रति-सदस्यता count: N सँग मिलाउनुहोस् जब धेरै एजेन्टहरू (वा एउटै एजेन्टबाट धेरै रिपोर्टहरू) सबैले चेक इन गर्नुपर्छ — उदाहरणका लागि, रिलीज चरण कार्यान्वयन हुनुभन्दा पहिले डिजाइन साइन-अफ, परीक्षण समाप्ति, र सुरक्षा स्वीकृति।

• join: any (पूर्वनिर्धारित) — पहिलो ट्रिगर सदस्यता सन्तुष्ट हुँदा चरण चल्छ।
• join: all — रेन्डेभस: प्रत्येक ट्रिगर सदस्यता (प्रत्येक यसको आफ्नै विषय, वर्ग फिल्टर, र वैकल्पिक count सहित) सन्तुष्ट हुनुपर्छ; त्यसपछि मात्र चरण चलाउन योग्य हुन्छ।
• पेलोडहरू — सबै उपभोग गरिएका घटनाहरू चरणमा trigger_events को रूपमा रेकर्ड गरिन्छन् र टेम्प्लेटहरूमा inputs.events (पेलोडहरू सहितको घटना वस्तुहरूको सूची) को रूपमा उजागर गरिन्छन्।
• स्टुडियो — जब एक चरणमा दुई वा बढी ट्रिगर सदस्यताहरू हुन्छन्, इन्स्पेक्टरले एक जोइन चयनकर्ता देखाउँछ: कुनै पनि — पहिलो घटनाले जित्छ वा सबै — रेन्डेभस (सबैको लागि पर्खनुहोस्); क्यानभासले रेन्डेभस चरणहरूमा मर्ज ब्याज देखाउँछ।

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: 1

17.4 एजेन्ट उपकरण पुस्तकालय

चरणहरूले च्याट एजेन्टले प्रयोग गर्ने उही रजिस्ट्रीबाट उपकरणहरू छान्छन्:

• कोर — फाइलहरू, git, शेल, कोड कार्यान्वयन, कोड खोज, ब्राउजर स्वचालन, वेब खोज, दृष्टि/मिडिया, छवि उत्पादन।
• डाटाबेसहरू — SQLite, PostgreSQL, MySQL, MongoDB, र Redis क्वेरीहरू साथै create_database, apply_migrations, र dump_schema स्वामित्व डेटा तहहरूको लागि।
• संचार — फोन कल र SMS (Twilio) र इमेल (SendGrid), एक सिमुलेसन मोडको साथ जसले प्रमाणहरू अनुपस्थित हुँदा आउटबक्समा रेकर्ड गर्छ — डेमोहरूले कहिल्यै गल्तीले वास्तविक सन्देशहरू पठाउँदैनन्।
• DevOps — docker_build / docker_push, कम्पोज अप/डाउन, SSH र क्लाउड-CLI डिप्लोयहरू (Fly, Render, Railway, Vercel), साथै सिमुलेसन-सुरक्षित।
• प्रमाणीकरण — स्ट्याक पत्ता लगाउने, पार्स गरिएका पास दरहरूसहित परीक्षण-सुइट कार्यान्वयन, निर्भरता लेखापरीक्षण, र गोप्य स्क्यानिङ।
• SciCompute इन्जिनहरू — गणित, सिग्नल प्रशोधन, नियन्त्रण, तथ्याङ्क, र थपमा सयौं वैज्ञानिक र इन्जिनियरिङ विधिहरू (Class.method नामका)।
• विशेषज्ञ एजेन्सी र MCP — आधारभूत डोमेन अनुसन्धान साथै तपाईंले जडान गर्ने कुनै पनि बाह्य MCP सर्भरहरू।

17.5 रन, गेटहरू, र आउटपुटहरू

• मान्यीकरणले ग्राफ (अद्वितीय आईडीहरू, अचक्रीय निर्भरताहरू, प्रकार प्यारामिटरहरू) तपाईंले चलाउनु अघि जाँच गर्छ।
• मानव गेटहरू ले चरणले आफ्नो मस्यौदा उत्पादन गरे पछि रनलाई रोक्छ, ताकि तपाईंले वास्तविक काम अनुमोदन गर्न सक्नुहुन्छ; घटना गेटहरू ले अर्को प्रणालीलाई स्वचालित रूपमा अनुमोदन गर्न दिन्छ।
• बजेटहरू ले प्रति रन र प्रति चरण खर्च सीमित गर्छ।
• आउटपुटहरू परियोजनामा बचत गर्नुहोस् ले रनले उत्पन्न गरेको प्रत्येक आर्टिफ्याक्टलाई तपाईंको खुला परियोजनामा प्रतिलिपि गर्छ।
• एप निर्यात गर्नुहोस् ले कार्यप्रवाहलाई एक स्ट्यान्डअलोन FastAPI सेवामा बदल्छ; सार्वजनिक /v1 API ले CI र एकीकरणका लागि रनहरू, घटनाहरू, ट्रिगरहरू, टेम्प्लेटहरू, र उत्पादनलाई उजागर गर्छ।

