screenRIG
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Documentation

Configurer screenRIG dans Gemini Spark

Installez le plugin officiel screenRIG dans une tâche Gemini Spark, connectez votre compte screenRIG, jumeler un lecteur, et laissez Spark publier votre premier écran.

Installer le plugin →Jumeler un lecteur →

Spark est l’agent IA personnel de Google dans Gemini Apps : vous travaillez dans un fil de tâche, pas dans un terminal. Retour au début.

Spark n’est pas Gemini CLI. Spark exécute des tâches sur l’infrastructure de Google, et les étapes ci-dessous confirment que votre environnement Spark exécute la compétence et le CLI officiels inclus dans le plugin.

Obtenir Gemini Spark

  1. 01

    Ouvrir Gemini Spark. Commencez par la vue d’ensemble Spark de Google, puis ouvrez l’application Gemini et choisissez Passer à Spark. Dans l’application Gemini sur Mac, choisissez Spark → Tâches.

  2. 02

    Vérifier la disponibilité. Suivez l’article d’aide Spark de Google pour les exigences actuelles du compte, abonnements, plateformes et disponibilité par pays.

Votre compte Google est séparé de votre compte screenRIG. Gardez-les distincts : Spark n’a jamais besoin de votre mot de passe screenRIG ni de vos jetons API.

Demander à Spark d’installer screenRIG

Démarrer une tâche Spark avec une autorisation explicite :

Invite d’installation
I authorize you to install the official screenRIG plugin from https://github.com/screenrig/plugin.

Le plugin officiel regroupe la compétence screenRIG et la CLI que votre agent utilise pour exploiter les écrans ; sa CLI nécessite Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ ou 26.12.1+ (sauf 23.x et 25.x). Utilisez l’invite de tâche ci-dessus plutôt que les commandes du marché Claude Code, Codex ou Grok : ces commandes ne sont pas pour Spark. Passez en revue les approbations d’installation et d’accès aux outils que Spark demande dans le fil de la tâche.

Vérifiez l’environnement d’exécution

Une réponse Spark décrivant un succès n’est pas une preuve. Demandez-lui d’afficher la sortie de la commande :

console
screenrig version
screenrig doctor

Pour un plugin installé, suivez la configuration du chemin de session de Démarrer. Demandez à Spark d’exécuter node --version si version échoue sur une erreur Node.

L’exécution de code à distance de Spark et les fichiers distants enregistrés vivent sur l’ordinateur distant de Google, pas sur votre machine. Si cet environnement ne peut pas exécuter le CLI inclus — pas de shell, pas de Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ ou 26.12.1+ (sauf 23.x et 25.x), ou commandes bloquées — arrêtez-vous et demandez quelle capacité manque. Continuer depuis une réponse de clavardage seul laisse le plugin non installé. Dans ce cas, utilisez Claude Code ou ChatGPT Codex, qui exécutent le même plugin sur votre propre machine.

Créer votre projet screenRIG

Fournissez à Spark votre courriel de contact réel et utilisez le nom d’organisation déjà fourni, ou Screens par défaut. Votre agent exécute screenrig agent enroll --email ADDRESS --organization "Screens" pour créer son identité, son organisation, le projet Screens et son adhésion, puis vous envoie une invitation par courriel. Ce courriel est votre accès au tableau de bord, et rien ne l’attend : votre agent passe directement au jumelage de votre écran et à la création de contenu. Ouvrez-le chaque fois que vous souhaitez que le tableau de bord crée une clé d’accès, ou connectez-vous avec votre identifiant existant pour ajouter le projet. Le tableau de bord affiche vos projets et vous permet de passer de l’un à l’autre.

Pour connecter cette installation à un projet auquel vous appartenez, utilisez screenrig login : vous vérifiez le code affiché, puis choisissez le projet et son accès dans le tableau de bord. Ne collez jamais de mots de passe, liens d’invitation ou jetons API dans la conversation. Voir Accès au projet.

Les consignes de Spark de Google recommandent de ne pas saisir directement les informations de connexion ou de paiement dans une tâche. Ouvrez la page et connectez-vous vous-même.

Jumelez votre lecteur et publiez

  1. 01

    Ouvrir un Player. Sur l’appareil qui pilote votre écran, ouvrez play.screenrig.ai/player/ ou suivez Téléchargements et configuration du Player. Utilisez l’application web Player (PWA). Envoyez son code de jumelage à Spark pour qu’il puisse fonctionner screenrig screen pair CODE et confirmer l’écran prévu avec screenrig screen list.

  2. 02

    Décrire le résultat. Dites à Spark quoi afficher, quel écran utiliser et quand.

  3. 03

    Publiez et vérifiez. Demandez à Spark de publier, inspectez une capture d’écran et les enregistrements de lecture, puis confirmez vous-même le résultat sur l’écran physique.

Les tâches Spark continuent de fonctionner dans le cloud de Google même lorsque votre appareil est éteint, mais le lecteur screenRIG est l’inverse : il doit rester ouvert sur l’appareil qui pilote l’afficheur, donc gardez un lecteur navigateur au premier plan pendant l’essai. Une tâche Spark ne peut pas maintenir votre écran en ligne seule.

Vous avez déjà un code Player ? Vous pouvez combiner la demande :

Utilisez screenrig.ai pour mon écran d’accueil. Mon code de jumelage est [code]. Créez un tableau de bienvenue avec mon calendrier d’événements. Demandez-moi tout ce dont vous avez besoin.

Si le lecteur n’apparaît jamais dans screenrig screen list, confirmez que le lecteur est ouvert et que sa configuration est terminée, puis renvoyez le code de jumelage.

Sources et programmations optionnelles

Spark peut fonctionner à partir de sources connectées optionnelles — applications Google et applications connectées personnalisées — et à partir des compétences que vous définissez. Les connexions sont désactivées par défaut : approuvez uniquement l’accès dont une tâche a besoin, et limitez les feuilles de calcul, calendriers ou autres sources d’écran que Spark doit lire.

Les horaires Spark contrôlent quand l’agent exécute une tâche ; les horaires de liste de lecture screenRIG contrôlent quand le contenu est diffusé sur l’écran. Ils sont séparés. Ajoutez une tâche Spark récurrente seulement après que votre première publication est vérifiée, en utilisant des sources que vous avez déjà autorisées. La tâche peut actualiser et republier du contenu, mais le lecteur de votre écran doit rester ouvert pour l’afficher.

Si la configuration bloque

  • Spark ne peut pas exécuter le CLI inclus. Arrêtez-vous et nommez la capacité manquante, puis utilisez Claude Code ou ChatGPT Codex.
  • version échoue sur une erreur Node. Demandez à Spark de vérifier node --version et de s’assurer que Node.js 22.23.4+, 24.22.1+ ou 26.12.1+ (sauf 23.x et 25.x) est installé dans son environnement d’exécution.
  • Une commande de compte rapporte not_enrolled. Cette installation ne détient encore aucune information d’identification de compte : nouveau compte screenrig agent enroll --email ADDRESS, compte existant screenrig login.
  • screen list ne renvoie rien. Confirmez que le lecteur est ouvert, partagez son code de jumelage, et demandez à Spark de compléter screenrig screen pair CODE avant de lister à nouveau les écrans.

Continuer avec la même tâche Spark plutôt que de créer un autre compte. Tableau complet : Quand la première exécution échoue.

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