1 Giriş & Sürümler

DeepCerebra Coder, temsilci tabanlı bir kodlama asistanıdır. Basit bir otomatik tamamlama yardımcı pilotunun aksine, tüm projeniz genelinde planlama yapar, yazar, yeniden düzenler, komutları çalıştırır, araçları çağırır ve yineler — tüm bunları sizin önerdiği değişiklikleri incelemeniz ve onaylamanızla yapar.

Kullanmanın üç yolu

Bu kılavuz, deepcerebra.ai adresindeki web uygulamasına odaklanmaktadır; masaüstü uygulaması aynı panelleri ve iş akışlarını yansıtır.

2 Başlarken & Hesap

Desteklenen tarayıcılar

Tam deneyim için Chrome, Edge veya Brave'in güncel bir sürümünü kullanın — yerel bir klasör açmak Chromium Dosya Sistemi Erişim API'sine dayanır. Firefox ve Safari sohbet ve Git destekli projeler için çalışır, ancak yerel bir klasörü doğrudan açamaz.

Hesap oluştur

1. Açılış sayfasında Başlayın'a tıklayın.
2. İsteğe bağlı görünen adınızı, e-postanızı, ülkenizi ve doğum tarihinizi doldurun (en az 18 yaşında olmalısınız).
3. Arayüz dilinizi ve en az 12 karakterli bir şifre seçin.
4. Sözleşme bildirimini okuyun ve onaylayın. Hesap oluşturmak, Hizmet Şartları, Gizlilik Bildirimi, Hizmet Açıklaması ve Küresel DPA'yı kabul ettiğiniz anlamına gelir.
5. Hesap oluştur'a tıklayın, ardından istenirse e-postanızı doğrulayın ve oturum açın.

Şifrenizi sıfırlayın

1. Giriş sayfasında, Şifrenizi mi unuttunuz?'a tıklayın.
2. E-postanızı girin ve gelen kutunuza gönderilen sıfırlama bağlantısını açın.
3. Yeni bir şifre belirleyin (minimum 12 karakter).

3 Çalışma Alanına Genel Bakış

Oturum açtıktan sonra, her bölmeyi tek bir ekranda gösteren çalışma tezgahına gelirsiniz:

• Gezgin (sol) — açık proje için dosya ağacı, yenileme ve kapatma düğmesiyle birlikte.
• Düzenleyici (orta) — sözdizimi vurgulama ve mini harita genel görünümü ile dosya içerikleri; temsilci değişiklikler önerdiğinde satır içi farklar burada görünür.
• Terminal (düzenleyicinin altında, açma/kapama) — komutları çalıştırın ve çıktıyı okuyun.
• Sohbet (sağ) — temsilci konuşması; bu, birincil, alanı dolduran bölmedir.

Düzenleyici ve sohbet arasındaki ayırıcıyı sürükleyerek düzeni yeniden dengeleyin ve terminali yeniden boyutlandırmak için yatay ayırıcıyı sürükleyin. Sol kenar çubuğu ayrıca Çalışma Alanı, Uzantılar, API Anahtarları, Faturalandırma ve Geri Bildirim'e gitmenizi sağlar.

4 Proje Açma

4.1 Yerel bir klasör açın

1. Gezgin'de, Proje klasörünü aç'a tıklayın.
2. Bir klasör seçin ve tarayıcıya okuma izni verin.
3. Dosyalar tarayıcınızın şifreli tarayıcı içi çalışma alanına okunur — hiçbir şey yüklenmez. Canlı bir sayım ve son bir özet (dosya sayısı · boyut, ayrıca atlanan veya kırpılan dosyalar) göreceksiniz.

4.2 Git'ten Aç (GitHub / GitLab)

1. Gezgin'de Git'ten Aç'a tıklayın.
2. Şunu seçin: GitHub veya GitLab sekmesi ve kişisel erişim belirtecini yapıştırın. GitHub için repo kapsamını (klasik) veya İçerikler + Çekme istekleri ile ayrıntılı bir belirteç kullanın; GitLab için api kapsamını kullanın. Belirteciniz sunucuda saklanır — yalnızca dosya içerikleri tarayıcıya çekilir.
3. Depoyu owner/name olarak yazın (sizinkini bulmak için listeyi filtreleyin), ardından bir dal seçin.
4. Çalışmanızı varsayılan daldan izole tutmak için isteğe bağlı olarak Yeni bir çalışma dalı oluştur'u (örn. dcc/my-feature) işaretleyin.
5. Ekip arkadaşları push yaptığında Gezgin'in anında yenilenmesi için isteğe bağlı olarak push webhook'unu etkinleştirin (genel bir ağ geçidi URL'si gerektirir).
6. Depoyu aç'a tıklayın.

4.3 Yenile, değiştir ve kapat

• Yenile (Gezgin başlığındaki ↻) klasörü yeniden tarar veya Git'ten en son sürümü çeker.
• Ağacın altındaki düğmelerden Başka bir klasör açın veya Git'ten Aç'ı kullanın.
• Projeyi kapat (çöp kutusu simgesi) tarayıcı içi çalışma alanını siler.

4.4 Klasör kapsamlı sohbet oturumları

Sohbet geçmişi açık projeye bağlıdır. Klasörleri değiştirmek otomatik olarak yeni bir oturum başlatır ve o klasörün önceki oturumlarını yükler, en sonuncuyu yeniden açarak kaldığınız yerden devam etmenizi sağlar.