18 पूर्वानुमानित ट्याब पूरा

पूर्वानुमानित ट्याब पूराले सम्पादकमा टाइप गर्दा इनलाइन, बीचमा भर्ने कोड सुझावहरू प्रदान गर्दछ — Tab मार्फत सुझाव स्वीकार गर्नुहोस्। यो इन्जिन र वेब सम्पादक दुवैमा अप-इन हो।

यसलाई सक्षम गर्नुहोस्

• इन्जिन — वातावरण फ्ल्याग DCC_TAB_COMPLETE=1 सेट गर्नुहोस्। सम्पादकले इन्जिनको POST /api/complete एन्डपोइन्टलाई कल गर्छ, जसले कर्सरमा घुसाउनको लागि पाठ मात्र फर्काउँछ।
• वेब सम्पादक — बिल्ड समयमा VITE_TAB_COMPLETE=1 मार्फत सक्षम गर्नुहोस्, वा रनटाइममा localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') मार्फत (त्यसपछि पुनः लोड गर्नुहोस्)।

यसले कसरी व्यवहार गर्छ

• सुझावहरू घोस्ट टेक्स्ट को रूपमा देखा पर्छन्; स्वीकार गर्न Tab थिच्नुहोस्, वा खारेज गर्न टाइप गरिरहनुहोस्।
• अनुरोधहरू डिबाउन्स हुन्छन् र रद्द गर्न सकिन्छ, त्यसैले टाइप गर्दा कहिल्यै अवरुद्ध हुँदैन।
• जब फ्ल्याग बन्द हुन्छ, सुविधा पूर्ण रूपमा असक्षम हुन्छ र कुनै पूरा गर्ने अनुरोधहरू गरिँदैन।

19 प्रयोग, क्रेडिट र बिलिङ

आफ्नो योजना र प्रयोग व्यवस्थापन गर्न साइडबारबाट बिलिङ खोल्नुहोस्। AI प्रयोग अन्तर्निहित मोडेलहरूद्वारा खपत गरिएका टोकनहरूको आधारमा अमेरिकी डलर क्रेडिटमा मापन गरिन्छ।

• चक्र खर्च र प्रिपेड क्रेडिट — यस चक्रको प्रयोग र कुनै पनि प्रिपेड ब्यालेन्स ट्र्याक गर्नुहोस्।
• अतिरिक्त क्रेडिट थप्नुहोस् — समावेश गरिएको भत्ता खर्च भएपछि AI प्रयोग गरिरहनका लागि अतिरिक्त रकम (USD) अनुमति दिनुहोस्; यदि तपाईंको बजेट सकियो भने, तपाईंले क्रेडिट थप्न प्रेरित गर्ने एउटा ब्यानर देख्नुहुनेछ।
• अपग्रेड / योजना परिवर्तन गर्नुहोस् — कुनै पनि समयमा टियरहरू स्विच गर्नुहोस्।
• भुक्तानी विधि — फाइलमा रहेको कार्ड थप्नुहोस् वा अपडेट गर्नुहोस् (Stripe द्वारा प्रशोधित)।
• रद्द गर्नुहोस् — अवधि समाप्त भएपछि रद्द गर्नुहोस् (अवधि समाप्त नभएसम्म पहुँच राख्नुहोस्) वा अहिले रद्द गर्नुहोस् (फिर्ता गर्न मिल्ने अवशिष्ट फिर्ता गर्नुहोस्) छान्नुहोस्। रद्द र फिर्ता नीति हेर्नुहोस्।

20 तपाईंको गेटवे API कुञ्जी प्राप्त गर्दै

एक गेटवे API कुञ्जी (एक व्यक्तिगत पहुँच टोकन) ले तपाईंलाई DeepCerebra सार्वजनिक API र CLI लाई प्रोग्रामेटिक रूपमा प्रयोग गर्न दिन्छ।

