DeepCerebra Coder là một trợ lý mã hóa agentic. Không giống như một copilot tự động hoàn thành đơn thuần, nó lập kế hoạch, viết, tái cấu trúc, chạy lệnh, gọi công cụ và lặp lại trên toàn bộ dự án của bạn — với bạn xem xét và phê duyệt các thay đổi mà nó đề xuất.
| Phiên bản | Tốt nhất cho | Truy cập tệp |
|---|---|---|
| Ứng dụng web | Không cần cài đặt, làm việc từ bất kỳ máy nào | Lưu trữ bảo mật trong trình duyệt (và kho lưu trữ Git) |
| Desktop (Windows / Linux / macOS) | Phát triển ưu tiên cục bộ, mô hình cục bộ | Hệ thống tệp cục bộ trực tiếp |
| CLI & API | Viết script, CI/CD, tự động hóa | Tệp cục bộ / theo chương trình |
Hướng dẫn này tập trung vào ứng dụng web tại deepcerebra.ai; ứng dụng desktop phản ánh các bảng điều khiển và quy trình làm việc tương tự.
Sử dụng phiên bản hiện tại của Chrome, Edge, hoặc Brave để có trải nghiệm đầy đủ — việc mở một thư mục cục bộ dựa vào API Truy cập Hệ thống Tệp của Chromium. Firefox và Safari hoạt động cho trò chuyện và cho các dự án được hỗ trợ bởi Git, nhưng không thể mở trực tiếp một thư mục cục bộ.
/register?plan=basic (hoặc pro / ultimate), hoặc bắt đầu ngay bây giờ và chọn gói
sau trong Thanh toán.Sau khi đăng nhập, bạn sẽ đến giao diện làm việc, nơi hiển thị mọi bảng điều khiển trên một màn hình:
Kéo thanh chia giữa trình chỉnh sửa và trò chuyện để cân bằng lại bố cục, và kéo thanh chia ngang để thay đổi kích thước terminal. Thanh bên trái cũng điều hướng đến Không gian làm việc, Tiện ích mở rộng, Khóa API, Thanh toán, và Phản hồi.
repo (cổ điển) hoặc mã thông báo chi tiết với Contents + Pull requests; đối với
GitLab, sử dụng phạm vi api. Mã thông báo của bạn được lưu trữ trên máy chủ — chỉ nội dung tệp được kéo
vào trình duyệt.owner/name (lọc danh sách để tìm của bạn), sau đó chọn một
nhánh.dcc/my-feature) để giữ
công việc của bạn tách biệt khỏi nhánh mặc định.Lịch sử trò chuyện được gắn với dự án đang mở. Việc chuyển đổi thư mục tự động bắt đầu một phiên mới và tải các phiên trước đó của thư mục đó, mở lại phiên gần đây nhất để bạn có thể tiếp tục công việc dang dở.
Các thư mục DeepCerebra sử dụng nội bộ — .deepcerebra, .sessions — xuất hiện trong cây
nhưng mặc định được thu gọn để chúng không làm lộn xộn mã nguồn của bạn.
Mô tả những gì bạn muốn bằng ngôn ngữ đơn giản — đặt câu hỏi, yêu cầu một tính năng hoặc chỉ ra một lỗi. Hãy cụ thể về các tệp, framework và ràng buộc để có kết quả tốt nhất. Đính kèm các tệp liên quan bằng cách kéo chúng vào ô nhập.
Các phản hồi được tổ chức giống như Cursor: lý do của agent được tách biệt khỏi sản phẩm bàn giao. Mỗi khối phản hồi có một biểu tượng sao chép ở góc trên bên phải để bạn có thể sao chép một báo cáo, tài liệu đã hoàn thành hoặc một lệnh mà bạn được yêu cầu chạy.
