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Configurar screenRIG en Gemini Spark

Instale el plugin oficial de screenRIG dentro de una tarea Gemini Spark, conecte su cuenta screenRIG, vincule un reproductor y deje que Spark publique su primera pantalla.

Instalar plugin →Vincular un Player →

Spark es el agente de IA personal de Google dentro de Gemini Apps: usted trabaja en un hilo de tareas, no en una terminal. Volver al inicio.

Spark no es Gemini CLI. Spark ejecuta tareas en la infraestructura de Google, y los pasos a continuación confirman que su entorno Spark ejecuta la habilidad y CLI oficiales empaquetadas en el plugin.

Obtener Gemini Spark

  1. 01

    Abrir Gemini Spark. Comience en la visión general de Spark de Google, luego abra la app Gemini y elija Cambiar a Spark. En la app Gemini en Mac, elija Spark → Tareas.

  2. 02

    Verificar disponibilidad. Siga el artículo de ayuda Spark de Google para los requisitos actuales de cuenta, suscripciones, plataformas y disponibilidad por país.

Su cuenta de Google es independiente de su cuenta screenRIG. Manténgalas separadas: Spark nunca necesita su contraseña screenRIG ni tokens API.

Pida a Spark que instale screenRIG

Inicie una tarea Spark con una autorización explícita:

Instalar prompt
I authorize you to install the official screenRIG plugin from https://github.com/screenrig/plugin.

El plugin oficial incluye la habilidad screenRIG y la CLI que su agente usa para operar pantallas; su CLI requiere Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ o 26.12.1+ (excepto 23.x y 25.x). Use el aviso de tarea anterior en lugar de los comandos del mercado Claude Code, Codex o Grok: esos comandos no son para Spark. Revise las aprobaciones de instalación y acceso a herramientas que Spark solicita en el hilo de la tarea.

Verifique el entorno de ejecución

Una respuesta Spark que describe éxito no es prueba. Pídale que muestre la salida del comando:

consola
screenrig version
screenrig doctor

Para un plugin instalado, siga la configuración de PATH de sesión en Inicio. Pida a Spark que ejecute node --version si version falla por un error de Node.

La ejecución remota de código de Spark y los archivos remotos guardados viven en la computadora remota de Google, no en su máquina. Si ese entorno no puede ejecutar la CLI empaquetada — sin shell, sin Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ o 26.12.1+ (excepto 23.x y 25.x), o comandos bloqueados — deténgase y pregunte qué capacidad falta. Continuar solo desde una respuesta de chat deja el plugin sin instalar. En ese caso, use Claude Code o ChatGPT Codex, que ejecutan el mismo plugin en su propia máquina.

Crear su proyecto screenRIG

Proporcione a Spark su correo electrónico de contacto real y use el nombre de la organización ya proporcionado, o use Screens por defecto. Su agente ejecuta screenrig agent enroll --email ADDRESS --organization "Screens" para crear su identidad, organización, proyecto Screens y membresía, y le envía por correo electrónico una invitación de miembro. Ese correo electrónico es su acceso al panel, y no se espera nada en él: su agente continúa directamente emparejando su pantalla y creando contenido. Ábralo cuando desee que el panel cree una passkey, o inicie sesión con su acceso existente para agregar el proyecto. El panel muestra sus proyectos y le permite cambiar entre ellos.

Para iniciar sesión en esta instalación en un proyecto al que pertenece, use screenrig login: usted verifica el código que muestra, luego elige el proyecto y su acceso en el panel. Nunca pegue contraseñas, enlaces de invitación o tokens API en la conversación. Vea Acceso al proyecto.

La guía de Spark de Google dice que no debe ingresar detalles de inicio de sesión o pago directamente en una tarea. Abra la página e inicie sesión usted mismo.

Vincule su reproductor y publique

  1. 01

    Abrir un Player. En el dispositivo que controla su pantalla, abra play.screenrig.ai/player/ o siga Descargas y configuración del Player. Use la app web Player (PWA). Envíe su código de vinculación a Spark para que pueda ejecutar screenrig screen pair CODE y confirmar la pantalla deseada con screenrig screen list.

  2. 02

    Describa el resultado. Indique a Spark qué mostrar, qué pantalla usar y cuándo.

  3. 03

    Publique y verifique. Pida a Spark que publique, inspeccione una captura de pantalla y registros de reproducción, luego confirme el resultado en la pantalla física usted mismo.

Las tareas de Spark siguen ejecutándose en la nube de Google incluso cuando su dispositivo está apagado, pero el reproductor de screenRIG es lo contrario: debe permanecer abierto en el dispositivo que controla la pantalla, así que mantenga un reproductor de navegador en primer plano mientras lo prueba. Una tarea de Spark no puede mantener su pantalla en línea por sí sola.

¿Ya tiene un código de Player? Puede combinar la solicitud:

Use screenrig.ai para mi pantalla de vestíbulo. Mi código de vinculación es [code]. Cree un tablero de bienvenida usando mi calendario de eventos. Pregúnteme cualquier otra cosa que necesite.

Si el Player nunca aparece en screenrig screen list, confirme que el Player está abierto y su configuración está completa, luego envíe el código de vinculación nuevamente.

Fuentes y horarios opcionales

Spark puede funcionar desde fuentes conectadas opcionales — aplicaciones de Google y aplicaciones conectadas personalizadas — y desde habilidades que usted define. Las conexiones están desactivadas por defecto: apruebe solo el acceso que una tarea necesita y limite las hojas de cálculo de menús, calendarios u otras fuentes de pantalla a lo que desea que Spark lea.

Los horarios de Spark controlan cuándo el agente ejecuta una tarea; los horarios de la lista de reproducción de screenRIG controlan cuándo se reproduce contenido en la pantalla. Son independientes. Agregue una tarea recurrente de Spark solo después de que su primera publicación esté verificada, usando fuentes que ya haya autorizado. La tarea puede actualizar y republicar contenido, pero el reproductor de su pantalla debe estar abierto para mostrarlo.

Si la configuración se detiene

  • Spark no puede ejecutar la CLI incluida. Detenga y nombre la capacidad faltante, luego use Claude Code o ChatGPT Codex.
  • version falla por un error de Node. Pida a Spark que revise node --version y asegure que Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ o 26.12.1+ (excepto 23.x y 25.x) esté instalado en su entorno de ejecución.
  • Un comando de cuenta informa not_enrolled. Esta instalación aún no tiene credenciales de cuenta: nueva cuenta screenrig agent enroll --email ADDRESS, cuenta existente screenrig login.
  • screen list no devuelve nada. Confirme que el Player esté abierto, comparta su código de vinculación y pida a Spark que complete screenrig screen pair CODE antes de listar las pantallas nuevamente.

Seguir trabajando con la misma tarea Spark en lugar de crear otra cuenta. Tabla completa: Cuando la primera ejecución falla.

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