DeepCerebra Coder este un asistent de codare agentic. Spre deosebire de un copilot simplu cu autocompletare, acesta planifică, scrie, refactorizează, execută comenzi, apelează instrumente și iterează pe întregul dumneavoastră proiect — dumneavoastră revizuind și aprobând modificările pe care le propune.
| Ediție | Cel mai bun pentru | Acces la fișiere |
|---|---|---|
| Aplicație web | Fără instalare, lucrați de pe orice mașină | Stocare confidențială în browser (și depozite Git) |
| Desktop (Windows / Linux / macOS) | Dezvoltare locală, modele locale | Sistem de fișiere local direct |
| CLI & API | Scripting, CI/CD, automatizare | Fișiere locale / programatic |
Acest ghid se concentrează pe aplicația web de la deepcerebra.ai; aplicația desktop reflectă aceleași panouri și fluxuri de lucru.
Utilizați o versiune actuală de Chrome, Edge sau Brave pentru o experiență completă — deschiderea unui folder local se bazează pe API-ul Chromium File System Access. Firefox și Safari funcționează pentru chat și pentru proiecte bazate pe Git, dar nu pot deschide direct un folder local.
/register?plan=basic (sau pro / ultimate), sau începeți acum și alegeți un plan
mai târziu în Facturare.După conectare, aterizați în bancul de lucru, care pune toate panourile într-un singur ecran:
Trageți separatorul dintre editor și chat pentru a reechilibra aspectul și trageți separatorul orizontal pentru a redimensiona terminalul. Bara laterală stângă navighează, de asemenea, la Spațiul de lucru, Extensii, Chei API, Facturare și Feedback.
repo (clasic) sau un token granular cu Contents + Pull requests; pentru
GitLab utilizați scope-ul api. Tokenul dumneavoastră este stocat pe server — doar conținutul fișierului este extras
în browser.owner/name (filtrați lista pentru a-l găsi pe al dumneavoastră), apoi alegeți o
ramură.dcc/my-feature) pentru a vă păstra
munca izolată de ramura implicită.Istoricul chatului este legat de proiectul deschis. Schimbarea folderelor pornește automat o nouă sesiune și încarcă sesiunile anterioare ale acelui folder, redeschizând cea mai recentă, astfel încât să puteți relua de unde ați rămas.
Folderele pe care DeepCerebra le utilizează intern — .deepcerebra, .sessions — apar în arbore
dar sunt colapsate implicit pentru a nu vă aglomera sursa.
Descrieți ce doriți în limbaj simplu — puneți o întrebare, solicitați o funcționalitate sau indicați o eroare. Fiți specific cu privire la fișiere, framework-uri și constrângeri pentru a obține cel mai bun rezultat. Atașați fișiere relevante trăgându-le în prompt.
Răspunsurile sunt organizate ca în Cursor: raționamentul agentului este separat de livrabil. Fiecare bloc de răspuns are o pictogramă de copiere în colțul său superior-dreapta, astfel încât să puteți copia un raport finalizat, un document sau o comandă pe care trebuie să o rulați.
lxml în loc de html.parser") pentru a scoate agentul dintr-o
buclă.@deepcerebra, iar prefixe precum [deep] solicită un raționament mai profund.Alegeți un mod din selectorul de moduri de lângă prompt. Fiecare ajustează cât de mult planifică agentul și cât de liber editează:
| Mod | Ce face | Utilizați când… |
|---|---|---|
| Agent | Planifică și editează autonom în întregul proiect | Doriți ca asistentul să implementeze o modificare de la un capăt la altul |
| Ask | Răspunde la întrebări despre codul dumneavoastră fără a edita | Doriți să înțelegeți baza de cod |
| Plan | Elaborează o abordare înainte de orice editare | Sarcina este mare sau implică compromisuri de rezolvat mai întâi |
| Edit | Efectuează editări concentrate în contextul curent | Doriți o modificare mică, țintită |
Când agentul propune modificări de fișiere, un panou Modificări propuse apare deasupra intrării de chat, listând fiecare fișier atins cu numărul de linii adăugate (+) și eliminate (−).
applied (și · disk când sunt scrise într-un folder real).Comutați terminalul de sub editor pentru a rula build-uri, teste și scripturi. Cu autorizația dumneavoastră, agentul poate executa comenzi și citi ieșirea acestora pentru a-și verifica munca; comenzile de lungă durată transmit ieșirea, astfel încât să puteți urmări progresul. Închideți terminalul din antetul său când nu aveți nevoie de el.