1. साइन इन गर्नुहोस् र साइडबारबाट एपीआई कुञ्जीहरू खोल्नुहोस्।
2. DeepCerebra API कुञ्जीहरू मा स्क्रोल गर्नुहोस्।
3. एक लेबल प्रविष्ट गर्नुहोस् (जस्तै "CI पाइपलाइन" वा "ल्यापटप CLI")।
4. स्कोपहरू — read, chat, code, agent — र दिनहरूमा वैकल्पिक म्याद समाप्ति (खाली = कहिल्यै होइन) चयन गर्नुहोस्।
5. उत्पन्न गर्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्। पूर्ण कुञ्जी एक पटक मात्र देखाइन्छ — प्रतिलिपि गर्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस् र यसलाई सुरक्षित रूपमा भण्डारण गर्नुहोस्।

यसलाई CLI वा deepcerebra.ai मा API सँग प्रयोग गर्नुहोस्:

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/...

तपाईं कुनै पनि समयमा कुञ्जीलाई पुन: नामकरण वा मेट्न (रद्द गर्न) सक्नुहुन्छ; प्रत्येक कुञ्जीले यसको उपसर्ग, स्कोपहरू, सिर्जना/म्याद समाप्ति, र अन्तिम-प्रयोग मिति देखाउँछ।

21 सुरक्षा र गोपनीयता

• गोप्य इन-ब्राउजर भण्डारण — तपाईंको परियोजना फाइलहरू ब्राउजरको इन्क्रिप्टेड कार्यस्थानमा रहन्छन्; प्रति अनुरोध आवश्यक न्यूनतम सन्दर्भ मात्र सर्भरमा पठाइन्छ।
• शून्य डेटा प्रतिधारण (ZDR) — मोडेलहरूमा पठाइएका प्रम्प्टहरू र कोड अनुरोध पछि राखिँदैनन् र आधारभूत मोडेलहरूलाई तालिम दिन कहिल्यै प्रयोग गरिँदैन।
• कुञ्जीहरू सर्भर-साइड रहन्छन् — BYOK र SCM टोकनहरू आराममा इन्क्रिप्टेड हुन्छन्; केवल मास्क गरिएका पूर्वावलोकनहरू देखाइन्छन्।
• इन्क्रिप्शन — ट्रान्जिटमा TLS; खाता डेटा आराममा इन्क्रिप्टेड; पासवर्डहरू अपरिवर्तनीय रूपमा ह्यास गरिएका।
• तपाईंको कोड तपाईंको हो — तपाईं आफ्नो सामग्री र उत्पन्न आउटपुटको स्वामित्व राख्नुहुन्छ। गोपनीयता कथन हेर्नुहोस्।

22 समस्या निवारण

"फोल्डर लोड गर्न Chromium ब्राउजर चाहिन्छ"

Chrome, Edge, वा Brave मा स्विच गर्नुहोस्, वा यसको सट्टा Git बाट खोल्नुहोस् प्रयोग गर्नुहोस्।

एजेन्ट उही त्रुटिमा लुप हुन्छ

रोक्नुहोस् मा क्लिक गर्नुहोस्, त्यसपछि ठोस संकेत वा अवरोधको साथ पुन: वाक्यांश गर्नुहोस्।

मोडेल वा अनुरोध त्रुटिहरू / "बजेट सकियो"

• आफ्नो जडान र कुनै पनि BYOK कुञ्जी मान्य छ भनी जाँच गर्नुहोस्।
• स्वतः मा स्विच गर्नुहोस् ताकि DeepCerebra ले उपलब्ध मोडेलमा पठाओस्।
• यदि तपाईंको प्रयोग बजेट समाप्त भयो भने, बिलिङ खोल्नुहोस् र अतिरिक्त क्रेडिट थप्नुहोस् वा आफ्नो योजना अपग्रेड गर्नुहोस्।

स्थानीय मोडेलहरू देखा पर्दैनन्

• dcc-bridge कनेक्टर चलिरहेको छ र उपकरण अनलाइन देखाउँछ भनी पुष्टि गर्नुहोस्।
• Ollama चलिरहेको छ, वा LM Studio को स्थानीय सर्भर सक्षम छ (पूर्वनिर्धारित पोर्ट 1234) मोडेल लोड गरेर भनी सुनिश्चित गर्नुहोस्।

कनेक्टर: "सर्भरले WebSocket जडान अस्वीकार गर्यो: HTTP 401"

