screenRIG
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在 Gemini Spark 中设置 screenRIG

在 Gemini Spark 任务中安装官方 screenRIG 插件，连接你的 screenRIG 账户，配对播放器，让 Spark 发布你的第一个屏幕。

安装插件 →配对播放器 →

Spark 是 Google Gemini 应用中的个人 AI 智能体：你在任务线程中工作，而非终端。返回开始。

Spark 不是 Gemini CLI。Spark 在 Google 的基础设施上运行任务，以下步骤确认你的 Spark 环境运行官方插件捆绑的技能和 CLI。

获取 Gemini Spark

  1. 01

    打开 Gemini Spark。 从 Google 的Spark 概览开始，然后打开 Gemini 应用并选择切换到 Spark。在Mac 上的 Gemini 应用中，选择Spark → 任务。

  2. 02

    检查可用性。 请参阅 Google 的 Spark 帮助文章 了解当前账户要求、订阅、平台和国家可用性。

你的 Google 账户与 screenRIG 账户分开。保持分离：Spark 永远不需要你的 screenRIG 密码或 API 令牌。

请求 Spark 安装 screenRIG

使用显式授权启动 Spark 任务：

安装提示
I authorize you to install the official screenRIG plugin from https://github.com/screenrig/plugin.

官方插件捆绑了智能体用于操作屏幕的 screenRIG 技能和CLI；其CLI需要 Node.js 22.23.4+、24.22.1+ 或 26.12.1+（不包括 23.x 和 25.x）。请使用上方任务提示，而非 Claude Code、Codex 或 Grok 市场命令：这些命令不适用于 Spark。请在任务线程中审核 Spark 请求的安装和工具访问权限。

检查执行环境

描述成功的 Spark 回复不是证据。请让它显示命令输出：

控制台
screenrig version
screenrig doctor

针对已安装插件，遵循开始的 会话 PATH 设置。若 version 在 Node 错误时失败，请请求 Spark 运行 node --version。

Spark 的远程代码执行和保存的远程文件存在于 Google 的远程计算机上，而非你的机器。如果该环境无法运行捆绑的 CLI——无 shell、无 Node.js 22.23.4+、24.22.1+ 或 26.12.1+（不包括 23.x 和 25.x），或命令被阻止——请停止并询问缺少哪个功能。仅从聊天回复继续会导致插件未安装。在这种情况下，请使用 Claude Code 或 ChatGPT Codex，它们在你的机器上运行相同的插件。

创建你的 screenRIG 项目

提供 Spark 你的实际联系邮箱，并使用已提供的组织名称，或默认为 Screens。你的智能体运行 screenrig agent enroll --email ADDRESS --organization "Screens" 来创建其身份、组织、Screens 项目和成员资格，并向你发送成员邀请邮件。该邮件是你的控制台登录凭证，无需等待：你的智能体会直接配对屏幕并制作内容。每当你想让控制台创建通行密钥，或使用现有登录添加项目时，打开它即可。控制台显示你的项目并允许你切换。

要将此安装登录到你所属的项目，请使用 screenrig login：你检查它显示的代码，然后在控制台选择项目及其访问权限。切勿将密码、邀请链接或 API 令牌粘贴到对话中。参见 项目访问。

Google 的 Spark 指导建议不要直接在任务中输入登录或支付信息。请打开页面并自行登录。

配对你的播放器并发布

  1. 01

    打开播放器。 在驱动屏幕的设备上，打开play.screenrig.ai/player/或访问播放器下载与设置。使用播放器 web 应用（PWA）。将其配对码发送给 Spark，以便运行screenrig screen pair CODE并用screenrig screen list确认目标屏幕。

  2. 02

    描述结果。 告诉 Spark 显示什么，使用哪个屏幕，何时显示。

  3. 03

    发布并检查。 请求 Spark 发布，检查截图和播放记录，然后亲自确认实体屏幕上的结果。

即使设备关闭，Spark 任务仍在 Google 云端运行，但 screenRIG 播放器则相反：必须保持在驱动显示的设备上打开，因此在试用时请保持浏览器播放器在前台。Spark 任务本身无法保持屏幕在线。

已有播放器代码？您可以合并请求：

为我的大堂屏幕使用 screenrig.ai。我的配对码是 [code]。使用我的活动日历创建欢迎板。需要其他内容请问我。

如果播放器未出现在 screenrig screen list，确认播放器已打开且设置完成，然后重新发送配对码。

可选来源和计划。

Spark 可以从可选连接源工作——Google 应用和自定义连接应用——以及你定义的技能。连接默认关闭：仅批准任务所需的访问权限，并将菜单电子表格、日历或其他屏幕来源限制为你希望 Spark 读取的内容。

Spark 计划控制智能体何时运行任务；screenRIG 播放列表计划控制内容何时在屏幕上播放。它们是分开的。仅在首次发布验证后，使用你已授权的来源添加重复 Spark 任务。该任务可以刷新并重新发布内容，但你的屏幕播放器必须保持开启以显示内容。

如果设置卡住

  • Spark 无法运行捆绑的 CLI。 停止并命名缺失的功能，然后使用 Claude Code 或 ChatGPT Codex。
  • version 在 Node 错误时失败。 请 Spark 检查 node --version 并确保其执行环境中安装了 Node.js 22.23.4+、24.22.1+ 或 26.12.1+（不包括 23.x 和 25.x）。
  • 账户命令报告 not_enrolled。 此安装尚无账户凭证：新账户 screenrig agent enroll --email ADDRESS，已有账户 screenrig login。
  • screen list 未返回任何内容。 确认 播放器 已打开，分享其配对码，并请 Spark 完成 screenrig screen pair CODE 后再列出屏幕。

继续使用相同的Spark任务，而不是创建另一个账户。完整表格见首次运行失败时。

下一步

返回开始，打开播放器指南，或选择创作路径。