lxml thay vì html.parser") để đưa agent thoát khỏi một
vòng lặp.@deepcerebra, và các tiền tố như [deep] yêu cầu lý luận sâu hơn.Chọn một chế độ từ bộ chọn chế độ bên cạnh lời nhắc. Mỗi chế độ điều chỉnh mức độ agent lập kế hoạch và mức độ tự do chỉnh sửa:
| Chế độ | Nó làm gì | Sử dụng khi… |
|---|---|---|
| Agent | Lập kế hoạch và chỉnh sửa trên toàn bộ dự án của bạn một cách tự động | Bạn muốn trợ lý thực hiện một thay đổi từ đầu đến cuối |
| Ask | Trả lời các câu hỏi về mã của bạn mà không chỉnh sửa | Bạn muốn hiểu cơ sở mã |
| Plan | Phác thảo một cách tiếp cận trước khi chỉnh sửa | Nhiệm vụ lớn hoặc có những đánh đổi cần giải quyết trước |
| Edit | Thực hiện các chỉnh sửa tập trung trong ngữ cảnh hiện tại | Bạn muốn một thay đổi nhỏ, có mục tiêu |
Khi agent đề xuất thay đổi tệp, một bảng điều khiển Thay đổi được đề xuất xuất hiện phía trên ô nhập trò chuyện, liệt kê từng tệp đã chạm đến với số lượng dòng được thêm (+) và xóa (−).
applied (và · disk khi được ghi vào một thư mục thực).Bật/tắt terminal bên dưới trình chỉnh sửa để chạy các bản dựng, kiểm thử và script. Với sự cho phép của bạn, agent có thể thực thi các lệnh và đọc đầu ra của chúng để xác minh công việc của nó; các lệnh chạy dài sẽ truyền đầu ra để bạn có thể theo dõi tiến độ. Đóng terminal từ tiêu đề của nó khi bạn không cần.
Đối với các mục tiêu lớn hơn, hãy sử dụng chế độ Plan (hoặc yêu cầu agent lập kế hoạch trước). Công cụ lập kế hoạch quét dự án của bạn, phân tách mục tiêu thành các nhiệm vụ nhận biết sự phụ thuộc và gán từng nhiệm vụ cho chuyên gia phù hợp (kiến trúc sư, lập trình viên, người kiểm thử, tài liệu).
Mở bộ chọn mô hình bên cạnh lời nhắc. Các tùy chọn được nhóm như sau:
Trên Auto, DeepCerebra sử dụng định tuyến phân cấp, thích ứng: các tác vụ đơn giản được chuyển đến một mô hình nhanh, tiết kiệm, trong khi công việc phức tạp hoặc nặng về lập kế hoạch (ví dụ: chế độ Plan) được định tuyến đến một mô hình mạnh hơn. Điều này cân bằng chi phí và chất lượng tự động, vì vậy bạn hiếm khi cần chọn thủ công.
Bạn có thể định tuyến các yêu cầu thông qua tài khoản nhà cung cấp của riêng bạn thay vì sử dụng nền tảng được tính phí.
ANTHROPIC_API_KEY,
GOOGLE_API_KEY, OPENAI_API_KEY).Các mô hình nền tảng (DeepCerebra) không cần khóa. Xóa khóa bất cứ lúc nào bằng Xóa.
DCC Bridge kết nối máy tính của riêng bạn với ứng dụng web thông qua một trình kết nối
dcc-bridge nhỏ, mở khóa hai khả năng cùng một lúc:
Trình kết nối quay số ra ngoài qua một WebSocket được xác thực — không cần cổng vào, và nó hoạt động phía sau NAT và firewalls. Nó chạy trên Windows, macOS, và Linux (Python 3.10+).
dcc_brg_…)
và lệnh trình kết nối sẵn sàng dán — mã thông báo chỉ hiển thị chính xác một lần.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 hoặc wss://deepcerebra.io) — thẻ ghép nối điền sẵn
đúng tên miền. Hai trang web là các triển khai riêng biệt với các tài khoản và mã thông báo riêng biệt.1234) với một mô hình đã tải.Theo mặc định, các lệnh được giới hạn trong một thư mục không gian làm việc chuyên dụng (~/DeepCerebra). Để làm việc trong
các thư mục dự án thực của bạn với các CLI đã cấu hình sẵn, hãy cấp quyền rõ ràng cho chúng khi khởi động trình kết nối:
# 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-dirSau đó mở bảng điều khiển Terminal, nhấp vào cửa sổ bật lên Mục tiêu thực thi (biểu tượng máy tính xách tay), chọn Máy tính của tôi, và chọn một thư mục làm việc. Cả các lệnh bạn gõ và các lệnh xây dựng/kiểm thử của agent sau đó được thực thi trên máy của bạn.