• गेटवेको रूपमा तपाईंले ब्राउजरमा प्रयोग गर्ने उही डोमेन प्रयोग गर्नुहोस् (wss://deepcerebra.ai वा wss://deepcerebra.io) — दुई साइटहरू अलग डिप्लोयमेन्टहरू हुन्, र एउटाबाट टोकन अर्कोमा कहिल्यै काम गर्दैन।
• पेयरिङ कार्डबाट सही कमाण्ड प्रतिलिपि गर्नुहोस् स्थानीय मेसिन पृष्ठमा।

मेरो परिवर्तनहरू लागू भएनन्

• सुनिश्चित गर्नुहोस् कि तपाईंले प्रस्तावित परिवर्तनहरू मा लागू गर्नुहोस् मा क्लिक गर्नुभयो (केवल भिन्नताको पूर्वावलोकन मात्र होइन)।
• फोल्डरलाई पुन: स्क्यान गर्न एक्सप्लोरर रिफ्रेस प्रयोग गर्नुहोस्।

Git: "तपाईं पूर्वनिर्धारित शाखामा हुनुहुन्छ"

खोल्नुहोस् वा सिर्जना गर्नुहोस् एउटा कार्यरत शाखा इन्टिग्रेट प्रयोग गर्नु अघि पुल अनुरोध खोल्नको लागि।

अझै अड्किएको छ? support@deepcerebra.ai मा सम्पर्क गर्नुहोस्।

23 DeepCerebra Discovery — आफ्नो डेटा र कागजातहरू सोध्नुहोस्

Discovery तपाईंका डाटाबेस र कागजातहरूका लागि एउटा अनुसन्धानमूलक च्याटबोट हो। एउटै प्रश्नको जवाफ दिनुको सट्टा, यसले एक विश्लेषकको रूपमा काम गर्छ: यसले परिकल्पनाहरू बनाउँछ, सुरक्षित जाँचहरूको श्रृंखला चलाउँछ (SQL, ग्राफ, कागजात खोज, स्कीमा जाँच, वेब प्रमाणीकरण), प्रमाणले खण्डन गर्ने व्याख्याहरू हटाउँछ, र चार्टहरू र पारदर्शी लागत रसिद सहित एउटा आधारभूत जवाफ संश्लेषण गर्छ। यसलाई गतिविधि रेलमा रहेको कम्पास आइकन (/app/discovery) बाट खोल्नुहोस्।

23.1 स्पेसहरू — तपाईंको क्युरेट गरिएको दायरा

एउटा स्पेसले प्रश्न सोध्नका लागि आवश्यक सबै कुराहरू समेट्छ: डाटाबेस जडानहरू, कागजात सङ्कलनहरू, विश्लेषकका लागि निर्देशनहरू, र बजेटहरू। **+ नयाँ स्पेस** मार्फत एउटा सिर्जना गर्नुहोस्, त्यसपछि दायाँपट्टिको सेटअप प्यानल प्रयोग गर्नुहोस्:

• डाटाबेसहरू जडान गर्नुहोस् — SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server, वा Snowflake। नाम र DSN प्रविष्ट गर्नुहोस्, जडान जाँच गर्न **परीक्षण** मा क्लिक गर्नुहोस् (विलम्बता र सर्भर संस्करण देखाइन्छ), वा JSON को रूपमा अवस्थित जडान कन्फिगरेसन आयात गर्नुहोस्। जडानहरू **पूर्वनिर्धारित रूपमा पढ्न-मात्र** हुन्छन्।
• कागजातहरू थप्नुहोस् — फाइलहरू (PDF, DOCX, PPTX, Markdown, पाठ) सिधै च्याटमा तान्नुहोस् र छोड्नुहोस्, URL टाँस्नुहोस्, वा इन्जिन होस्टमा फोल्डर मार्ग देखाउनुहोस्। कागजातहरूलाई हाइब्रिड भेक्टर + नलेज-ग्राफ खोजका लागि खण्डीकरण, इम्बेड, र अनुक्रमणिका गरिन्छ।
• तालिका आयात गर्नुहोस् — कुनै पनि डाटाबेस बिना तुरुन्तै प्रश्न गर्न CSV/JSON टाँस्नुहोस् वा अपलोड गर्नुहोस्।
• विश्लेषकलाई सिकाउनुहोस् — मेट्रिक परिभाषाहरू, व्यापार नियमहरू र चेतावनीहरू, क्युरेटर-अनुमोदित विश्वसनीय प्रश्नहरू, र उदाहरण प्रश्न→प्रश्न जोडीहरू थप्नुहोस् ताकि उत्तरहरूले तपाईंका परिभाषाहरू प्रयोग गरून्।