4.5 Operasyonel klasörler

DeepCerebra'nın dahili olarak kullandığı klasörler — .deepcerebra, .sessions — ağaçta görünür ancak kaynak kodunuzu karıştırmamaları için varsayılan olarak daraltılmıştır.

5 Dosyalarla Çalışma

• Gezgin'de bir dosyaya tıklayarak düzenleyicide açın; mini harita uzun dosyalarda gezinmenize yardımcı olur.
• Bir sonraki mesajınız için açık bağlam olarak eklemek üzere Gezgin'den bir dosyayı sohbet istemine sürükleyin.
• Temsilci düzenlemeler önerdiğinde, düzenleyici seçilen dosya için satır içi bir fark gösterir.

6 Temsilci ile Sohbet Etme

Bir istek yazın

Ne istediğinizi sade bir dille açıklayın — bir soru sorun, bir özellik isteyin veya bir hatayı işaret edin. En iyi sonucu almak için dosyalar, çerçeveler ve kısıtlamalar hakkında spesifik olun. İlgili dosyaları isteme sürükleyerek ekleyin.

Yanıtları okuyun, Cursor tarzı

Yanıtlar Cursor gibi düzenlenmiştir: temsilcinin muhakemesi teslim edilebilir olandan ayrılmıştır. Her yanıt bloğunun sağ üst köşesinde bir kopyalama simgesi bulunur, böylece bitmiş bir raporu, belgeyi veya çalıştırmanız gereken bir komutu kopyalayabilirsiniz.

Bir çalıştırmayı yönlendirin veya durdurun

• Yanlış yöne giden bir çalıştırmayı durdurmak için Durdur'u kullanın, ardından isteminizi iyileştirin.
• Temsilciyi bir döngüden çıkarmak için ipuçları verin (örn. "html.parser yerine lxml kullan").

7 Dört Sohbet Modu

İstemin yanındaki mod seçiciden bir mod seçin. Her biri temsilcinin ne kadar plan yapacağını ve ne kadar serbestçe düzenleme yapacağını ayarlar:

8 Değişiklikleri İnceleme & Uygulama

Temsilci dosya değişiklikleri önerdiğinde, sohbet girişinin üzerinde bir Önerilen Değişiklikler paneli belirir ve her dokunulan dosyayı eklenen (+) ve kaldırılan (−) satır sayılarıyla listeler.

• Düzenleyicide satır içi farkını açmak için bir dosya satırına tıklayın.
• Tek bir dosyayı Uygula veya Reddet veya Tümünü Uygula / Tümünü Reddet'i kullanın.
• Uygulanan değişiklikler applied olarak işaretlenir (ve gerçek bir klasöre yazıldığında · disk olarak).
• Yazılabilir bir klasör yoksa, bir yalnızca çalışma alanı rozeti, değişikliklerin tarayıcı içi çalışma alanına uygulandığını gösterir.

9 Entegre Terminal

Derlemeleri, testleri ve betikleri çalıştırmak için düzenleyicinin altındaki terminali açıp kapatın. Yetkinizle, temsilci komutları yürütebilir ve işini doğrulamak için çıktılarını okuyabilir; uzun süreli komutlar çıktıyı akış halinde gösterir, böylece ilerlemeyi izleyebilirsiniz. İhtiyacınız olmadığında terminali başlığından kapatın.

10 Plan Modu & Yürütme

Daha büyük hedefler için Plan modunu kullanın (veya temsilciden önce plan yapmasını isteyin). Planlayıcı projenizi tarar, hedefi bağımlılıkları bilen görevlere ayırır ve her birini doğru uzmana (mimar, kodlayıcı, test uzmanı, dokümanlar) atar.

• Planı inceleyin & düzenleyin — yürütmeden önce görevleri ekleyin, kaldırın veya değiştirin.
• Katman katman yürütün — bağımsız görevler birlikte çalışır; bir görev başarısız olursa planlayıcı yeniden planlama yapabilir.
• Yürütmeyi istediğiniz zaman durdurun, devam ettirin veya iptal edin.

11 Modelleri Seçme & Otomatik

İstemin yanındaki model seçiciyi açın. Seçenekler şu şekilde gruplandırılmıştır:

• Otomatik — DeepCerebra'nın en iyi mevcut modeli seçmesine izin verin (önerilir).
• Yerel (GPU'nuz) — kendi makinenizden sunulan modeller (bkz. §13).
• Platform ağ geçitleri — ağ geçidine ve ardından satıcıya göre gruplandırılmış barındırılan modeller (örn. Anthropic, OpenAI, Google).

Otomatik seçimin çalışma şekli

Otomatik modda, DeepCerebra katmanlı, uyarlanabilir yönlendirme kullanır: basit görevler hızlı, ekonomik bir modele giderken, karmaşık veya planlama ağırlıklı işler (örneğin, Plan modu) daha güçlü bir modele yönlendirilir. Bu, maliyet ve kaliteyi otomatik olarak dengeler, böylece manuel olarak seçim yapmanıza nadiren ihtiyaç duyulur.

12 Kendi Anahtarınızı Getirin (BYOK)

İstekleri, ölçülen platform kullanımı yerine kendi sağlayıcı hesabınız üzerinden yönlendirebilirsiniz.

1. Kenar çubuğundan API Anahtarları'nı açın.
2. Kendi Anahtarınızı Getirin altında bir sağlayıcı seçin (örn. ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).
3. Anahtar değerini yapıştırın ve Kaydet'e tıklayın. Anahtarlar depoda şifrelenir ve asla tarayıcıya geri gönderilmez — yalnızca maskelenmiş bir önizleme gösterilir.