--no-exec làm cho một
thiết bị chỉ suy luận (mô hình GPU, không có lệnh).Với một dự án được hỗ trợ bởi Git đang mở, một thanh nhánh xuất hiện trong Explorer hiển thị nhánh hiện tại của bạn và hai hành động:
main). Bạn phải ở trên một nhánh làm việc, không phải nhánh mặc định.Nếu push webhook được bật, Explorer tự động làm mới khi đồng đội push, giữ mọi người đồng bộ — nền tảng cho phát triển nhóm cộng tác thông qua DeepCerebra.
Mở rộng agent với các công cụ và dữ liệu bên ngoài thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình. Cấu hình
máy chủ trong tệp .deepcerebra/mcp.json, ví dụ:
{
"mcpServers": {
"my-tools": {
"url": "https://example.com/mcp",
"disabled": false,
"allowlist": ["search_issues", "get_pr"],
"autoApprove": ["create_issue"],
"auth": { "type": "bearer", "tokenEnv": "MY_TOKEN" }
}
}
}Các công cụ MCP được bật sẽ tự động có sẵn cho agent khi chúng liên quan đến yêu cầu của bạn. Máy chủ cục bộ
(stdio) và từ xa (http/sse) đều được hỗ trợ.
allowlist, chỉ những công cụ đó mới có thể chạy.autoApprove.Nếu một máy chủ hiển thị tài nguyên MCP hoặc mẫu lời nhắc, agent
tự động có được các công cụ để sử dụng chúng (mcp_list_resources, mcp_read_resource,
mcp_list_prompts, mcp_get_prompt).
Thêm một khối auth vào một máy chủ từ xa. Bí mật hỗ trợ nội suy ${ENV_VAR}:
// Static bearer token (literal or from env)
"auth": { "type": "bearer", "token": "${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"
}Bạn có thể định hình cách agent suy nghĩ và hành động với một quy ước dựa trên tệp duy nhất — thư mục
.deepcerebra/ — hoạt động giống hệt nhau trong ứng dụng desktop, ứng dụng web,
và API. Trong ứng dụng web, quản lý tất cả những điều này dưới chế độ xem Agent; trên desktop và qua API, chúng là các tệp đơn giản mà bạn commit cùng với dự án của mình.
Cấu hình được khám phá từ một số phạm vi; khi cùng một mục tồn tại ở nhiều hơn một phạm vi, phạm vi có độ ưu tiên cao hơn sẽ thắng:
team/org < global (~/.deepcerebra) < workspace (<repo>/.deepcerebra)
(thấp nhất) (cao nhất)<repo>/.deepcerebra/…, được commit cùng với dự án.~/.deepcerebra/…, các cài đặt mặc định cá nhân của bạn trên các dự án.Các quy tắc là các hướng dẫn cố định — tiêu chuẩn mã hóa, quy ước kiến trúc, ngữ cảnh miền — được đưa vào
lời nhắc hệ thống của agent. Chúng tồn tại dưới dạng tệp Markdown trong .deepcerebra/steering/, cộng với
tiêu chuẩn AGENTS.md luôn bật. Frontmatter kiểm soát khi nào một quy tắc được tải:
---
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 — mỗi lượt (mặc định).fileMatch — chỉ khi một tệp trong ngữ cảnh khớp với globs.auto — khi yêu cầu của bạn khớp với name/description của quy tắc.manual — chỉ khi bạn tham chiếu nó dưới dạng #name hoặc /name.Một AGENTS.md gốc áp dụng cho toàn bộ kho lưu trữ; một AGENTS.md lồng nhau (ví dụ:
services/api/AGENTS.md) chỉ áp dụng cho các tệp trong thư mục đó. Trong ứng dụng web, chế độ xem
Agent → Steering cung cấp cho mỗi quy tắc một bộ chọn Phạm vi
(Toàn cầu / Dự án / Nhóm).
Kỹ năng là các playbook có thể tái sử dụng mà agent tải theo yêu cầu. Mỗi kỹ năng là một thư mục với một
tệp SKILL.md trong .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 thấy một danh mục nhẹ (tên + mô tả) và kéo toàn bộ nội dung với công cụ
load_skill khi có liên quan. Bạn cũng có thể gọi một cách rõ ràng bằng
/skill <name>. Đặt disable-model-invocation: true để làm cho một kỹ năng chỉ có thể gọi thủ công.