Pentru obiective mai mari, utilizați modul Plan (sau cereți agentului să planifice mai întâi). Planificatorul scanează proiectul dumneavoastră, descompune obiectivul în sarcini conștiente de dependențe și atribuie fiecare sarcina specialistului potrivit (arhitect, programator, tester, documentație).
Deschideți selectorul de modele de lângă prompt. Opțiunile sunt grupate ca:
Pe Auto, DeepCerebra utilizează rutare adaptivă, pe niveluri: sarcinile simple merg la un model rapid, economic, în timp ce munca complexă sau intensivă în planificare (de exemplu, modul Plan) este rutată către un model mai puternic. Acest lucru echilibrează costul și calitatea automat, astfel încât rareori trebuie să alegeți manual.
Puteți ruta solicitările prin propriul cont de furnizor în loc de utilizarea platformei contorizate.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).Modelele de platformă (DeepCerebra) nu necesită cheie. Eliminați o cheie oricând cu Eliminați.
DCC Bridge conectează propriul dumneavoastră computer la aplicația web printr-un mic
conector dcc-bridge, deblocând două capacități simultan:
Conectorul apelează în exterior printr-un WebSocket autentificat — nu sunt necesare porturi de intrare și funcționează în spatele NAT și firewall-urilor. Rulează pe Windows, macOS și Linux (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
și comanda conectorului gata de lipit — tokenul este afișat exact o singură dată.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 sau wss://deepcerebra.io) — cardul de asociere precompletează
cel corect. Cele două site-uri sunt implementări separate cu conturi și tokenuri separate.1234) cu un model încărcat.În mod implicit, comenzile sunt limitate la un folder de spațiu de lucru dedicat (~/DeepCerebra). Pentru a lucra în
folderele dumneavoastră de proiect reale cu CLI-urile preconfigurate, acordați-le explicit la pornirea conectorului:
# 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-dirApoi deschideți panoul Terminal, faceți clic pe popover-ul Țintă de execuție (pictograma laptop), alegeți Computerul meu și selectați un director de lucru. Atât comenzile tastate de dumneavoastră, cât și comenzile de build/test ale agentului sunt apoi executate pe mașina dumneavoastră.
--no-exec face un
dispozitiv doar pentru inferență (modele GPU, fără comenzi).Cu un proiect bazat pe Git deschis, o bară de ramuri apare în Explorer, afișând ramura dumneavoastră curentă și două acțiuni:
main). Trebuie să fiți pe o ramură de lucru, nu pe ramura implicită.Dacă webhook-ul de push este activat, Explorer se reîmprospătează automat când colegii de echipă fac push, menținând pe toată lumea sincronizată — fundația pentru dezvoltarea colaborativă în echipă prin DeepCerebra.
Extindeți agentul cu instrumente și date externe prin Model Context Protocol. Configurați
servere într-un fișier .deepcerebra/mcp.json, de exemplu:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Instrumentele MCP activate devin disponibile agentului automat atunci când sunt relevante pentru solicitarea dumneavoastră.
Serverele locale (stdio) și cele la distanță (http/sse) sunt ambele acceptate.
allowlist, doar acele instrumente pot rula.autoApprove.Dacă un server expune resurse MCP sau șabloane de prompt, agentul
obține automat instrumente pentru a le utiliza (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Adăugați un bloc auth la un server la distanță. Secretele acceptă interpolarea ${ENV_VAR}:
// Static bearer token (literal or from env)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${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"
}Puteți modela modul în care agentul gândește și acționează cu o singură convenție bazată pe fișiere — directorul
.deepcerebra/ — care funcționează identic în aplicația desktop,
aplicația web și API. În aplicația web, gestionați toate acestea sub
vizualizarea Agent; pe desktop și prin API, acestea sunt fișiere simple pe care le commit-ați cu proiectul dumneavoastră.
