1 Úvod a edície

DeepCerebra Coder je agentný kódovací asistent. Na rozdiel od obyčajného autocompleting copilotu plánuje, píše, refaktoruje, spúšťa príkazy, volá nástroje a iteruje naprieč vaším celým projektom – pričom vy kontrolujete a schvaľujete zmeny, ktoré navrhuje.

Tri spôsoby použitia

Táto príručka sa zameriava na webovú aplikáciu na deepcerebra.ai; desktopová aplikácia zrkadlí rovnaké panely a pracovné postupy.

2 Začíname a účet

Podporované prehliadače

Pre plnohodnotný zážitok použite aktuálnu verziu prehliadača Chrome, Edge alebo Brave – otvorenie lokálneho priečinka sa spolieha na Chromium File System Access API. Firefox a Safari fungujú pre chat a pre projekty zálohované Gitom, ale nemôžu priamo otvoriť lokálny priečinok.

Vytvoriť účet

1. Kliknite na Začať na vstupnej stránke.
2. Vyplňte svoje voliteľné zobrazované meno, e-mail, krajinu a dátum narodenia (musíte mať aspoň 18 rokov).
3. Vyberte si jazyk rozhrania a heslo s minimálne 12 znakmi.
4. Prečítajte si oznámenie o dohode a potvrďte. Vytvorením účtu súhlasíte s Podmienkami služby, Vyhlásením o ochrane osobných údajov, Popisom služieb a Globálnou DPA.
5. Kliknite na Vytvoriť účet, potom overte svoj e-mail, ak budete vyzvaní, a prihláste sa.

Obnoviť heslo

1. Na prihlasovacej stránke kliknite na Zabudli ste heslo?
2. Zadajte svoj e-mail a otvorte odkaz na obnovenie, ktorý bol odoslaný do vašej schránky.
3. Nastavte nové heslo (minimálne 12 znakov).

3 Prehľad pracovného priestoru

Po prihlásení sa ocitnete v pracovnom prostredí, ktoré zobrazuje všetky panely na jednej obrazovke:

• Prieskumník (vľavo) – strom súborov pre otvorený projekt, s tlačidlami na obnovenie a zatvorenie.
• Editor (v strede) – obsah súboru so zvýraznením syntaxe a prehľadom minimapy; tu sa zobrazujú inline rozdiely, keď agent navrhuje zmeny.
• Terminál (pod editorom, zapnúť/vypnúť) – spúšťanie príkazov a čítanie výstupu.
• Chat (vpravo) – konverzácia s agentom; toto je primárny panel, ktorý zaberá väčšinu priestoru.

Potiahnite rozdeľovač medzi editorom a chatom, aby ste preusporiadali rozloženie, a potiahnite horizontálny rozdeľovač, aby ste zmenili veľkosť terminálu. Ľavý bočný panel tiež umožňuje navigáciu na Pracovný priestor, Rozšírenia, API kľúče, Fakturáciu a Spätnú väzbu.

4 Otvorenie projektu

4.1 Otvoriť lokálny priečinok

1. V Prieskumníkovi kliknite na Otvoriť priečinok projektu.
2. Vyberte priečinok a udeľte prehliadaču povolenie na jeho čítanie.
3. Súbory sa načítajú do šifrovaného pracovného priestoru vo vašom prehliadači – nič sa nenahráva. Uvidíte aktuálny počet a záverečný súhrn (počet súborov · veľkosť, plus všetky preskočené alebo skrátené súbory).

4.2 Otvoriť z Git (GitHub / GitLab)

1. V Prieskumníkovi kliknite na Otvoriť z Git.
2. Vyberte kartu GitHub alebo GitLab a vložte osobný prístupový token. Pre GitHub použite rozsah repo (klasický) alebo jemne vyladený token s Contents + Pull requests; pre GitLab použite rozsah api. Váš token je uložený na serveri – do prehliadača sa načítava iba obsah súborov.
3. Zadajte úložisko ako owner/name (filtrujte zoznam, aby ste našli svoje), potom vyberte vetvu.
4. Voliteľne zaškrtnite Vytvoriť novú pracovnú vetvu (napr. dcc/my-feature), aby ste udržali svoju prácu izolovanú od predvolenej vetvy.
5. Voliteľne povoľte push webhook, aby sa Prieskumník okamžite obnovil, keď spoluhráči pushujú (vyžaduje verejnú URL brány).
6. Kliknite na Otvoriť úložisko.

4.3 Obnoviť, prepnúť a zatvoriť

• Obnoviť (↻ v hlavičke Prieskumníka) znova skenuje priečinok alebo stiahne najnovšie z Git.
• Otvoriť iný priečinok alebo Otvoriť z Git pomocou tlačidiel pod stromom.
• Zatvoriť projekt (ikona koša) vymaže pracovný priestor v prehliadači.

4.4 Chatové relácie viazané na priečinok

História chatu je viazaná na otvorený projekt. Prepínanie priečinkov automaticky spustí novú reláciu a načíta predchádzajúce relácie tohto priečinka, pričom znovu otvorí najnovšiu, aby ste mohli pokračovať tam, kde ste prestali.