Platform (DeepCerebra) modelleri anahtar gerektirmez. İstediğiniz zaman Kaldır ile bir anahtarı kaldırın.

13 Yerel Makine: GPU Modelleri & Konsol (DCC Bridge)

DCC Bridge, kendi bilgisayarınızı küçük bir dcc-bridge bağlayıcısı aracılığıyla web uygulamasına bağlar ve aynı anda iki yeteneği açar:

• Yerel GPU modelleri — makinenizdeki Ollama veya LM Studio tarafından sunulan modeller, model seçicide Yerel (GPU'nuz) altında görünür.
• Makinenizdeki konsol / terminal — web terminali ve temsilci, bilgisayarınızda, zaten yapılandırdığınız CLI araçları (Railway, AWS CLI, OVH CLI, gh, docker, kubectl, WSL, …) dahil olmak üzere gerçek komutları mevcut kimlik bilgileriyle çalıştırabilir.

Bağlayıcı, kimliği doğrulanmış bir WebSocket üzerinden dışarıya bağlanır — gelen bağlantı noktalarına gerek yoktur ve NAT ile güvenlik duvarlarının arkasında çalışır. Windows, macOS ve Linux (Python 3.10+) üzerinde çalışır.

13.1 Bilgisayarınızı eşleştirin

1. Sol etkinlik çubuğundaki dizüstü bilgisayar simgesine tıklayın — Yerel Makine (GPU + Konsol). (Aynı panel, model seçici altbilgisinden Yerel GPU'yu yönet… aracılığıyla açılır.)
2. Yerel yürütme geçişinin etkin olduğundan emin olun, cihaza bir ad verin ve Bu bilgisayarı ekle'ye tıklayın. Tek kullanımlık eşleştirme belirtecini (dcc_brg_…) ve yapıştırmaya hazır bağlayıcı komutunu kopyalayın — belirteç yalnızca bir kez gösterilir.

13.2 Bağlayıcıyı kurun & çalıştırın

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

• Ağ geçidi olarak tarayıcıda kullandığınız alan adını kullanın (wss://deepcerebra.ai veya wss://deepcerebra.io) — eşleştirme kartı doğru olanı önceden doldurur. İki site, ayrı hesaplar ve belirteçlerle ayrı dağıtımlardır.
• GPU modelleri için Ollama'yı çalışır durumda tutun veya LM Studio'nun yerel sunucusunu (varsayılan bağlantı noktası 1234) yüklü bir modelle etkinleştirin.
• Eşleştirilmiş cihazlar çevrimiçi/çevrimdışı durumu, model sayısını ve yürütme kapsamını gösterir; bir cihazı istediğiniz zaman İptal edebilirsiniz.

13.3 Konsolunuzu web uygulamasından kullanın

Varsayılan olarak, komutlar özel bir çalışma alanı klasörüyle (~/DeepCerebra) sınırlıdır. Önceden yapılandırılmış CLI'larınızla gerçek proje klasörlerinizde çalışmak için, bağlayıcıyı başlatırken bunları açıkça yetkilendirin:

# 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

Ardından Terminal panelini açın, Yürütme hedefi açılır penceresine (dizüstü bilgisayar simgesi) tıklayın, Bilgisayarım'ı seçin ve bir çalışma dizini belirleyin. Hem yazdığınız komutlar hem de temsilcinin derleme/test komutları makinenizde yürütülür.

14 Git İşbirliği İş Akışı

Git destekli bir proje açıkken, Gezgin'de mevcut dalınızı ve iki eylemi gösteren bir dal çubuğu belirir:

• Giriş yap (commit) — değiştirilen dosya sayısını inceleyin, bir commit mesajı yazın ve çalışma dalınıza commit edin.
• Entegre et — çalışma dalınızdan varsayılan dala (örn. main) bir çekme isteği açın. Varsayılan dalda değil, bir çalışma dalında olmalısınız.

Push webhook etkinleştirilirse, ekip arkadaşları push yaptığında Gezgin otomatik olarak yenilenir ve herkesi senkronize tutar — DeepCerebra aracılığıyla işbirliğine dayalı ekip geliştirmenin temelidir.

15 MCP Sunucuları

Temsilciyi Model Bağlam Protokolü aracılığıyla harici araçlar ve verilerle genişletin. Sunucuları bir .deepcerebra/mcp.json dosyasında yapılandırın, örneğin:

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

Etkinleştirilen MCP araçları, isteğinizle ilgili olduklarında temsilciye otomatik olarak sunulur. Yerel (stdio) ve uzak (http/sse) sunucuların her ikisi de desteklenir.

Yerleşik güvenlik

• Varsayılan olarak reddet — bir sunucu bir allowlist listelediğinde, yalnızca bu araçlar çalışabilir.
• Yüksek riskli araçlar için onay — değiştiren araçlar (yazma/silme/dağıtma/…) autoApprove içinde önceden onaylamadığınız sürece onay gerektirir.
• Her çağrıya oran sınırlaması, argüman ve çıktı temizliği ve bir denetim günlüğü uygulanır.

Kaynaklar & istemler

Bir sunucu MCP kaynakları veya istem şablonları ifşa ederse, temsilci bunları kullanmak için otomatik olarak araçlar kazanır (mcp_list_resources, mcp_read_resource, mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).