Configurația este descoperită din mai multe scope-uri; atunci când același element există în mai multe, cel cu precedență mai mare câștigă:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(lowest) (highest)<repo>/.deepcerebra/…, commit-at cu proiectul.~/.deepcerebra/…, setările dumneavoastră personale implicite pentru toate proiectele.Regulile sunt instrucțiuni persistente — standarde de codare, convenții de arhitectură, context de domeniu — injectate în
promptul de sistem al agentului. Acestea se găsesc ca fișiere Markdown sub .deepcerebra/steering/, plus
standardul AGENTS.md, mereu activ. Frontmatter-ul controlează când se încarcă o regulă:
---
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 — la fiecare tură (implicit).fileMatch — numai când un fișier în context se potrivește cu globs.auto — când solicitarea dumneavoastră se potrivește cu name/description regulii.manual — numai când o referiți ca #name sau /name.Un AGENTS.md rădăcină se aplică la nivel de depozit; un AGENTS.md imbricat (de exemplu,
services/api/AGENTS.md) se aplică numai fișierelor din acel folder. În aplicația web, vizualizarea
Agent → Steering oferă fiecărei reguli un selector de Scope
(Global / Project / Team).
Abilitățile sunt manuale reutilizabile pe care agentul le încarcă la cerere. Fiecare abilitate este un folder cu un
SKILL.md sub .deepcerebra/skills/:
---
name: deploy-release
description: How to cut and publish a versioned release.
disable-model-invocation: false # true => manual-only (/skill)
---
# Deploy a release
1. Bump the version, build, and test.
2. Tag and publish.Agentul vede un catalog ușor (nume + descriere) și extrage corpul complet cu instrumentul
load_skill atunci când este relevant. De asemenea, puteți invoca una explicit cu
/skill <name>. Setați disable-model-invocation: true pentru a face o abilitate doar manuală.
Hook-urile rulează automatizări la evenimente din ciclul de viață. Definiți-le ca .deepcerebra/hooks/*.hook.json:
{
"title": "Format on save",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Evenimentele includ promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact și agentStop
(sunt acceptate și denumirile Cursor/Claude). O acțiune este fie shell (rulează o comandă), fie
agentPrompt (cere agentului). Un hook preToolUse poate allow,
deny sau ask pentru apelul instrumentului pe care îl interceptează.
Subagenții sunt agenți specialiști pe care îi definiți și cărora le delegați sarcini. Fiecare este un fișier Markdown sub
.deepcerebra/agents/ cu frontmatter plus un corp (promptul său de sistem):
---
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…Agentul principal deleagă cu task (blocare), task_async +
task_status / task_result (fundal) sau task_parallel (fan-out).
Un plugin grupează reguli, abilități, hook-uri, subagenți și servere MCP într-un singur pachet instalabil sub
.deepcerebra/plugins/<name>/, descris de un manifest plugin.json:
{
"name": "Acme Standards",
"version": "1.2.0",
"description": "Acme rules + skills + review agents.",
"enabled": true
}Conținutul pluginului este fuzionat la cea mai mică precedență, astfel încât propriile dumneavoastră reguli și abilități să suprascrie întotdeauna pe cele ale unui plugin.
Dezactivați un plugin cu "enabled": false sau un fișier marker .disabled.