4.5 Operačné priečinky

Priečinky, ktoré DeepCerebra používa interne – .deepcerebra, .sessions – sa zobrazujú v strome, ale sú predvolene zbalené, aby nezapĺňali váš zdroj.

5 Práca so súbormi

• Kliknite na súbor v Prieskumníkovi, aby ste ho otvorili v editore; minimapa vám pomôže navigovať v dlhých súboroch.
• Potiahnite súbor z Prieskumníka do chatového poľa, aby ste ho pripojili ako explicitný kontext pre vašu ďalšiu správu.
• Keď agent navrhne úpravy, editor zobrazí inline rozdiel pre vybraný súbor.

6 Chatovanie s agentom

Napíšte požiadavku

Popíšte, čo chcete, jednoduchým jazykom – položte otázku, požiadajte o funkciu alebo poukážte na chybu. Buďte konkrétni ohľadom súborov, frameworkov a obmedzení, aby ste dosiahli najlepší výsledok. Pripojte relevantné súbory pretiahnutím do poľa pre zadávanie.

Čítanie odpovedí, štýl Cursor

Odpovede sú usporiadané ako Cursor: uvažovanie agenta je oddelené od výstupu. Každý blok odpovede má v pravom hornom rohu ikonu kopírovania, takže môžete skopírovať hotovú správu, dokument alebo príkaz, ktorý máte spustiť.

Riadiť alebo zastaviť beh

• Použite Zastaviť na zastavenie behu, ktorý smeruje nesprávnym smerom, a potom spresnite svoju požiadavku.
• Dajte tipy (napr. "použite lxml namiesto html.parser"), aby ste agenta dostali z cyklu.

7 Štyri režimy chatu

Vyberte režim z voliča režimov vedľa poľa pre zadávanie. Každý režim upravuje, koľko agent plánuje a ako voľne upravuje:

8 Kontrola a aplikovanie zmien

Keď agent navrhne zmeny súborov, nad vstupným poľom chatu sa objaví panel Navrhované zmeny, ktorý uvádza každý dotknutý súbor s počtom pridaných (+) a odstránených (−) riadkov.

• Kliknite na riadok súboru, aby ste otvorili jeho inline rozdiel v editore.
• Použiť alebo Odmietnuť jeden súbor, alebo použiť Použiť všetky / Odmietnuť všetky.
• Použité zmeny sú označené ako applied (a · disk, keď sú zapísané do skutočného priečinka).
• Ak neexistuje zapisovateľný priečinok, odznak iba pracovný priestor naznačuje, že zmeny sa vzťahujú na pracovný priestor v prehliadači.

9 Integrovaný terminál

Prepnite terminál pod editorom na spúšťanie zostáv, testov a skriptov. S vaším povolením môže agent vykonávať príkazy a čítať ich výstup na overenie svojej práce; dlhotrvajúce príkazy streamujú výstup, takže môžete sledovať priebeh. Zatvorte terminál z jeho hlavičky, keď ho nepotrebujete.

10 Režim plánovania a vykonávanie

Pre väčšie ciele použite režim Plán (alebo požiadajte agenta, aby najprv plánoval). Plánovač skenuje váš projekt, rozkladá cieľ na úlohy závislé od seba a priraďuje každú správnemu špecialistovi (architekt, programátor, tester, dokumentátor).

• Skontrolujte a upravte plán – pridajte, odstráňte alebo upravte úlohy pred vykonaním.
• Vykonávajte vrstvu po vrstve – nezávislé úlohy bežia spoločne; plánovač môže preplánovať, ak úloha zlyhá.
• Pozastavte, obnovte alebo prerušte vykonávanie kedykoľvek.

11 Výber modelov a Auto

Otvorte výber modelu vedľa poľa pre zadávanie. Možnosti sú zoskupené ako:

• Auto – nechajte DeepCerebra vybrať najlepší dostupný model (odporúčané).
• Lokálne (vaše GPU) – modely obsluhované z vášho vlastného počítača (pozri §13).
• Brány platformy – hostované modely, zoskupené podľa brány a potom podľa dodávateľa (napr. Anthropic, OpenAI, Google).

Ako funguje automatický výber

V režime Auto DeepCerebra používa vrstvené, adaptívne smerovanie: jednoduché úlohy idú do rýchleho, ekonomického modelu, zatiaľ čo komplexná alebo plánovacia práca (napríklad režim Plán) je smerovaná do silnejšieho modelu. Tým sa automaticky vyvažuje cena a kvalita, takže zriedka potrebujete vyberať manuálne.

12 Použite vlastný kľúč (BYOK)

Požiadavky môžete smerovať cez svoj vlastný účet poskytovateľa namiesto meraného používania platformy.

1. Otvorte API kľúče z bočného panela.
2. V časti Použite vlastný kľúč vyberte poskytovateľa (napr. ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).
3. Vložte hodnotu kľúča a kliknite na Uložiť. Kľúče sú šifrované v pokoji a nikdy sa nevracajú do prehliadača – zobrazí sa iba maskovaný náhľad.