Uzak sunucular için kimlik doğrulama

Uzak bir sunucuya bir auth bloğu ekleyin. Sırlar ${ENV_VAR} enterpolasyonunu destekler:

// 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 Temsilciyi Özelleştirme: Kurallar, Beceriler, Kancalar, Alt Temsilciler & Eklentiler

Temsilcinin nasıl düşündüğünü ve davrandığını tek, dosya tabanlı bir kural — .deepcerebra/ dizini — ile şekillendirebilirsiniz; bu, masaüstü uygulamasında, web uygulamasında ve API'de aynı şekilde çalışır. Web uygulamasında, tüm bunları Temsilci görünümü altında yönetin; masaüstünde ve API aracılığıyla bunlar, projenizle birlikte commit ettiğiniz düz dosyalardır.

Kapsamlar & öncelik

Yapılandırma birkaç kapsamdan keşfedilir; aynı öğe birden fazla yerde bulunduğunda, daha yüksek öncelikli olan kazanır:

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

• Çalışma Alanı — <repo>/.deepcerebra/…, projeyle birlikte commit edilir.
• Genel — ~/.deepcerebra/…, projeler arası kişisel varsayılanlarınız.
• Ekip / kuruluş — paylaşılan bir temel (en düşük öncelik), böylece bir kullanıcı veya proje her zaman onu geçersiz kılabilir. Web uygulamasında, bir kuralın Kapsamını Ekip olarak ayarlayın.

Kurallar (yönlendirme)

Kurallar, temsilcinin sistem istemine enjekte edilen kalıcı talimatlardır — kodlama standartları, mimari kurallar, alan bağlamı. .deepcerebra/steering/ altında Markdown dosyaları olarak yaşarlar, ayrıca her zaman açık olan AGENTS.md standardı da vardır. Ön bilgi, bir kuralın ne zaman yüklendiğini kontrol eder:

---
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 — her turda (varsayılan).
• fileMatch — yalnızca bağlam içi bir dosya globs ile eşleştiğinde.
• auto — isteğiniz kuralın name/description ile eşleştiğinde.
• manual — yalnızca onu #name veya /name olarak referans gösterdiğinizde.

Kök bir AGENTS.md depo genelinde uygulanır; iç içe geçmiş bir AGENTS.md (örn. services/api/AGENTS.md) yalnızca o klasörün altındaki dosyalara uygulanır. Web uygulamasında, Temsilci → Yönlendirme görünümü her kurala bir Kapsam seçici (Genel / Proje / Ekip) verir.

Beceriler

Beceriler, temsilcinin isteğe bağlı olarak yüklediği yeniden kullanılabilir oyun kitaplarıdır. Her beceri, .deepcerebra/skills/ altında bir SKILL.md içeren bir klasördür:

---
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.

Temsilci hafif bir katalog (ad + açıklama) görür ve ilgili olduğunda load_skill aracıyla tam gövdeyi çeker. Ayrıca /skill <name> ile açıkça çağırabilirsiniz. Bir beceriyi yalnızca manuel yapmak için disable-model-invocation: true olarak ayarlayın.

Kancalar

Kancalar, yaşam döngüsü olaylarında otomasyon çalıştırır. Bunları .deepcerebra/hooks/*.hook.json olarak tanımlayın:

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

Olaylar arasında promptSubmit, preToolUse, postToolUse, fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask, postTask, sessionStart, preCompact ve agentStop bulunur (Cursor/Claude yazımları da kabul edilir). Bir eylem ya shell (bir komut çalıştır) ya da agentPrompt (temsilciye sor) şeklindedir. Bir preToolUse kancası, yakaladığı araç çağrısı için izin verebilir, reddedebilir veya sorabilir.

Alt Temsilciler

Alt temsilciler, tanımladığınız ve yetki verdiğiniz uzman temsilcilerdir. Her biri, .deepcerebra/agents/ altında ön bilgi ve bir gövde (sistem istemi) içeren bir Markdown dosyasıdır:

---
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…

Ana temsilci, task (engelleme), task_async + task_status / task_result (arka plan) veya task_parallel (fan-out) ile yetki verir.

Eklentiler

Bir eklenti, kuralları, becerileri, kancaları, alt temsilcileri ve MCP sunucularını .deepcerebra/plugins/<name>/ altında tek bir yüklenebilir pakette birleştirir ve bir plugin.json manifestosu ile açıklanır:

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

Eklenti içerikleri en düşük öncelikte birleştirilir, bu nedenle kendi kurallarınız ve becerileriniz her zaman bir eklentinin kurallarını ve becerilerini geçersiz kılar. Bir eklentiyi "enabled": false veya bir .disabled işaretleyici dosyasıyla devre dışı bırakın.

17 Temsilci İş Akışı Stüdyosu & Olay Odaklı Temsilciler

İş Akışı Stüdyosu, çoklu temsilci otomasyonu için görsel bir tasarımcıdır. Her biri bir temsilci, uzman bir adım veya bir kontrol ilkel olan aşamaları bir grafikte birleştirir, bunları bağımlılıklarla bağlar ve tüm orkestrasyonu motor üzerinde canlı aşama başına ilerleme, bütçeler ve insan onay kapılarıyla çalıştırırsınız. İş akışları, Git'te dışa aktarabileceğiniz, içe aktarabileceğiniz, sürümleyebileceğiniz ve API veya CLI'dan çalıştırabileceğiniz taşınabilir bir YAML/JSON tanımı olarak kaydedilir.