DCC_ORG_CONFIG_DIR către un director .deepcerebra partajat sau setând regulile la
scope-ul Team în aplicația web.Workflow Studio este un designer vizual pentru automatizarea multi-agent. Compuneți etape — fiecare un agent, un pas specialist sau o primitivă de control — într-un grafic, le conectați cu dependențe și rulați întreaga orchestrație pe motor cu progres live pe etape, bugete și porți de aprobare umană. Fluxurile de lucru sunt salvate ca o definiție portabilă YAML/JSON pe care o puteți exporta, importa, versiona în Git și rula din API sau CLI.
| Tip de etapă | Ce face |
|---|---|
agent | O singură tură de agent cu abilitățile și instrumentele pe care le atașați. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Livrare bazată pe specificații: elaborați cerințele, proiectați, apoi împărțiți în sarcini și executați — fiecare cu posibilitate de gating. |
documents.generate | Produceți un document finisat din ieșirile etapelor anterioare. |
fan_out | Cercetare paralelă extinsă pe multe subtopici cu sinteză. |
map / loop / switch |
Primitive de control: rulați un corp pentru fiecare element, repetați până la o condiție sau ramificați pe cazuri. |
verify / browser_verify |
Rulați teste sau comenzi în sandbox; verificați o interfață de utilizator în execuție cu automatizare browser. |
orchestrate | Rutare dinamică: un agent orchestrator citește solicitarea și o expediază către cel mai bun agent (agenți) din aval prin evenimente. |
external.agent | Apelați un agent terț înregistrat prin HTTP (A2A) ca și cum ar fi o etapă nativă. |
eval | Scorați o ieșire din amonte în funcție de verificări (conține / regex / lungime / LLM-judecător); eșuează sub un prag. |
db.provision | Generați un strat de date propriu: docker-compose pentru baza de date,
migrări SQL versionate, date de inițializare, șablon .env și un ERD Mermaid; schelet de autentificare opțional;
poate aplica migrări la SQLite imediat. |
ci.generate | Generați un pipeline CI/CD gata de commit (GitHub Actions, GitLab CI, sau Azure Pipelines) cu lint → test → scan → build → deploy și promovare de mediu. |
deploy.package | Generați active de implementare pentru producție: Dockerfile multi-stage, docker-compose, manifeste Kubernetes sau un Helm chart — fișiere pe care le dețineți și le commit-ați. |
test.generate | Generați suite unitare / API / E2E pentru aplicația construită plus o matrice de trasabilitate cerință-test. |
test.verify | Executați o suită de teste (pytest, vitest, jest, Playwright) și blocați rularea în funcție de rata de succes. |
security.audit | Scanați dependențele pentru vulnerabilități cunoscute și arborele pentru secrete hardcodate; publică evenimente de alertă și scrie un raport de constatări. |
preview | Porniți aplicația generată local și afișați URL-ul său live în panoul de rulare
(link + cadru inline) printr-un eveniment preview.ready. |
design.import | Transformați o imagine de design UI (captură de ecran, machetă, export Figma) într-o specificație de implementare structurată pentru etapele din aval. |
Fiecare etapă — indiferent de tip — poate publica și subscrie la evenimente tipizate pe bus-ul de evenimente al spațiului de lucru, astfel încât agenții să se coordoneze ca servicii pe o fabrică de mesaje, mai degrabă decât doar prin DAG:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external sau alert — filtrabile în abonamente și reluare.trigger (etapa rulează când sosește un eveniment corespunzător; o
rulare cu etape parcate rămâne rezidentă ca listening), gate (o poartă mașină aprobată de
un eveniment în loc de un clic uman) și data (payload-ul este fuzionat în contextul etapei).agent.<stage-id>.request.triggers: al unui flux de lucru îl armează să pornească la
webhooks de intrare, cron schedules, events sau chat — chiar și în timp ce
Studio este închis.Agenții care reacționează la evenimente pot declara o coadă numită durabilă, astfel încât evenimentele corespunzătoare să nu fie niciodată
pierdute în timp ce agentul este ocupat sau înainte ca o rulare să asculte. La o abonare la trigger, setați
queue: <name> — motorul leagă acel topic la o coadă FIFO pe bus-ul de evenimente al spațiului de lucru
(persista sub .deepcerebra/workflows/events/queues/). Fiecare eveniment corespunzător publicat din acel
moment este capturat în coadă; când etapa devine rulabilă, motorul extrage evenimente în ordine
cel mai vechi-primul și le consumă unul câte unul.