Modely platformy (DeepCerebra) nepotrebujú žiadny kľúč. Kľúč môžete kedykoľvek odstrániť pomocou Odstrániť.

13 Lokálny počítač: GPU modely a konzola (DCC Bridge)

DCC Bridge pripája váš vlastný počítač k webovej aplikácii prostredníctvom malého konektora dcc-bridge, čím odomyká dve schopnosti naraz:

• Lokálne GPU modely – modely obsluhované nástrojmi Ollama alebo LM Studio na vašom počítači sa zobrazia vo výbere modelu pod Lokálne (vaše GPU).
• Konzola / terminál na vašom počítači – webový terminál a agent môžu spúšťať skutočné príkazy na vašom počítači, vrátane nástrojov CLI, ktoré ste už nakonfigurovali (Railway, AWS CLI, OVH CLI, gh, docker, kubectl, WSL, …) s ich existujúcimi povereniami.

Konektor sa pripája von cez autentifikovaný WebSocket – nie sú potrebné žiadne prichádzajúce porty a funguje za NAT a firewallmi. Beží na Windows, macOS a Linux (Python 3.10+).

13.1 Spárujte svoj počítač

1. Kliknite na ikonu notebooku v ľavom paneli aktivít – Lokálny počítač (GPU + Konzola). (Rovnaký panel sa otvorí z pätičky výberu modelu cez Spravovať lokálne GPU….)
2. Uistite sa, že je povolené prepínanie Lokálne vykonávanie, pomenujte zariadenie a kliknite na Pridať tento počítač. Skopírujte jednorazový párovací token (dcc_brg_…) a príkaz konektora pripravený na vloženie – token sa zobrazí presne raz.

13.2 Nainštalujte a spustite konektor

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_xxxxx

• Použite rovnakú doménu, akú používate v prehliadači ako bránu (wss://deepcerebra.ai alebo wss://deepcerebra.io) – párovacia karta predvyplní tú správnu. Tieto dve stránky sú samostatné nasadenia s oddelenými účtami a tokenmi.
• Pre GPU modely nechajte Ollama bežať, alebo povoľte lokálny server LM Studio (predvolený port 1234) s načítaným modelom.
• Spárované zariadenia zobrazujú stav online/offline, počet modelov a rozsah vykonávania; zariadenie môžete kedykoľvek Zrušiť.

13.3 Používajte svoju konzolu z webovej aplikácie

Predvolene sú príkazy obmedzené na vyhradený priečinok pracovného priestoru (~/DeepCerebra). Ak chcete pracovať vo svojich skutočných priečinkoch projektu s vašimi predkonfigurovanými CLI, udeľte im povolenia explicitne pri spúšťaní konektora:

# 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-dir

Potom otvorte panel Terminál, kliknite na vyskakovacie okno Cieľ vykonávania (ikona notebooku), vyberte Môj počítač a vyberte pracovný adresár. Vaše zadané príkazy aj príkazy agenta na zostavenie/testovanie sa potom vykonajú na vašom počítači.

14 Pracovný postup spolupráce s Git

Keď je otvorený projekt zálohovaný Gitom, v Prieskumníkovi sa zobrazí panel vetiev, ktorý ukazuje vašu aktuálnu vetvu a dve akcie:

• Zapísať (commit) – skontrolujte počet zmenených súborov, napíšte správu o commite a commitnite do svojej pracovnej vetvy.
• Integrovať – otvorte pull request z vašej pracovnej vetvy do predvolenej vetvy (napr. main). Musíte byť na pracovnej vetve, nie na predvolenej vetve.

Ak je povolený push webhook, Prieskumník sa automaticky obnoví, keď spoluhráči pushujú, čím sa všetci udržiavajú v synchronizácii – základ pre kolaboratívny tímový vývoj prostredníctvom DeepCerebra.

15 MCP servery

Rozšírte agenta o externé nástroje a dáta prostredníctvom Model Context Protocol. Servery konfigurujte v súbore .deepcerebra/mcp.json, napríklad:

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

Povolené MCP nástroje sa automaticky sprístupnia agentovi, keď sú relevantné pre vašu požiadavku. Podporované sú lokálne (stdio) aj vzdialené (http/sse) servery.

Vstavaná bezpečnosť

• Predvolené odmietnutie – keď server obsahuje allowlist, môžu bežať iba tieto nástroje.
• Schválenie pre vysoko rizikové nástroje – mutujúce nástroje (zápis/vymazanie/nasadenie/…) vyžadujú schválenie, pokiaľ ich vopred neschválite v autoApprove.
• Obmedzenie rýchlosti, sanitácia argumentov a výstupu a auditný záznam sa vzťahujú na každé volanie.

Zdroje a výzvy

Ak server vystavuje MCP zdroje alebo šablóny výziev, agent automaticky získa nástroje na ich použitie (mcp_list_resources, mcp_read_resource, mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).