17.1 Bir iş akışı oluşturma

• Palet (sol) — aşama türlerini, hazır temsilci türlerini (araştırma, kod oluşturma, QA, belge yazarı, tıbbi cihaz, patent danışmanı ve kendi özel türleriniz), Beceri Kütüphanesi'nden becerileri ve araçları tuvale sürükleyin.
• Tuval (orta) — aşamaları düzenleyin ve kenarları çizin; bir kenar "bu aşama şuna bağlıdır" anlamına gelir ve yukarı akış çıktısını otomatik olarak aşağı akış istemine besler.
• Denetçi (sağ, yeniden boyutlandırılabilir) — seçilen aşamayı yapılandırın: istemi, becerileri, araçları, aşama başına model geçersiz kılma, çıktı yapıtı, kapı, olaylar ve türe özgü parametreler.
• Şablonlar — yerleşik bir taslaktan (Ship-It Pipeline, SaaS Starter, Evals ile Veri Hattı, Müşteri İletişim Merkezi, Tasarım → Doğrulanmış Uygulama) başlayın ve özelleştirin.
• Oluştur — uygulamayı veya süreci sade bir dille açıklayın ve Temsilci Oluşturucu, inceleyebileceğiniz, ayarlayabileceğiniz ve çalıştırabileceğiniz eksiksiz, doğrulanmış bir iş akışı grafiği oluşturur.

17.2 Aşama kütüphanesi

17.3 Olay odaklı temsilciler (temsilci ağı)

Her aşama — türünden bağımsız olarak — çalışma alanı olay veriyolunda yazılı olayları yayınlayabilir ve abone olabilir, böylece temsilciler yalnızca DAG aracılığıyla değil, bir mesaj kumaşı üzerindeki hizmetler gibi koordine olurlar:

• Olay sınıfları — her olay bir sınıf taşır: lifecycle, agent, business, data, system, schedule, chat, external veya alert — aboneliklerde ve tekrar oynatmada filtrelenebilir.
• Abonelik modları — trigger (eşleşen bir olay geldiğinde aşama çalışır; park edilmiş aşamaları olan bir çalıştırma dinleme olarak kalır), gate (insan tıklaması yerine bir olay tarafından onaylanan bir makine kapısı) ve data (yük aşamanın bağlamına birleştirilir).
• Olayla başlatma — herhangi bir temsilci, bir orkestratör veya başka bir temsilci tarafından agent.<stage-id>.request adresine yayın yaparak başlatılabilir.
• Çalıştırma tetikleyicileri — bir iş akışının triggers: bloğu, Studio kapalıyken bile gelen webhook'lar, cron zamanlamaları, olaylar veya sohbet üzerinde başlamasını sağlar.
• Canlı çalıştırmalar — çalıştırma paneli, SSE üzerinden yaşam döngüsü olaylarını akış halinde gösterir: aşama başlangıçları/tamamlanmaları, kapılar, uyarılar ve önizlemeler anında görünür.
• Kalıcı günlük & tekrar oynatma — olaylar çalışma alanı başına kalıcıdır ve denetim ve hata ayıklama için konu deseni ve sınıfa göre tekrar oynatılabilir.

17.3.1 Temsilciler için olay kuyruklama

Olaylara tepki veren temsilciler, temsilci meşgulken veya bir çalıştırma dinlemeden önce eşleşen olayların asla kaybolmaması için kalıcı adlandırılmış bir kuyruk bildirebilirler. Bir tetikleyici aboneliğinde, queue: <name> ayarlayın — motor bu konuyu çalışma alanı olay veriyolundaki bir FIFO kuyruğuna bağlar (.deepcerebra/workflows/events/queues/ altında kalıcı hale getirilir). O noktadan itibaren yayınlanan her eşleşen olay kuyruğa yakalanır; aşama çalıştırılabilir hale geldiğinde, motor olayları en eski önce sırasına göre çıkarır ve birer birer tüketir.

• Hiçbir şey kaybolmaz — iş akışı kapalıyken, başka bir aşama çalışırken veya çalıştırma hala bağımlılıkları beklerken yayınlanan olaylar düşürülmek yerine kuyruğa alınır.
• Abonelik başına count — abonelik karşılanmadan önce N kuyruğa alınmış (veya teslim edilmiş) olay gerektirir (birkaç çalışanın rapor vermesi gerektiğinde kullanışlıdır).
• Stüdyo — Denetçi'nin Olaylar panelinde, bir tetikleyici aboneliğinde kuyruk alanını ayarlayın; bağlamayı otomatik olarak oluşturmak için tetikleyicileri etkinleştirin veya bir çalıştırma başlatın.
• API & araçlar — GET /api/workflow/queues derinliği ve bağlamaları listeler; GET /api/workflow/queues/{name} bekleyen olayları gösterir; sohbet temsilcileri event_queue_status ve pop_queued_event çağırabilir.

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 Semafor orkestrasyonu (paylaşılan kaynak koruması)

Bir semafor, paylaşılan (korumalı) bir kaynak üzerinde aynı anda kaç görevin çalışabileceğini sınırlar: yazılan bir veritabanı, genel bir değişken deposu, bir dosya veya oran sınırlı harici bir temsilci. Herhangi bir aşamaya semaphore: ile bir semafor ekleyin — aşamanın işi çalışmadan önce, motor adlandırılmış çalışma alanı semaforunun bir iznini alır; aşama başarısız olsa bile izin her zaman serbest bırakılır. permits: 1 onu bir mutex yapar: aynı anda yalnızca bir görev (çalışma alanındaki tüm paralel çalıştırmalar arasında) kritik adımı yürütür; diğer tüm görevler tutucu bitene kadar bekler.