Hooks chạy tự động hóa trên các sự kiện vòng đời. Định nghĩa chúng dưới dạng .deepcerebra/hooks/*.hook.json:
{
"title": "Format on save",
"event": "fileSave",
"filePattern": ["**/*.ts"],
"action": { "type": "shell", "command": "npm run lint:fix -- $FILE" },
"enabled": true
}Các sự kiện bao gồm promptSubmit, preToolUse, postToolUse,
fileCreate, fileSave, fileDelete, preTask,
postTask, sessionStart, preCompact, và agentStop
(cũng chấp nhận các cách viết của Cursor/Claude). Một hành động là shell (chạy một lệnh) hoặc
agentPrompt (hỏi agent). Một hook preToolUse có thể allow,
deny, hoặc ask cho cuộc gọi công cụ mà nó chặn.
Subagents là các agent chuyên gia mà bạn định nghĩa và ủy quyền. Mỗi subagent là một tệp Markdown trong
.deepcerebra/agents/ với frontmatter cộng với một nội dung (lời nhắc hệ thống của nó):
---
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…Agent chính ủy quyền với task (chặn), task_async +
task_status / task_result (nền), hoặc task_parallel (phân tán).
Một plugin gói các quy tắc, kỹ năng, hooks, subagents và máy chủ MCP vào một gói có thể cài đặt trong
.deepcerebra/plugins/<name>/, được mô tả bởi một tệp kê khai plugin.json:
{
"name": "Acme Standards",
"version": "1.2.0",
"description": "Acme rules + skills + review agents.",
"enabled": true
}Nội dung plugin được hợp nhất ở độ ưu tiên thấp nhất, vì vậy các quy tắc và kỹ năng của riêng bạn luôn ghi đè lên của plugin.
Tắt một plugin bằng "enabled": false hoặc một tệp đánh dấu .disabled.
DCC_ORG_CONFIG_DIR vào một thư mục .deepcerebra được chia sẻ, hoặc bằng cách đặt các quy tắc vào
phạm vi Team trong ứng dụng web.Workflow Studio là một công cụ thiết kế trực quan cho tự động hóa đa agent. Bạn kết hợp các giai đoạn — mỗi giai đoạn là một agent, một bước chuyên biệt hoặc một nguyên thủy điều khiển — thành một đồ thị, kết nối chúng với các phụ thuộc, và chạy toàn bộ quá trình điều phối trên engine với tiến độ trực tiếp theo từng giai đoạn, ngân sách, và cổng phê duyệt của con người. Các quy trình làm việc được lưu dưới dạng định nghĩa YAML/JSON di động mà bạn có thể xuất, nhập, phiên bản trong Git, và chạy từ API hoặc CLI.
| Loại giai đoạn | Nó làm gì |
|---|---|
agent | Một lượt agent với các kỹ năng và công cụ bạn đính kèm. |
spec.requirements / spec.design / spec.execute |
Phân phối ưu tiên đặc tả: phác thảo yêu cầu, thiết kế, sau đó chia thành các nhiệm vụ và thực thi — mỗi nhiệm vụ có thể được kiểm soát bằng cổng. |
documents.generate | Tạo một tài liệu hoàn chỉnh từ các đầu ra của giai đoạn trước. |
fan_out | Nghiên cứu rộng song song trên nhiều chủ đề phụ với tổng hợp. |
map / loop / switch |
Các nguyên thủy điều khiển: chạy một khối cho mỗi mục, lặp lại cho đến khi một điều kiện, hoặc phân nhánh qua các trường hợp. |
verify / browser_verify |
Chạy kiểm thử hoặc lệnh trong sandbox; xác minh giao diện người dùng đang chạy với tự động hóa trình duyệt. |
orchestrate | Định tuyến động: một agent điều phối đọc yêu cầu và phân phối nó đến (các) agent hạ nguồn tốt nhất qua các sự kiện. |
external.agent | Gọi một agent bên thứ ba đã đăng ký qua HTTP (A2A) như thể nó là một giai đoạn gốc. |
eval | Chấm điểm đầu ra thượng nguồn so với các kiểm tra (chứa / regex / độ dài / LLM-judge); thất bại dưới một ngưỡng. |
db.provision | Tạo một lớp dữ liệu sở hữu: docker-compose cho cơ sở dữ liệu,
di chuyển SQL có phiên bản, dữ liệu hạt giống, mẫu .env, và một Mermaid ERD; giàn giáo xác thực tùy chọn;