count per abonament — necesită N evenimente puse în coadă (sau livrate)
înainte ca abonamentul să fie satisfăcut (util atunci când mai mulți lucrători trebuie să raporteze).GET /api/workflow/queues listează adâncimea și legăturile;
GET /api/workflow/queues/{name} aruncă o privire la evenimentele în așteptare; agenții de chat pot apela
event_queue_status și pop_queued_event.events:
subscribe:
- topic: ticket.created
mode: trigger
queue: triage-inbox # durable FIFO — events wait here for this agent
map:
payload.ticket_id: ticket_idUn semafor limitează câte sarcini pot opera simultan pe o resursă partajată (protejată):
o bază de date în curs de scriere, un depozit de variabile globale, un fișier sau un agent extern cu rată limitată. Atașați unul la orice
etapă cu semaphore: — înainte ca lucrul etapei să ruleze, motorul achiziționează o permisiune a semaforului numit al spațiului de lucru;
permisiunea este întotdeauna eliberată ulterior, chiar dacă etapa eșuează.
permits: 1 îl transformă într-un mutex: doar o singură sarcină la un moment dat (peste toate rulările paralele din
spațiul de lucru) execută pasul critic; fiecare altă sarcină așteaptă până când deținătorul termină.
timeout_s pentru o permisiune; dacă
resursa rămâne la capacitate maximă, etapa eșuează vizibil în loc să se blocheze pentru totdeauna.ttl_s; dacă un deținător se blochează fără
a elibera, permisiunea expiră automat, astfel încât resursa să nu fie niciodată blocată.semaphore.<name>.waiting,
.acquired și .released; GET /api/workflow/semaphores
arată capacitatea, deținătorii și permisiunile disponibile.acquire_semaphore, release_semaphore și
semaphore_status coordonează secțiuni critice ad-hoc în afara unui flux de lucru.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 minutesRendezvous așteaptă până când mai multe condiții de eveniment sunt toate îndeplinite înainte ca pasul următor
să continue — opusul "primul eveniment câștigă". Setați join: all pe blocul events: al etapei:
fiecare abonament la trigger trebuie să fie satisfăcut înainte ca etapa să ruleze. Combinați cu
count: N per abonament atunci când mai mulți agenți (sau mai multe rapoarte de la un agent) trebuie să se
înregistreze — de exemplu, aprobarea designului, finalizarea testelor și aprobarea securității înainte ca o etapă de lansare să se execute.
join: any (implicit) — etapa rulează când primul abonament la trigger este
satisfăcut.join: all — rendezvous: fiecare abonament la trigger (fiecare cu propriul topic,
filtru de clasă și count opțional) trebuie să fie satisfăcut; abia atunci etapa devine rulabilă.trigger_events
și expuse șabloanelor ca inputs.events (o listă de obiecte eveniment cu payload-uri).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: 1Etapele aleg instrumente din același registru pe care îl utilizează agentul de chat:
create_database, apply_migrations și dump_schema pentru straturi de date proprii.docker_build / docker_push, compose up/down, implementări SSH și
cloud-CLI (Fly, Render, Railway, Vercel), de asemenea sigure pentru simulare.Class.method) în matematică, procesare de semnal, control, statistică și multe altele./v1 expune rulări, evenimente, declanșatoare, șabloane și generare pentru CI și integrări.db.provision → implementare → teste generate → audit de securitate → împachetare pentru implementare →
generare CI, cu o poartă umană înainte de împachetare — o cale completă de la brief la producție pe care o puteți adapta în
câteva minute.Completarea predictivă cu Tab oferă sugestii de cod inline, de tip "fill-in-the-middle", pe măsură ce tastați în editor — acceptați o sugestie cu Tab. Este opt-in atât pe motor, cât și pe editorul web.