Autentifikácia pre vzdialené servery

Pridajte blok auth k vzdialenému serveru. Tajomstvá podporujú interpoláciu ${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"
}

16 Prispôsobenie agenta: Pravidlá, zručnosti, háčiky, subagenti a pluginy

Môžete formovať, ako agent myslí a koná, pomocou jedinej, súborovej konvencie – adresára .deepcerebra/ – ktorá funguje identicky v desktopovej aplikácii, webovej aplikácii a API. Vo webovej aplikácii spravujte všetky tieto pod zobrazením Agent; na desktope a prostredníctvom API sú to obyčajné súbory, ktoré commitujete s vaším projektom.

Rozsahy a precedencie

Konfigurácia sa objavuje z niekoľkých rozsahov; keď rovnaká položka existuje vo viacerých, vyhráva tá s vyššou precedenciou:

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

• Pracovný priestor – <repo>/.deepcerebra/…, commitnuté s projektom.
• Globálne – ~/.deepcerebra/…, vaše osobné predvolené nastavenia naprieč projektmi.
• Tím / organizácia – zdieľaná základná línia (najnižšia precedencia), takže používateľ alebo projekt ju môže vždy prepísať. Vo webovej aplikácii nastavte Rozsah pravidla na Tím.

Pravidlá (riadenie)

Pravidlá sú trvalé inštrukcie – kódovacie štandardy, architektonické konvencie, kontext domény – vkladané do systémovej výzvy agenta. Nachádzajú sa ako Markdown súbory pod .deepcerebra/steering/, plus vždy aktívny štandard AGENTS.md. Frontmatter riadi, kedy sa pravidlo načíta:

---
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 – každé kolo (predvolené).
• fileMatch – iba keď súbor v kontexte zodpovedá globs.
• auto – keď vaša požiadavka zodpovedá name/description pravidla.
• manual – iba keď naň odkazujete ako #name alebo /name.

Koreňový súbor AGENTS.md sa vzťahuje na celé úložisko; vnorený súbor AGENTS.md (napr. services/api/AGENTS.md) sa vzťahuje iba na súbory v tomto priečinku. Vo webovej aplikácii, zobrazenie Agent → Riadenie poskytuje každému pravidlu výber Rozsahu (Globálne / Projekt / Tím).

Zručnosti

Zručnosti sú opakovane použiteľné príručky, ktoré agent načíta na požiadanie. Každá zručnosť je priečinok so súborom SKILL.md pod .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.

Agent vidí odľahčený katalóg (názov + popis) a načíta celý obsah pomocou nástroja load_skill, keď je to relevantné. Môžete tiež explicitne vyvolať zručnosť pomocou /skill <name>. Nastavte disable-model-invocation: true, aby bola zručnosť iba manuálna.

Háčiky

Háčiky spúšťajú automatizáciu na udalostiach životného cyklu. Definujte ich ako .deepcerebra/hooks/*.hook.json:

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

Udalosti zahŕňajú promptSubmit, preToolUse, postToolUse, fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask, postTask, sessionStart, preCompact a agentStop (akceptované sú aj zápisy Cursor/Claude). Akcia je buď shell (spustiť príkaz) alebo agentPrompt (opýtať sa agenta). Háčik preToolUse môže povoliť, odmietnuť alebo požiadať o volanie nástroja, ktoré zachytáva.

Subagenti

Subagenti sú špecializovaní agenti, ktorých definujete a delegujete. Každý je Markdown súbor pod .deepcerebra/agents/ s frontmatterom plus telom (jeho systémová výzva):

---
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…

Hlavný agent deleguje pomocou task (blokujúce), task_async + task_status / task_result (na pozadí) alebo task_parallel (rozvetvenie).

Pluginy

Plugin združuje pravidlá, zručnosti, háčiky, subagentov a MCP servery do jedného inštalovateľného balíka pod .deepcerebra/plugins/<name>/, popísaného manifestom plugin.json:

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

Obsah pluginu sa zlúči s najnižšou precedenciou, takže vaše vlastné pravidlá a zručnosti vždy prepíšu pravidlá pluginu. Plugin zakážete pomocou "enabled": false alebo súboru značky .disabled.

17 Agentné štúdio pracovných postupov a agenti riadení udalosťami

Workflow Studio je vizuálny návrhár pre automatizáciu viacerých agentov. Skladáte fázy – každá je agent, špecializovaný krok alebo riadiaci primitív – do grafu, spájate ich závislosťami a spúšťate celú orchestráciu na engine s živým priebehom pre každú fázu, rozpočtami a bránami na ľudské schválenie. Pracovné postupy sa ukladajú ako prenosná definícia YAML/JSON, ktorú môžete exportovať, importovať, verzovať v Git a spúšťať z API alebo CLI.