có thể áp dụng di chuyển cho SQLite ngay lập tức. |
ci.generate | Tạo một pipeline CI/CD sẵn sàng commit (GitHub Actions, GitLab CI, hoặc Azure Pipelines) với lint → test → scan → build → deploy và quảng bá môi trường. |
deploy.package | Tạo các tài sản triển khai sản xuất: Dockerfile đa giai đoạn, docker-compose, Kubernetes manifests, hoặc một Helm chart — các tệp bạn sở hữu và commit. |
test.generate | Tạo các bộ unit / API / E2E cho ứng dụng đã xây dựng cộng với một ma trận truy xuất nguồn gốc yêu cầu-đến-kiểm thử. |
test.verify | Thực thi một bộ kiểm thử (pytest, vitest, jest, Playwright) và kiểm soát lần chạy dựa trên tỷ lệ đạt của nó. |
security.audit | Quét các phụ thuộc để tìm các lỗ hổng đã biết và cây để tìm các bí mật được mã hóa cứng; xuất bản các sự kiện cảnh báo và viết báo cáo phát hiện. |
preview | Khởi động ứng dụng đã tạo cục bộ và hiển thị URL trực tiếp của nó trong bảng điều khiển chạy
(liên kết + khung nội tuyến) qua một sự kiện preview.ready. |
design.import | Biến một hình ảnh thiết kế UI (ảnh chụp màn hình, mockup, xuất Figma) thành một đặc tả triển khai có cấu trúc cho các giai đoạn hạ nguồn. |
Mọi giai đoạn — bất kể loại nào — đều có thể xuất bản và đăng ký các sự kiện có kiểu trên bus sự kiện không gian làm việc, để các agent phối hợp như các dịch vụ trên một cấu trúc thông điệp thay vì chỉ thông qua DAG:
lifecycle, agent,
business, data, system, schedule, chat,
external, hoặc alert — có thể lọc trong các đăng ký và phát lại.trigger (giai đoạn chạy khi một sự kiện khớp đến; một
lần chạy với các giai đoạn đã dừng vẫn tồn tại dưới dạng đang lắng nghe), gate (một cổng máy được phê duyệt bởi
một sự kiện thay vì một cú nhấp chuột của con người), và data (tải trọng được hợp nhất vào ngữ cảnh của giai đoạn).agent.<stage-id>.request.triggers: của một quy trình làm việc trang bị cho nó để bắt đầu trên các webhook đến, lịch trình cron, sự kiện, hoặc trò chuyện — ngay cả khi Studio đã đóng.Các agent phản ứng với các sự kiện có thể khai báo một hàng đợi có tên bền vững để các sự kiện khớp không bao giờ
bị mất khi agent bận hoặc trước khi một lần chạy đang lắng nghe. Trên một đăng ký trigger, đặt
queue: <name> — engine liên kết chủ đề đó với một hàng đợi FIFO trên bus sự kiện không gian làm việc
(được lưu trữ dưới .deepcerebra/workflows/events/queues/). Mọi sự kiện khớp được xuất bản từ thời điểm đó
được ghi vào hàng đợi; khi giai đoạn trở nên có thể chạy, engine lấy các sự kiện theo thứ tự
cũ nhất trước và tiêu thụ chúng từng cái một.
count trên mỗi đăng ký — yêu cầu N sự kiện đã xếp hàng (hoặc đã gửi)
trước khi đăng ký được thỏa mãn (hữu ích khi một số worker phải báo cáo).GET /api/workflow/queues liệt kê độ sâu và các liên kết;
GET /api/workflow/queues/{name} xem trước các sự kiện đang chờ xử lý; các agent trò chuyện có thể gọi
event_queue_status và 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_idMột semaphore giới hạn số lượng tác vụ có thể đồng thời hoạt động trên một tài nguyên chia sẻ (được bảo vệ):
một cơ sở dữ liệu đang được ghi, một kho biến toàn cục, một tệp hoặc một agent bên ngoài bị giới hạn tốc độ. Đính kèm một semaphore vào bất kỳ
giai đoạn nào với semaphore: — trước khi công việc của giai đoạn chạy, engine sẽ lấy một quyền của semaphore không gian làm việc được đặt tên; quyền này luôn được giải phóng sau đó, ngay cả khi giai đoạn thất bại.