23.2 प्रश्न सोध्दै

तपाईंले सहकर्मीलाई सोधेजस्तै प्रश्न टाइप गर्नुहोस् — उदाहरणका लागि "मार्चमा MRI स्क्यानको मात्रा किन घट्यो?"। **अनुसन्धान बोर्ड**ले सम्पूर्ण प्रक्रिया प्रत्यक्ष प्रसारण गर्छ:

• परिकल्पनाहरू — अनुसन्धान अन्तर्गतका सम्भावित व्याख्याहरू, प्रत्येकलाई प्रमाण आउँदा **समर्थित**, **खण्डित**, वा **अस्पष्ट** चिन्ह लगाइन्छ।
• जाँचहरू — विश्लेषकले चलाउने प्रत्येक प्रश्न, यसको स्थितिसहित; पूर्ण पारदर्शिताका लागि उत्पन्न SQL/Cypher देखाइन्छ, र प्रत्येक कथन कार्यान्वयन हुनु अघि पढ्न-मात्र गार्ड नियमहरू पार गर्छ।
• प्रमाण — परिणाम तालिका र कागजातका अंशहरू, अन्तिम उत्तरमा संख्याद्वारा उद्धृत।
• उत्तर + चार्टहरू — एउटा आधारभूत निष्कर्ष जसले खारेज गरिएका व्याख्याहरूलाई पनि नाम दिन्छ, साथै प्रमाणबाट बनेका आधुनिक नियोन-थीमका चार्टहरू।
• रसिद — टोकनहरू, प्रति-जाँच लागत, र राउन्डहरू, अन्य कुनै पनि एजेन्ट रन जस्तै तपाईंको AI Credits मा शुल्क लगाइन्छ।

अनुवर्ती प्रश्नहरूले उही थ्रेड जारी राख्छन्, त्यसैले विश्लेषकले यसको सन्दर्भ कायम राख्छ।

23.3 चार्टहरू, रिपोर्टहरू र निर्यातहरू

चार्टहरू अनुसन्धान बोर्डमा इनलाइन रेन्डर हुन्छन्। पूर्ण प्रश्न — उत्तर, परिकल्पनाहरू, प्रमाण, र चार्टहरू — लाई आत्म-निहित **HTML रिपोर्ट** वा प्रिन्ट-गुणस्तरको **PDF** को रूपमा डाउनलोड गर्न **निर्यात** प्रयोग गर्नुहोस्, जुन नियोन डिजाइन प्रणालीसँग शैलीबद्ध गरिएको हुन्छ।

23.4 बजेट र लागत नियन्त्रण

प्रत्येक स्पेसमा प्रति-प्रश्न बजेट हुन्छ: जाँचहरूको अधिकतम संख्या, अनुसन्धान राउन्डहरू, सेकेन्डहरू, र USD। इन्जिन सीमामा सफासँग रोकिन्छ र यसले अहिलेसम्म के फेला पार्यो भनेर रिपोर्ट गर्छ। प्रत्येक जाँचको लागत रसिदमा वस्तुगत रूपमा देखाइन्छ, त्यसैले तपाईंलाई सधैं थाहा हुन्छ कि खर्च कहाँ भयो।

23.5 स्वचालन: API, SDK, Workflow Studio र MCP

• REST API — UI ले गर्ने सबै कुरा /v1/discovery/* अन्तर्गत discovery स्कोप बोकेको PAT (यसलाई **खाता → API टोकनहरू** अन्तर्गत सिर्जना गर्नुहोस्) सँग उपलब्ध छ। स्ट्रिमिङ प्रश्नहरूले SSE प्रयोग गर्छन्। बाह्य कार्यान्वयनकर्ताहरूले Thinking API (/v1/think/*, स्कोप think) मार्फत अनुसन्धान योजना मात्र लिन सक्छन्।
• Python SDK — pip install deepcerebra-discovery, त्यसपछि DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question)।
• Workflow Studio — कुनै पनि कार्यप्रवाहमा **Discovery Ask** चरण (discovery.ask) लाई पाइपलाइन चरणको रूपमा अनुसन्धान चलाउनका लागि राख्नुहोस्; उत्तर, चार्टहरू, र रसिद डाउनस्ट्रीम चरणहरूमा प्रवाहित हुन्छन्।
• MCP — इन्जिनले discovery_ask र discovery_list_spaces लाई MCP उपकरणहरूको रूपमा प्रस्तुत गर्दछ, ताकि बाह्य MCP क्लाइन्टहरूले पनि अनुसन्धान चलाउन सकून्।