• Çapraz çalıştırma serileştirmesi — semaforlar çalışma alanı kapsamlıdır ve kalıcıdır, bu nedenle iki eşzamanlı iş akışı çalıştırması aynı korumalı kaynağı bozamaz.
• Bekleme, takılma değil — görevler bir izin için timeout_s'ye kadar engellenir; kaynak kapasitede kalırsa, aşama sonsuza kadar takılmak yerine görünür şekilde başarısız olur.
• Çökme güvenliği — her izin bir ttl_s taşır; bir tutucu serbest bırakmadan çökerse, izin otomatik olarak sona erer, böylece kaynak asla kilitlenmez.
• Gözlemlenebilirlik — veriyolu semaphore.<name>.waiting, .acquired ve .released sistem olaylarını yayar; GET /api/workflow/semaphores kapasiteyi, tutucuları ve mevcut izinleri gösterir.
• Sohbet temsilcileri — acquire_semaphore, release_semaphore ve semaphore_status araçları, bir iş akışının dışındaki geçici kritik bölümleri koordine eder.

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 Randevu orkestrasyonu (tüm koşulları bekle)

Randevu, bir sonraki adım ilerlemeden önce birden fazla olay koşulunun hepsinin karşılanmasını bekler — "ilk olay kazanır"ın tam tersi. Aşamanın events: bloğunda join: all ayarlayın: aşama çalışmadan önce her tetikleyici aboneliği karşılanmalıdır. Birkaç temsilci (veya bir temsilciden birkaç rapor) hepsinin kontrol etmesi gerektiğinde abonelik başına count: N ile birleştirin — örneğin, bir sürüm aşaması yürütülmeden önce tasarım onayı, test tamamlanması ve güvenlik onayı.

• join: any (varsayılan) — aşama, ilk tetikleyici aboneliği karşılandığında çalışır.
• join: all — randevu: her tetikleyici aboneliği (her biri kendi konusu, sınıf filtresi ve isteğe bağlı count ile) karşılanmalıdır; ancak o zaman aşama çalıştırılabilir hale gelir.
• Yükler — tüketilen tüm olaylar aşamada trigger_events olarak kaydedilir ve şablonlara inputs.events (yüklü olay nesnelerinin bir listesi) olarak sunulur.
• Stüdyo — bir aşamanın iki veya daha fazla tetikleyici aboneliği olduğunda, Denetçi bir Birleştir seçici gösterir: herhangi biri — ilk olay kazanır veya tümü — randevu (hepsini bekle); tuval, randevu aşamalarında bir birleştirme rozeti gösterir.

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 Temsilci araçları kütüphanesi

Aşamalar, sohbet temsilcisinin kullandığı aynı kayıt defterinden araçları seçer:

• Çekirdek — dosyalar, git, kabuk, kod yürütme, kod arama, tarayıcı otomasyonu, web arama, görme/medya, görüntü oluşturma.
• Veritabanları — SQLite, PostgreSQL, MySQL, MongoDB ve Redis sorguları artı sahip olunan veri katmanları için create_database, apply_migrations ve dump_schema.
• İletişimler — telefon aramaları ve SMS (Twilio) ve e-posta (SendGrid), kimlik bilgileri olmadığında bir giden kutusuna kaydeden bir simülasyon modu ile — demolar asla yanlışlıkla gerçek mesajlar göndermez.
• DevOps — docker_build / docker_push, compose up/down, SSH ve bulut-CLI dağıtımları (Fly, Render, Railway, Vercel), ayrıca simülasyon güvenli.
• Doğrulama — yığın tespiti, ayrıştırılmış geçiş oranlarıyla test paketi yürütme, bağımlılık denetimleri ve sır taraması.
• Bilimsel Hesaplama Motorları — matematik, sinyal işleme, kontroller, istatistik ve daha fazlası genelinde yüzlerce bilimsel ve mühendislik yöntemi (Class.method olarak adlandırılır).
• Uzman Temsilcilik & MCP — temellendirilmiş alan araştırması artı bağladığınız herhangi bir harici MCP sunucusu.

17.5 Çalıştırma, kapılar ve çıktılar

• Doğrula, çalıştırmadan önce grafiği (benzersiz kimlikler, döngüsel olmayan bağımlılıklar, tür parametreleri) kontrol eder.
• İnsan kapıları, aşama taslağını ürettikten sonra çalıştırmayı duraklatır, böylece gerçek işi onaylarsınız; olay kapıları başka bir sistemin otomatik olarak onaylamasına izin verir.
• Bütçeler, çalıştırma başına ve aşama başına harcamayı sınırlar.
• Çıktıları projeye kaydet, bir çalıştırmanın ürettiği her yapıtı açık projenize kopyalar.
• Uygulamayı Dışa Aktar, iş akışını bağımsız bir FastAPI hizmetine dönüştürür; genel /v1 API, CI ve entegrasyonlar için çalıştırmaları, olayları, tetikleyicileri, şablonları ve üretimi ifşa eder.

18 Tahmine Dayalı Sekme Tamamlama

Tahmine Dayalı Sekme tamamlama, düzenleyicide yazarken satır içi, ortayı dolduran kod önerileri sunar — bir öneriyi Tab ile kabul edin. Hem motor hem de web düzenleyicide isteğe bağlıdır.

Etkinleştirin

• Motor — DCC_TAB_COMPLETE=1 ortam bayrağını ayarlayın. Düzenleyici, motorun POST /api/complete uç noktasını çağırır ve bu, yalnızca imlece eklenecek metni döndürür.
• Web düzenleyici — derleme zamanında VITE_TAB_COMPLETE=1 ile veya çalışma zamanında localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') ile etkinleştirin (ardından yeniden yükleyin).