permits: 1 biến nó thành một mutex: chỉ một tác vụ tại một thời điểm (trên tất cả các lần chạy song song trong
không gian làm việc) thực thi bước quan trọng; mọi tác vụ khác chờ cho đến khi người giữ hoàn thành.
timeout_s để có quyền; nếu
tài nguyên vẫn ở mức tối đa, giai đoạn sẽ thất bại rõ ràng thay vì treo vĩnh viễn.ttl_s; nếu người giữ gặp sự cố mà không
giải phóng, quyền sẽ tự động hết hạn để tài nguyên không bao giờ bị khóa chết.semaphore.<name>.waiting,
.acquired, và .released; GET /api/workflow/semaphores
hiển thị dung lượng, người giữ và các quyền có sẵn.acquire_semaphore, release_semaphore, và
semaphore_status phối hợp các phần quan trọng đặc biệt bên ngoài một quy trình làm việc.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 chờ cho đến khi nhiều điều kiện sự kiện đều được đáp ứng trước khi bước tiếp theo được thực hiện — ngược lại với nguyên tắc "sự kiện đầu tiên thắng cuộc." Đặt join: all trong khối events: của giai đoạn: mọi đăng ký kích hoạt phải được đáp ứng trước khi giai đoạn chạy. Kết hợp với count: N cho mỗi đăng ký khi nhiều tác nhân (hoặc nhiều báo cáo từ một tác nhân) đều phải xác nhận — ví dụ, phê duyệt thiết kế, hoàn thành kiểm thử và chấp thuận bảo mật trước khi một giai đoạn phát hành được thực hiện.
join: any (mặc định) — giai đoạn chạy khi đăng ký trigger đầu tiên được
thỏa mãn.join: all — rendezvous: mỗi đăng ký trigger (mỗi cái với chủ đề,
bộ lọc lớp và count tùy chọn riêng) phải được thỏa mãn; chỉ khi đó giai đoạn mới trở nên có thể chạy.trigger_events
và được hiển thị cho các mẫu dưới dạng inputs.events (một danh sách các đối tượng sự kiện với tải trọng).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: 1Các giai đoạn chọn công cụ từ cùng một registry mà agent trò chuyện sử dụng:
create_database, apply_migrations, và dump_schema cho các lớp dữ liệu sở hữu.docker_build / docker_push, compose up/down, SSH và
triển khai cloud-CLI (Fly, Render, Railway, Vercel), cũng an toàn khi mô phỏng.Class.method) trên toán học, xử lý tín hiệu, điều khiển, thống kê, và nhiều hơn nữa./v1 hiển thị các lần chạy, sự kiện, trigger, mẫu và tạo cho CI và tích hợp.db.provision → triển khai → kiểm thử được tạo → kiểm toán bảo mật → đóng gói triển khai →
tạo CI, với một cổng người trước khi đóng gói — một đường dẫn hoàn chỉnh từ tóm tắt đến sản xuất mà bạn có thể điều chỉnh trong
vài phút.Hoàn thành tab dự đoán cung cấp các gợi ý mã nội tuyến, điền vào giữa khi bạn gõ trong trình chỉnh sửa — chấp nhận một gợi ý bằng Tab. Nó là tùy chọn trên cả engine và trình chỉnh sửa web.
DCC_TAB_COMPLETE=1. Trình chỉnh sửa gọi
điểm cuối POST /api/complete của engine, chỉ trả về văn bản để chèn vào con trỏ.VITE_TAB_COMPLETE=1, hoặc tại thời điểm chạy với
localStorage.setItem('dcc.tabComplete', '1') (sau đó tải lại).Mở Thanh toán từ thanh bên để quản lý gói và mức sử dụng của bạn. Mức sử dụng AI được tính bằng tín dụng đô la Mỹ dựa trên số token được tiêu thụ bởi các mô hình cơ bản.
| Gói | Giá hàng tháng | Mức sử dụng AI hàng tháng đi kèm |
|---|---|---|
| Basic | $20 | $10 |
| Pro | $75 | $30 |
| Ultimate | $200 | $150 |
Khóa API gateway (mã thông báo truy cập cá nhân) cho phép bạn sử dụng API công khai của DeepCerebra và CLI theo chương trình.
read, chat, code, agent
— và một thời hạn sử dụng tùy chọn theo ngày (để trống = không bao giờ).Sử dụng nó với CLI hoặc API tại 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/...Bạn có thể đổi tên hoặc xóa (thu hồi) khóa bất cứ lúc nào; mỗi khóa hiển thị tiền tố, phạm vi, ngày tạo/hết hạn và ngày sử dụng cuối cùng.