17.1 Vytvorenie pracovného postupu

• Paleta (vľavo) – pretiahnite typy fáz, hotové typy agentov (výskum, generovanie kódu, QA, spisovateľ dokumentov, medicínske zariadenie, patentový poradca a vaše vlastné typy), zručnosti z Knižnice zručností a nástroje na plátno.
• Plátno (v strede) – usporiadajte fázy a nakreslite hrany; hrana znamená "táto fáza závisí od tamtej" a automaticky privádza výstup z predchádzajúcej fázy do následnej výzvy.
• Inšpektor (vpravo, meniteľná veľkosť) – konfigurujte vybranú fázu: jej výzvu, zručnosti, nástroje, prepis modelu pre každú fázu, výstupný artefakt, bránu, udalosti a parametre špecifické pre typ.
• Šablóny – začnite od vstavanej šablóny (Ship-It Pipeline, SaaS Starter, Data Pipeline with Evals, Customer Comms Hub, Design → Verified App) a prispôsobte si ju.
• Generovať – popíšte aplikáciu alebo proces jednoduchým jazykom a Agent Builder vygeneruje kompletný, validovaný graf pracovného postupu, ktorý môžete skontrolovať, upraviť a spustiť.

17.2 Knižnica fáz

17.3 Agenti riadení udalosťami (sieť agentov)

Každá fáza – bez ohľadu na typ – môže publikovať a prihlásiť sa na typované udalosti na zbernici udalostí pracovného priestoru, takže agenti koordinujú ako služby na spracovaní správ, a nie iba prostredníctvom DAG:

• Triedy udalostí – každá udalosť nesie triedu: lifecycle, agent, business, data, system, schedule, chat, external alebo alert – filtrovateľné v odberoch a prehrávaní.
• Režimy odberu – trigger (fáza sa spustí, keď príde zodpovedajúca udalosť; beh s pozastavenými fázami zostáva rezidentný ako počúvajúci), gate (strojová brána schválená udalosťou namiesto ľudského kliknutia) a data (payload sa zlúči do kontextu fázy).
• Spustenie udalosťou – akýkoľvek agent môže byť spustený orchestrátorom alebo iným agentom publikovaním na jeho adresu agent.<stage-id>.request.
• Spúšťače behu – blok triggers: pracovného postupu ho vyzbrojí na spustenie na prichádzajúce webhooks, cron plány, udalosti alebo chat – aj keď je Studio zatvorené.
• Živé behy – panel behu streamuje udalosti životného cyklu cez SSE: spustenia/dokončenia fáz, brány, upozornenia a náhľady sa zobrazujú okamžite.
• Trvalý záznam a prehrávanie – udalosti pretrvávajú pre každý pracovný priestor a môžu byť prehrávané podľa vzoru témy a triedy pre audit a ladenie.

17.3.1 Radenie udalostí pre agentov

Agenti, ktorí reagujú na udalosti, môžu deklarovať trvalý pomenovaný rad, aby sa zodpovedajúce udalosti nikdy nestratili, kým je agent zaneprázdnený alebo predtým, ako beh počúva. Pri odbere spúšťača nastavte queue: <name> – engine naviaže túto tému na FIFO rad na zbernici udalostí pracovného priestoru (uložený pod .deepcerebra/workflows/events/queues/). Každá zodpovedajúca udalosť publikovaná od tohto bodu je zachytená do radu; keď sa fáza stane spustiteľnou, engine vyberá udalosti v poradí najstaršieho prvého a spracováva ich jednu po druhej.

• Nič sa nestratí – udalosti publikované, keď je pracovný postup zatvorený, keď beží iná fáza, alebo keď beh stále čaká na závislosti, sú zaradené do radu namiesto toho, aby boli zahodené.
• count pre každý odber – vyžaduje N zaradených (alebo doručených) udalostí predtým, ako je odber splnený (užitočné, keď sa musí hlásiť niekoľko pracovníkov).
• Studio – v paneli Udalosti Inšpektora nastavte pole queue pri odbere spúšťača; aktivujte spúšťače alebo spustite beh, aby sa väzba vytvorila automaticky.
• API a nástroje – GET /api/workflow/queues vypíše hĺbku a väzby; GET /api/workflow/queues/{name} zobrazí čakajúce udalosti; chat agenti môžu volať event_queue_status a 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_id

17.3.2 Orchestrácia semaforov (ochrana zdieľaných zdrojov)

Semafor obmedzuje, koľko úloh môže súčasne pracovať so zdieľaným (chráneným) zdrojom: databáza, do ktorej sa zapisuje, globálne úložisko premenných, súbor alebo externý agent s obmedzenou rýchlosťou. Pripojte ho k akejkoľvek fáze pomocou semaphore: – predtým, ako sa spustí práca fázy, engine získa jedno povolenie pomenovaného semafora pracovného priestoru; povolenie je vždy uvoľnené potom, aj keď fáza zlyhá. permits: 1 z neho robí mutex: iba jedna úloha naraz (naprieč všetkými paralelnými behmi v pracovnom priestore) vykonáva kritický krok; každá iná úloha čaká, kým držiteľ neskončí.