Nasıl davranır

• Öneriler hayalet metin olarak görünür; kabul etmek için Tab tuşuna basın veya kapatmak için yazmaya devam edin.
• İstekler debounced ve iptal edilebilir, bu nedenle yazma asla engellenmez.
• Bayrak kapalı olduğunda, özellik tamamen devre dışı bırakılır ve tamamlama isteği yapılmaz.

19 Kullanım, Krediler & Faturalandırma

Planınızı ve kullanımınızı yönetmek için kenar çubuğundan Faturalandırma'yı açın. Yapay zeka kullanımı, temel modeller tarafından tüketilen belirteçlere göre ABD doları kredileri cinsinden ölçülür.

• Döngü harcaması & ön ödemeli kredi — bu döngüdeki kullanımı ve herhangi bir ön ödemeli bakiyeyi takip edin.
• Fazla kullanım kredisi ekle — dahil edilen ödenek harcandıktan sonra yapay zekayı kullanmaya devam etmek için ek bir miktar (USD) yetkilendirin; bütçeniz tükendiğinde, kredi eklemenizi isteyen bir banner göreceksiniz.
• Planı yükselt / değiştir — istediğiniz zaman katmanları değiştirin.
• Ödeme yöntemi — kayıtlı kartı ekleyin veya güncelleyin (Stripe tarafından işlenir).
• İptal et — dönem sonunda iptal et'i (dönem bitene kadar erişimi sürdür) veya şimdi iptal et'i (iade edilebilir kalanı iade et) seçin. İptal & İade Politikası'na bakın.

20 Ağ Geçidi API Anahtarınızı Alma

Bir ağ geçidi API anahtarı (kişisel erişim belirteci), DeepCerebra genel API'sini ve CLI'yı programatik olarak kullanmanızı sağlar.

1. Oturum açın ve kenar çubuğundan API Anahtarları'nı açın.
2. DeepCerebra API Anahtarları'na kaydırın.
3. Bir etiket girin (örn. "CI hattı" veya "dizüstü CLI").
4. Kapsamları — read, chat, code, agent — ve isteğe bağlı bir son kullanma tarihi gün cinsinden seçin (boş = asla).
5. Oluştur'a tıklayın. Tam anahtar yalnızca bir kez gösterilir — Kopyala'ya tıklayın ve güvenli bir şekilde saklayın.

Bunu CLI veya deepcerebra.ai adresindeki API ile kullanın:

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/...

Bir anahtarı istediğiniz zaman yeniden adlandırabilir veya silebilir (iptal edebilirsiniz); her anahtar önekini, kapsamlarını, oluşturulma/son kullanma tarihini ve son kullanım tarihini gösterir.

21 Güvenlik & Gizlilik

• Tarayıcı içi gizli depolama — proje dosyalarınız tarayıcının şifreli çalışma alanında kalır; sunucuya yalnızca istek başına gereken minimum bağlam gönderilir.
• Sıfır Veri Saklama (ZDR) — modellere yönlendirilen istemler ve kod, isteğin ötesinde saklanmaz ve temel modelleri eğitmek için asla kullanılmaz.
• Anahtarlar sunucu tarafında kalır — BYOK ve SCM belirteçleri depoda şifrelenir; yalnızca maskelenmiş önizlemeler gösterilir.
• Şifreleme — aktarımda TLS; hesap verileri depoda şifrelenir; şifreler geri döndürülemez şekilde hashlenir.
• Kodunuz sizindir — içeriğinizin ve oluşturulan çıktının sahibisiniz. Gizlilik Bildirimi'ne bakın.

22 Sorun Giderme

"Klasör yükleme bir Chromium tarayıcı gerektirir"

Chrome, Edge veya Brave'e geçin veya bunun yerine Git'ten Aç'ı kullanın.

Temsilci aynı hatada döngüye giriyor

Durdur'a tıklayın, ardından somut bir ipucu veya kısıtlama ile yeniden ifade edin.

Model veya istek hataları / "bütçe tükendi"

• Bağlantınızı ve herhangi bir BYOK anahtarının geçerli olup olmadığını kontrol edin.
• DeepCerebra'nın mevcut bir modele yönlendirmesi için Otomatik'e geçin.
• Kullanım bütçeniz tükendiyse, Faturalandırma'yı açın ve fazla kullanım kredisi ekleyin veya planınızı yükseltin.

Yerel modeller görünmüyor

• dcc-bridge bağlayıcısının çalıştığını ve cihazın çevrimiçi göründüğünü onaylayın.
• Ollama'nın çalıştığından veya LM Studio'nun yerel sunucusunun (varsayılan bağlantı noktası 1234) yüklü bir modelle etkinleştirildiğinden emin olun.

Bağlayıcı: "sunucu WebSocket bağlantısını reddetti: HTTP 401"

• Ağ geçidi olarak --gateway (wss://deepcerebra.ai veya wss://deepcerebra.io) ile tarayıcıda kullandığınız alan adını kullanın — iki site ayrı dağıtımlardır ve birinden alınan bir belirteç diğerinde asla çalışmaz.
• Yerel Makine sayfasındaki eşleştirme kartından tam komutu kopyalayın.

Değişikliklerim etkili olmadı

• Önerilen Değişiklikler'de yalnızca farkı önizlemekle kalmayıp Uygula'ya tıkladığınızdan emin olun.
• Klasörü yeniden taramak için Gezgin yenile'yi kullanın.

