screenRIG
サインイン開始する

ドキュメント

Gemini Spark で screenRIG をセットアップ

Gemini Spark タスク内に公式 screenRIG プラグインをインストールし、screenRIG アカウントを接続して Player をペアリングし、Spark に最初のスクリーンを公開させます。

プラグインをインストール →Playerをペアリング →

Spark は Gemini Apps 内の Google のパーソナル AI エージェントです：ターミナルではなくタスクスレッドで作業します。開始に戻る。

Spark は Gemini CLI ではありません。Spark は Google のインフラでタスクを実行し、以下の手順で Spark 環境が公式プラグインのバンドルされたスキルと CLI を実行していることを確認します。

Gemini Spark を取得

  1. 01

    Gemini Sparkを開きます。 GoogleのSpark概要から始め、Geminiアプリを開いてSparkに切り替えを選択します。MacのGeminiアプリではSpark → タスクを選択します。

  2. 02

    利用可能性を確認してください。 現在のアカウント要件、サブスクリプション、プラットフォーム、国の利用状況については、Google の Spark ヘルプ記事 を参照してください。

あなたのGoogleアカウントはscreenRIGアカウントとは別です。分けて管理してください：SparkはscreenRIGのパスワードやAPIトークンを必要としません。

Spark に screenRIG のインストールを依頼

明示的な認可で Spark タスクを開始：

インストールプロンプト
I authorize you to install the official screenRIG plugin from https://github.com/screenrig/plugin.

公式プラグインは、エージェントがスクリーン操作に使うscreenRIGスキルとCLIをバンドルします；CLIはNode.js 22.23.4+、24.22.1+、または 26.12.1+（23.x と 25.x を除く）が必要です。Claude Code、Codex、Grokマーケットプレイスコマンドではなく上記のタスクプロンプトを使ってください：それらのコマンドはSpark用ではありません。タスクスレッドでSparkが要求するインストールとツールアクセス承認を確認してください。

実行環境を確認

成功を示す Spark の返信は証拠ではありません。コマンドの出力を表示するよう依頼してください。

コンソール
screenrig version
screenrig doctor

インストール済みプラグインの場合は、Start のセッション PATH 設定に従ってください。Node エラーでversionが失敗した場合は、Spark にnode --versionの実行を依頼します。

Spark のリモートコード実行と保存されたリモートファイルは Google のリモートコンピューター上にあり、あなたのマシン上にはありません。その環境でバンドルされた CLI が実行できない場合（シェルなし、Node.js 22.23.4+、24.22.1+、または 26.12.1+（23.x と 25.x を除く）なし、またはコマンドがブロックされている場合）は停止し、どの機能が不足しているかを確認してください。チャットの返信だけで続行するとプラグインはインストールされません。その場合は Claude Code または ChatGPT Codex を使用してください。これらは同じプラグインをあなたのマシンで実行します。

あなたのscreenRIGプロジェクトを作成

Spark に実際の連絡用メールアドレスを入力し、既に提供されている組織名を使うか、デフォルトの Screens を使用してください。エージェントは screenrig agent enroll --email ADDRESS --organization "Screens" を実行して、ID、組織、Screens プロジェクトとメンバーシップを作成し、メンバー招待メールを送信します。そのメールがダッシュボードのログイン情報であり、待つ必要はありません。エージェントはすぐにスクリーンのペアリングとコンテンツ作成に進みます。パスキーを作成したいときや既存のログインでプロジェクトを追加したいときに開いてください。ダッシュボードはプロジェクトを表示し、切り替えが可能です。

このインストールを所属プロジェクトにサインインするにはscreenrig loginを使用します：表示されたコードを確認し、ダッシュボードでプロジェクトとアクセスを選択します。パスワード、招待リンク、APIトークンを会話に貼り付けないでください。プロジェクトアクセスを参照してください。

Google の Spark ガイダンスでは、タスク内で直接サインインや支払い情報を入力しないように指示しています。ページを開いて自分でサインインしてください。

プレーヤーをペアリングして公開します

  1. 01

    Playerを開きます。 スクリーンを操作するデバイスでplay.screenrig.ai/player/を開くか、Playerのダウンロードとセットアップに従ってください。PlayerのWebアプリ（PWA）を使用します。ペアリングコードをSparkに送信して実行し、screenrig screen pair CODEで確認し、screenrig screen listで対象のスクリーンを確定します。

  2. 02

    結果を説明してください。 Spark に何を表示し、どのスクリーンを使い、いつ表示するかを伝えます。

  3. 03

    公開して確認してください。 Sparkに公開を依頼し、スクリーンショットと再生記録を確認し、実際の画面で結果を確認してください。

Spark タスクはデバイスがオフでも Google のクラウドで実行され続けますが、screenRIG Player は逆です：表示を駆動するデバイスで開いたままでなければならないため、試すときはブラウザの Player を前面に置いてください。Spark タスクだけでスクリーンをオンラインに保つことはできません。

すでに Player コードをお持ちですか？リクエストを組み合わせることができます:

ロビーのスクリーンに screenrig.ai を使用しています。私のペアリングコードは [code] です。イベントカレンダーを使ってウェルカムボードを作成してください。他に必要なものがあれば聞いてください。

Playerがscreenrig screen listに表示されない場合、Playerが開いてセットアップが完了しているか確認し、ペアリングコードを再送してください。

オプションのソースとスケジュール。

Spark はオプションの接続ソース（Google アプリやカスタム接続アプリ）および定義したスキルから動作します。接続はデフォルトでオフです：タスクに必要なアクセスのみ承認し、メニューのスプレッドシート、カレンダー、その他のスクリーンソースは Spark に読ませたいものだけにしてください。

Spark のスケジュールはエージェントがタスクを実行するタイミングを制御し、screenRIG のプレイリストスケジュールはスクリーンでコンテンツが再生されるタイミングを制御します。これらは別物です。最初の公開が確認された後、すでに承認済みのソースを使って繰り返しの Spark タスクを追加してください。タスクはコンテンツを更新・再公開できますが、スクリーンの Player は表示のために開いたままでなければなりません。

セットアップが停止した場合

  • Spark はバンドルされた CLI を実行できません。停止して不足している機能を指定し、Claude Code または ChatGPT Codex を使用してください。
  • version がNodeエラーで失敗しました。 Sparkにnode --versionを確認させ、実行環境にNode.js 22.23.4+、24.22.1+、または 26.12.1+（23.x と 25.x を除く）がインストールされていることを確認してください。
  • アカウントコマンドはnot_enrolledを報告します。 このインストールにはまだアカウント資格情報がありません：新規アカウントscreenrig agent enroll --email ADDRESS、既存アカウントscreenrig login。
  • screen list が何も返しません。 Playerが開いていることを確認し、ペアリングコードを共有して、Sparkにscreenrig screen pair CODEを完了させてから再度スクリーンを一覧表示してください。

別のアカウントを作成せずに同じSparkタスクで作業を続けます。完全な表：最初の実行が失敗した場合。

次へ

開始に戻る、Playerガイドを開く、または作成パスを選択。