• Serializácia naprieč behmi – semafory sú v rozsahu pracovného priestoru a sú trvalé, takže dva súbežné behy pracovného postupu nemôžu poškodiť rovnaký chránený zdroj.
• Čakanie, nie zavesenie – úlohy blokujú až do timeout_s na povolenie; ak zdroj zostane na kapacite, fáza viditeľne zlyhá namiesto toho, aby visela navždy.
• Bezpečnosť pri páde – každé povolenie nesie ttl_s; ak držiteľ spadne bez uvoľnenia, povolenie automaticky vyprší, takže zdroj nikdy nie je zablokovaný.
• Pozorovateľnosť – zbernica emituje systémové udalosti semaphore.<name>.waiting, .acquired a .released; GET /api/workflow/semaphores zobrazuje kapacitu, držiteľov a dostupné povolenia.
• Chat agenti – nástroje acquire_semaphore, release_semaphore a semaphore_status koordinujú ad-hoc kritické sekcie mimo pracovného postupu.

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 Orchestrácia Rendezvous (čakanie na všetky podmienky)

Rendezvous čaká, kým sa nesplnia všetky podmienky udalostí, predtým ako sa prejde na ďalší krok – opak "prvá udalosť vyhráva". Nastavte join: all v bloku events: fázy: každý odber spúšťača musí byť splnený predtým, ako sa fáza spustí. Skombinujte s count: N pre každý odber, keď sa musí prihlásiť niekoľko agentov (alebo niekoľko správ od jedného agenta) – napríklad schválenie dizajnu, dokončenie testov a bezpečnostné schválenie pred spustením fázy vydania.

• join: any (predvolené) – fáza sa spustí, keď je splnený prvý odber spúšťača.
• join: all – rendezvous: každý odber spúšťača (každý s vlastnou témou, filtrom triedy a voliteľným count) musí byť splnený; až potom sa fáza stane spustiteľnou.
• Payloady – všetky spotrebované udalosti sú zaznamenané na fáze ako trigger_events a vystavené šablónam ako inputs.events (zoznam objektov udalostí s payloadmi).
• Studio – keď má fáza dva alebo viac odberov spúšťačov, Inšpektor zobrazí volič Spojiť: akýkoľvek – prvá udalosť vyhráva alebo všetky – rendezvous (čakať na všetky); plátno zobrazuje odznak zlúčenia na fázach rendezvous.

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 Knižnica nástrojov agenta

Fázy si vyberajú nástroje z rovnakého registra, aký používa chat agent:

• Jadro – súbory, git, shell, vykonávanie kódu, vyhľadávanie kódu, automatizácia prehliadača, webové vyhľadávanie, videnie/médiá, generovanie obrázkov.
• Databázy – SQLite, PostgreSQL, MySQL, MongoDB a Redis dotazy plus create_database, apply_migrations a dump_schema pre vlastné dátové vrstvy.
• Komunikácia – telefónne hovory a SMS (Twilio) a e-mail (SendGrid), so simulačným režimom, ktorý zaznamenáva do odchádzajúcej pošty, keď chýbajú poverenia – demo verzie nikdy náhodne neodosielajú skutočné správy.
• DevOps – docker_build / docker_push, compose up/down, SSH a cloud-CLI nasadenia (Fly, Render, Railway, Vercel), tiež bezpečné pre simuláciu.
• Overenie – detekcia stacku, vykonávanie testovacích sád s analyzovanými úspešnosťami, audity závislostí a skenovanie tajomstiev.
• SciCompute Engines – stovky vedeckých a inžinierskych metód (nazvaných Class.method) naprieč matematikou, spracovaním signálov, riadením, štatistikou a ďalšími.
• Expertná agentúra a MCP – podložený výskum domény plus akékoľvek externé MCP servery, ktoré pripojíte.

17.5 Spúšťanie, brány a výstupy

• Validovať kontroluje graf (jedinečné ID, acyklické závislosti, parametre typu) pred spustením.
• Ľudské brány pozastavia beh po tom, čo fáza vytvorí svoj návrh, takže schvaľujete skutočnú prácu; udalostné brány umožňujú inému systému schváliť automaticky.
• Rozpočty obmedzujú výdavky na beh a na fázu.
• Uložiť výstupy do projektu skopíruje každý artefakt vygenerovaný behom do vášho otvoreného projektu.
• Exportovať aplikáciu premení pracovný postup na samostatnú službu FastAPI; verejné /v1 API vystavuje behy, udalosti, spúšťače, šablóny a generovanie pre CI a integrácie.

18 Prediktívne dopĺňanie tabulátorom

Prediktívne dopĺňanie tabulátorom ponúka inline návrhy kódu s vyplnením medzier, keď píšete v editore – návrh prijmete stlačením Tab. Je voliteľné pre engine aj pre webový editor.

Povoliť

• Engine – nastavte premennú prostredia DCC_TAB_COMPLETE=1. Editor volá koncový bod engine POST /api/complete, ktorý vracia iba text na vloženie na pozíciu kurzora.
• Webový editor – povoľte pri kompilácii pomocou VITE_TAB_COMPLETE=1, alebo za behu pomocou localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (potom znova načítajte).