DCC_TAB_COMPLETE=1. Editorul apelează
endpoint-ul POST /api/complete al motorului, care returnează doar textul de inserat la cursor.VITE_TAB_COMPLETE=1, sau la rulare cu
localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (apoi reîncărcați).Deschideți Facturare din bara laterală pentru a vă gestiona planul și utilizarea. Utilizarea AI este contorizată în credite în dolari americani, bazate pe token-urile consumate de modelele subiacente.
| Plan | Preț lunar | Utilizare AI lunară inclusă |
|---|---|---|
| Basic | $20 | $10 |
| Pro | $75 | $30 |
| Ultimate | $200 | $150 |
O cheie API gateway (un token de acces personal) vă permite să utilizați API-ul public DeepCerebra și CLI-ul programatic.
read, chat, code, agent
— și o expirare opțională în zile (gol = niciodată).Utilizați-o cu CLI-ul sau API-ul la deepcerebra.ai:
dcc config set endpoint https://deepcerebra.ai
dcc config set api-key <your-key>
# or as a Bearer token
curl -H "Authorization: Bearer <your-key>" https://deepcerebra.ai/v1/...Puteți redenumi sau șterge (revoca) o cheie oricând; fiecare cheie afișează prefixul, scope-urile, data creării/expirării și data ultimei utilizări.
Comutați la Chrome, Edge sau Brave, sau utilizați în schimb Open from Git.
Faceți clic pe Stop, apoi reformulați cu un indiciu sau o constrângere concretă.
dcc-bridge rulează și că dispozitivul afișează online.1234) cu un
model încărcat.--gateway
(wss://deepcerebra.ai sau wss://deepcerebra.io) — cele două site-uri sunt implementări separate,
iar un token de la unul nu funcționează niciodată pe celălalt.Deschideți sau creați o ramură de lucru înainte de a utiliza Integrate pentru a deschide o cerere de extragere.
Încă blocați? Contactați support@deepcerebra.ai.
Discovery este un chatbot de investigație pentru bazele de date și documentele dumneavoastră.
În loc să răspundă cu o singură interogare, funcționează ca un analist: formează ipoteze,
rulează o serie de investigații controlate (SQL, grafic, căutare de documente, verificări de schemă, coroborare web), elimină
explicațiile infirmate de dovezi și sintetizează un răspuns fundamentat — cu diagrame și o
chitanță de cost transparentă. Deschideți-l de la pictograma busolă din bara de activități
(/app/discovery).
Un Spațiu grupează tot ceea ce este necesar pentru o linie de interogare: conexiuni la baze de date, colecții de documente, instrucțiuni pentru analist și bugete. Creați unul cu + Spațiu nou, apoi utilizați panoul de configurare din dreapta pentru a:
Introduceți o întrebare așa cum ați întreba un coleg — de exemplu „De ce a scăzut volumul scanărilor RMN în martie?”. Panoul de investigație transmite întregul proces în direct:
Întrebările ulterioare continuă același fir, astfel încât analistul își păstrează contextul.
Diagramele sunt redate inline pe panoul de investigație. Utilizați Export pentru a descărca întreaga interogare — răspunsul, ipotezele, dovezile și diagramele — ca un raport HTML autonom sau un PDF de calitate pentru imprimare, stilizat cu sistemul de design neon.
Fiecare spațiu are bugete per interogare: un număr maxim de investigații, runde de investigație, secunde și USD. Motorul se oprește curat la limită și raportează ce a găsit până în acel moment. Costul fiecărei investigații este detaliat pe chitanță, astfel încât știți întotdeauna unde s-au dus cheltuielile.
/v1/discovery/* cu un
PAT care deține domeniul discovery (creați-l sub Cont → Tokenuri API).
Interogările în flux utilizează SSE. Executorii externi pot împrumuta doar planificarea investigativă prin Thinking API
(/v1/think/*, domeniul think).pip install deepcerebra-discovery, apoi
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask) în orice flux de lucru pentru a rula o investigație ca pas de pipeline; răspunsul,
diagramele și chitanța sunt transmise etapelor ulterioare.discovery_ask și
discovery_list_spaces ca instrumente MCP, astfel încât clienții MCP externi pot rula și ei investigații.