Chuyển sang Chrome, Edge, hoặc Brave, hoặc sử dụng Mở từ Git thay thế.
Nhấp vào Dừng, sau đó diễn đạt lại với một gợi ý hoặc ràng buộc cụ thể.
dcc-bridge đang chạy và thiết bị hiển thị trực tuyến.1234) với một
mô hình đã tải.--gateway
(wss://deepcerebra.ai hoặc wss://deepcerebra.io) — hai trang web là các
triển khai riêng biệt, và mã thông báo từ một trang không bao giờ hoạt động trên trang kia.Mở hoặc tạo một nhánh làm việc trước khi sử dụng Tích hợp để mở một pull request.
Vẫn gặp khó khăn? Liên hệ support@deepcerebra.ai.
Discovery là một chatbot điều tra dành cho các cơ sở dữ liệu và tài liệu của bạn.
Thay vì trả lời bằng một truy vấn duy nhất, nó hoạt động như một nhà phân tích: nó hình thành các giả thuyết,
chạy một loạt các thăm dò được bảo vệ (SQL, đồ thị, tìm kiếm tài liệu, kiểm tra lược đồ, xác nhận web), loại bỏ các
giải thích mà bằng chứng bác bỏ, và tổng hợp một câu trả lời có căn cứ — kèm theo biểu đồ và một
biên lai chi phí minh bạch. Mở nó từ biểu tượng la bàn trong thanh hoạt động
(/app/discovery).
Một Không gian gói gọn mọi thứ mà một chuỗi câu hỏi cần: kết nối cơ sở dữ liệu, bộ sưu tập tài liệu, hướng dẫn cho nhà phân tích và ngân sách. Tạo một không gian bằng cách nhấp vào + Không gian mới, sau đó sử dụng bảng thiết lập ở bên phải để:
Gõ một câu hỏi theo cách bạn hỏi một đồng nghiệp — ví dụ: "Tại sao khối lượng quét MRI giảm vào tháng 3?". Bảng điều tra hiển thị toàn bộ quá trình trực tiếp:
Các câu hỏi tiếp theo tiếp tục cùng một luồng, vì vậy nhà phân tích giữ được ngữ cảnh của nó.
Biểu đồ hiển thị trực tiếp trên bảng điều tra. Sử dụng Xuất khẩu để tải xuống toàn bộ yêu cầu — câu trả lời, giả thuyết, bằng chứng và biểu đồ — dưới dạng báo cáo HTML độc lập hoặc một PDF chất lượng in, được tạo kiểu với hệ thống thiết kế neon.
Mỗi không gian có ngân sách cho mỗi yêu cầu: số lượng thăm dò tối đa, số vòng điều tra, số giây và USD. Engine dừng lại gọn gàng khi đạt giới hạn và báo cáo những gì nó đã tìm thấy cho đến nay. Chi phí của mỗi thăm dò được liệt kê chi tiết trên biên lai, vì vậy bạn luôn biết chi tiêu đã đi đâu.
/v1/discovery/* với một
PAT mang phạm vi discovery (tạo nó trong Tài khoản → Mã thông báo API).
Các yêu cầu truyền trực tuyến sử dụng SSE. Các trình thực thi bên ngoài có thể chỉ mượn kế hoạch điều tra thông qua Thinking API
(/v1/think/*, phạm vi think).pip install deepcerebra-discovery, sau đó
DiscoveryClient(base_url, token).ask(space_id, question).discovery.ask) vào bất kỳ quy trình làm việc nào để chạy một cuộc điều tra như một bước trong pipeline; câu trả lời,
biểu đồ và biên lai sẽ chuyển đến các giai đoạn tiếp theo.discovery_ask và
discovery_list_spaces dưới dạng các công cụ MCP, vì vậy các client MCP bên ngoài cũng có thể chạy các cuộc điều tra.