Ako sa správa

• Návrhy sa zobrazujú ako duchový text; stlačte Tab pre prijatie, alebo pokračujte v písaní pre zamietnutie.
• Požiadavky sú debouncované a zrušiteľné, takže písanie nie je nikdy blokované.
• Keď je príznak vypnutý, funkcia je úplne zakázaná a žiadne požiadavky na dokončenie sa nevykonávajú.

19 Používanie, kredity a fakturácia

Otvorte Fakturáciu z bočného panela, aby ste spravovali svoj plán a používanie. Používanie AI sa meria v kreditoch v amerických dolároch na základe tokenov spotrebovaných základnými modelmi.

• Výdavky cyklu a predplatený kredit – sledujte používanie v tomto cykle a akýkoľvek predplatený zostatok.
• Pridať kredit za prekročenie – autorizujte dodatočnú sumu (USD), aby ste mohli pokračovať v používaní AI po vyčerpaní zahrnutého limitu; ak je váš rozpočet vyčerpaný, uvidíte banner, ktorý vás vyzve na pridanie kreditu.
• Upgrade / zmena plánu – kedykoľvek zmeňte úroveň.
• Spôsob platby – pridajte alebo aktualizujte uloženú kartu (spracované spoločnosťou Stripe).
• Zrušiť – vyberte zrušiť na konci obdobia (zachovať prístup do konca obdobia) alebo zrušiť teraz (vrátiť vratný zostatok). Pozrite si Zásady zrušenia a vrátenia peňazí.

20 Získanie vášho API kľúča brány

API kľúč brány (osobný prístupový token) vám umožňuje programovo používať verejné API a CLI DeepCerebra.

1. Prihláste sa a otvorte API kľúče z bočného panela.
2. Prejdite na API kľúče DeepCerebra.
3. Zadajte štítok (napr. "CI pipeline" alebo "laptop CLI").
4. Vyberte rozsahy – read, chat, code, agent – a voliteľnú platnosť v dňoch (prázdne = nikdy).
5. Kliknite na Generovať. Celý kľúč sa zobrazí iba raz – kliknite na Kopírovať a bezpečne ho uložte.

Použite ho s CLI alebo API na 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/...

Kľúč môžete kedykoľvek premenovať alebo vymazať (zrušiť); každý kľúč zobrazuje svoj prefix, rozsahy, dátum vytvorenia/platnosti a dátum posledného použitia.

21 Bezpečnosť a súkromie

• Dôverné úložisko v prehliadači – súbory vášho projektu zostávajú v šifrovanom pracovnom priestore prehliadača; na server sa odosiela iba minimálny kontext potrebný pre každú požiadavku.
• Zero Data Retention (ZDR) – výzvy a kód smerované k modelom sa neuchovávajú po dobu dlhšiu ako požiadavka a nikdy sa nepoužívajú na trénovanie základných modelov.
• Kľúče zostávajú na strane servera – BYOK a SCM tokeny sú šifrované v pokoji; zobrazujú sa iba maskované náhľady.
• Šifrovanie – TLS pri prenose; údaje účtu šifrované v pokoji; heslá hašované nezvratne.
• Váš kód je váš – vlastníte svoj obsah a vygenerovaný výstup. Pozrite si Vyhlásenie o ochrane osobných údajov.

22 Riešenie problémov

"Načítanie priečinka vyžaduje prehliadač Chromium"

Prepnite na Chrome, Edge alebo Brave, alebo namiesto toho použite Otvoriť z Git.

Agent sa cyklí na rovnakej chybe

Kliknite na Zastaviť, potom preformulujte s konkrétnym tipom alebo obmedzením.

Chyby modelu alebo požiadavky / "vyčerpaný rozpočet"

• Skontrolujte svoje pripojenie a platnosť akéhokoľvek BYOK kľúča.
• Prepnite na Auto, aby DeepCerebra smerovala na dostupný model.
• Ak je váš rozpočet na používanie vyčerpaný, otvorte Fakturáciu a pridajte kredit za prekročenie alebo inovujte svoj plán.

Lokálne modely sa nezobrazujú

• Potvrďte, že konektor dcc-bridge beží a zariadenie zobrazuje stav online.
• Uistite sa, že Ollama beží, alebo že je povolený lokálny server LM Studio (predvolený port 1234) s načítaným modelom.

Konektor: "server odmietol pripojenie WebSocket: HTTP 401"

• Použite rovnakú doménu, akú používate v prehliadači ako --gateway (wss://deepcerebra.ai alebo wss://deepcerebra.io) – tieto dve stránky sú samostatné nasadenia a token z jednej nikdy nefunguje na druhej.
• Skopírujte presný príkaz z párovacej karty na stránke Lokálny počítač.

Moje zmeny sa neprejavili

• Uistite sa, že ste klikli na Použiť (nielen si prezreli rozdiel) v Navrhovaných zmenách.
• Použite obnovenie Prieskumníka na opätovné skenovanie priečinka.