Git: "Varsayılan daldasınız"

Bir çekme isteği açmak için Entegre et'i kullanmadan önce bir çalışma dalı açın veya oluşturun.

Hala takıldınız mı? support@deepcerebra.ai ile iletişime geçin.

23 DeepCerebra Discovery — Verilerinize ve Belgelerinize Sorun

Discovery, veritabanlarınız ve belgeleriniz için geliştirilmiş araştırmacı bir sohbet robotudur. Tek bir sorguyla yanıt vermek yerine bir analist gibi çalışır: hipotezler oluşturur, bir dizi korumalı sonda (SQL, graf, belge arama, şema kontrolleri, web doğrulaması) çalıştırır, kanıtların çürüttüğü açıklamaları eler ve grafikler ile şeffaf bir maliyet dökümüyle birlikte kanıt temelli bir yanıt sentezler. Uygulamayı etkinlik çubuğundaki pusula simgesinden açın (/app/discovery).

23.1 Alanlar — özel olarak seçilmiş kapsamınız

Bir Alan, bir sorgulama dizisinin ihtiyaç duyduğu her şeyi bir araya getirir: veritabanı bağlantıları, belge koleksiyonları, analist için talimatlar ve bütçeler. + Yeni alan ile bir tane oluşturun, ardından sağdaki kurulum panelini kullanarak şunları yapın:

• Veritabanlarını bağlayın — SQLite, PostgreSQL, MySQL, SQL Server veya Snowflake. Bir ad ve DSN girin, bağlantıyı doğrulamak için Test et'e tıklayın (gecikme ve sunucu sürümü gösterilir) veya mevcut bir bağlantı yapılandırmasını JSON olarak içe aktarın. Bağlantılar varsayılan olarak salt okunurdur.
• Belge ekleyin — dosyaları (PDF, DOCX, PPTX, Markdown, metin) doğrudan sohbete sürükleyip bırakın, bir URL yapıştırın veya motor ana makinesindeki bir klasör yolunu gösterin. Belgeler, hibrit vektör + bilgi grafiği araması için parçalara ayrılır, gömülür ve dizine eklenir.
• Tabloları içe aktarın — herhangi bir veritabanı olmadan anında sorgulamak için CSV/JSON yapıştırın veya yükleyin.
• Analisti eğitin — yanıtların sizin tanımlarınızı kullanması için metrik tanımları, iş kuralları ve uyarılar, küratör onaylı güvenilir sorgular ve örnek soru→sorgu çiftleri ekleyin.

23.2 Soru sorma

Bir iş arkadaşınıza sorar gibi bir soru yazın — örneğin "Mart ayında MR tarama hacmi neden düştü?". Araştırma panosu tüm süreci canlı olarak yayınlar:

• Hipotezler — araştırılan aday açıklamalar; kanıtlar geldikçe her biri desteklendi, çürütüldü veya sonuçsuz olarak işaretlenir.
• Sondalar — analistin çalıştırdığı her sorgu ve durumu; tam şeffaflık için oluşturulan SQL/Cypher gösterilir ve her ifade yürütülmeden önce salt okunur koruma kurallarından geçer.
• Kanıt — sonuç tabloları ve belge alıntıları, nihai yanıtta numara ile belirtilir.
• Yanıt + grafikler — elenen açıklamaları da belirten kanıt temelli bir sonuç, ayrıca kanıtlardan oluşturulmuş modern neon temalı grafikler.
• Döküm — diğer tüm aracı çalıştırmaları gibi AI Credits hesabınızdan düşülen jetonlar, sonda başına maliyet ve turlar.

Takip soruları aynı iş parçacığında devam eder, böylece analist bağlamı korur.

23.3 Grafikler, raporlar & dışa aktarımlar

Grafikler, araştırma panosunda satır içi olarak oluşturulur. Tüm sorguyu — yanıt, hipotezler, kanıtlar ve grafikler — neon tasarım sistemiyle biçimlendirilmiş, bağımsız bir HTML raporu veya baskı kalitesinde bir PDF olarak indirmek için Dışa Aktar'ı kullanın.

23.4 Bütçeler & maliyet kontrolü

Her alan, sorgu başına bütçeler taşır: maksimum sonda sayısı, araştırma turu, saniye ve USD. Motor, sınıra ulaşıldığında temiz bir şekilde durur ve o ana kadar bulduklarını raporlar. Her sondanın maliyeti dökümde ayrıntılı olarak gösterilir, böylece harcamanın nereye yapıldığını her zaman bilirsiniz.

23.5 Otomasyon: API, SDK, Workflow Studio ve MCP

• REST API — Kullanıcı arayüzünün yaptığı her şey, discovery kapsamına sahip bir PAT ile /v1/discovery/* altında mevcuttur (Hesap → API Jetonları altında oluşturun). Akış sorguları SSE kullanır. Harici yürütücüler, yalnızca araştırmacı planlamayı Thinking API (/v1/think/*, kapsam think) aracılığıyla ödünç alabilir.
• Python SDK — pip install deepcerebra-discovery, ardından DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).
• Workflow Studio — bir araştırmayı işlem hattı adımı olarak çalıştırmak için Discovery Ask aşamasını (discovery.ask) herhangi bir iş akışına bırakın; yanıt, grafikler ve döküm, sonraki aşamalara akar.
• MCP — motor, discovery_ask ve discovery_list_spaces araçlarını MCP araçları olarak sunar, böylece harici MCP istemcileri de araştırma yürütebilir.