Git: "Ste na predvolenej vetve"

Otvorte alebo vytvorte pracovnú vetvu pred použitím Integrovať na otvorenie pull requestu.

Stále máte problémy? Kontaktujte support@deepcerebra.ai.

23 DeepCerebra Discovery — Pýtajte sa svojich dát a dokumentov

Discovery je investigatívny chatbot pre vaše databázy a dokumenty. Namiesto odpovede jednou otázkou funguje ako analytik: formuluje hypotézy, spúšťa sériu strážených sond (SQL, graf, vyhľadávanie dokumentov, kontroly schémy, webové overovanie), vyvracia vysvetlenia, ktoré dôkazy vyvracajú, a syntetizuje podloženú odpoveď — s grafmi a transparentným prehľadom nákladov. Otvorte ho z ikony kompasu v paneli aktivít (/app/discovery).

23.1 Priestory — váš spravovaný rozsah

Priestor združuje všetko, čo jedna línia otázok potrebuje: databázové pripojenia, zbierky dokumentov, inštrukcie pre analytika a rozpočty. Vytvorte ho pomocou + Nový priestor a potom použite panel nastavení vpravo na:

• Pripojte databázy — SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server alebo Snowflake. Zadajte názov a DSN, kliknite na Test pre overenie pripojenia (zobrazí sa latencia a verzia servera), alebo importujte existujúcu konfiguráciu pripojenia ako JSON. Pripojenia sú predvolene iba na čítanie.
• Pridajte dokumenty — pretiahnite súbory (PDF, DOCX, PPTX, Markdown, text) priamo do chatu, vložte URL alebo ukážte na cestu k priečinku na hostiteľovi enginu. Dokumenty sú rozdelené na časti, vložené a indexované pre hybridné vektorové + znalostné grafové vyhľadávanie.
• Importujte tabuľky — vložte alebo nahrajte CSV/JSON pre okamžité dopytovanie bez akejkoľvek databázy.
• Naučte analytika — pridajte definície metrík, obchodné pravidlá a upozornenia, kurátorom schválené dôveryhodné dopyty a príklady párov otázka→dopyt, aby odpovede používali vaše definície.

23.2 Položenie otázky

Napíšte otázku tak, ako by ste sa spýtali kolegu — napríklad „Prečo objem MRI skenov klesol v marci?“. Vyšetrovacia tabuľa streamuje celý proces naživo:

• Hypotézy — kandidátske vysvetlenia pod vyšetrovaním, každé označené ako podporené, vyvrátené alebo nepresvedčivé, keď prichádzajú dôkazy.
• Sondy — každý dopyt, ktorý analytik spustí, s jeho stavom; vygenerovaný SQL/Cypher je zobrazený pre úplnú transparentnosť a každý príkaz prechádza pravidlami ochrany iba na čítanie pred spustením.
• Dôkazy — výsledné tabuľky a úryvky dokumentov, citované číslom v konečnej odpovedi.
• Odpoveď + grafy — podložený záver, ktorý tiež uvádza vysvetlenia, ktoré boli vylúčené, plus moderné grafy s neónovou tematikou zostavené z dôkazov.
• Potvrdenie — tokeny, náklady na sondu a kolá, účtované na vaše AI Kredity ako akékoľvek iné spustenie agenta.

Následné otázky pokračujú v rovnakej téme, takže analytik si zachováva svoj kontext.

23.3 Grafy, správy a exporty

Grafy sa vykresľujú priamo na vyšetrovacej tabuli. Použite Export na stiahnutie celej otázky — odpovede, hypotéz, dôkazov a grafov — ako samostatnú HTML správu alebo PDF v tlačovej kvalite, štylizovanú systémom neónového dizajnu.

23.4 Rozpočty a kontrola nákladov

Každý priestor má rozpočty na otázku: maximálny počet sond, vyšetrovacích kôl, sekúnd a USD. Engine sa čisto zastaví pri limite a oznámi, čo doteraz našiel. Náklady každej sondy sú podrobne uvedené na potvrdení, takže vždy viete, kam boli prostriedky vynaložené.

23.5 Automatizácia: API, SDK, Workflow Studio a MCP

• REST API — všetko, čo robí používateľské rozhranie, je dostupné pod /v1/discovery/* s PAT, ktorý má rozsah discovery (vytvorte ho pod Účet → API Tokeny). Streamované otázky používajú SSE. Externí exekútori si môžu požičať len investigatívne plánovanie prostredníctvom Thinking API (/v1/think/*, rozsah think).
• Python SDK — pip install deepcerebra-discovery, then DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).
• Workflow Studio — pretiahnite fázu Discovery Ask (discovery.ask) do akéhokoľvek pracovného postupu, aby ste spustili vyšetrovanie ako krok pipeline; odpoveď, grafy a potvrdenie prejdú do následných fáz.
• MCP — engine sprístupňuje discovery_ask a discovery_list_spaces ako nástroje MCP, takže externí klienti MCP môžu tiež spúšťať vyšetrovania.