Das lokale Dashboard: dein Workspace aus Agentensicht

Das lokale Dashboard ist eine kleine Web-App, die deinen Workspace so zeigt, wie dein Agent ihn sieht: Produkte, was der Agent über jedes weiß, Onboarding-Fortschritt, jeden erfassten Einreichungsstatus, die Dinge, die dich brauchen, und Nachfassdaten. Es läuft nur auf deinem Rechner, kontaktiert kein Verzeichnis und kam mit dem Release vom 15. September 2026, das im Changelog steht. Diese Anleitung erklärt, wie du es startest, wofür jede Ansicht da ist und welche Regeln es durchsetzt.

Starten

Unter Windows verwendest du in den folgenden Befehlen py -3 statt python3 (oder python, wenn damit Python ab 3.10 gestartet wird). Lege den Arbeitsbereich in einem privaten lokalen Ordner außerhalb von OneDrive und anderen synchronisierten Ordnern an.

python3 scripts/dashboard.py            # öffnet 127.0.0.1:8765 in deinem Browser
python3 scripts/dashboard.py --demo     # einen Wegwerf-Beispiel-Workspace erkunden
python3 scripts/dashboard.py --port 8790 --no-open

Es ist Python-3.10+-Standardbibliothek: keine Abhängigkeiten, kein Build-Schritt. Starte es aus deinem privaten Workspace, dem Ordner, den scripts/init-workspace.py angelegt hat. Aus dem gemeinsamen Auslieferungs-Checkout gestartet, bietet es nur an, diesen Workspace zu erstellen. Der einfachste Weg bleibt der Einzeilen-Startprompt aus der Anleitung zum Start in drei Schritten: Der Agent erstellt den Workspace, startet den Server und gibt dir den Link.

Die Übersicht

Die erste Ansicht beantwortet vor allem anderen „Was braucht mich?“: CAPTCHA- und Zwei-Faktor-Übergaben, die der Agent nicht abschließen konnte, als blockiert markierte Plattformen, überfällige Nachfassdaten und unvollständiges Onboarding. Darunter folgen deine Produkte mit Summen pro Statusgruppe – braucht dich, Probleme, in Prüfung, geplant, live – und die Workspace-Gesundheit aus workspace.json. Wenn du das Dashboard nur einmal pro Woche öffnest, ist das die Seite, auf die du schaust.

Die Produktseite

Jedes Produkt bekommt eine von doctor.py erzeugte Bereitschafts-Checkliste, die letzte Sitzungszusammenfassung, seine Einreichungen mit Filtern, die Onboarding-Prüfungen, das Produkt-Briefing, Identität, Berechtigungen und Notizen. Eine „Agentenansicht“ listet, welche Dateien ausgefüllt und welche noch leer sind – nützlich, wenn eine Sitzung früh endet und du wissen willst, wonach die nächste fragen wird. Das Statusvokabular hier ist das des Trackers; der Glossareintrag Listing-Status erklärt, was jeder Status bedeutet.

Ergebnisse erfassen, Katalog und Prompts

Das Formular Ergebnis erfassen schreibt über scripts/record.py und wendet exakt die Regeln der Kommandozeile an: einer der definierten Status, keine Links oder Geheimnisse in Notizen, eine öffentliche URL plus deine Bestätigung für live, ein Launch-Datum am oder nach der Untergrenze für scheduled und ein ausdrückliches Ersetzen, wenn eine Zeile bereits existiert. Die Anleitung zum Erfassen von Ergebnissen geht jede dieser Regeln durch und erklärt, warum es sie gibt.

Neues Produkt legt aus templates/project einen leeren Ordner an und gibt dir entweder den Onboarding-Prompt für deinen Agenten oder die Formulare zum Selbstausfüllen. Katalog lässt dich alle Plattformen durchsuchen und filtern, jedes Playbook lesen, den Status eines Produkts darüberlegen und direkt aus der Liste erfassen. Agenten-Prompts und Docs zeigt die Agenten-Prompts mit Kopierknöpfen und rendert die Toolkit-Dokumentation an Ort und Stelle, sodass du die Markdown-Dateien selten von Hand öffnen musst.

Was es nie tun wird

Die Grenzen sind bewusst gesetzt und lohnen sich zu kennen, bevor du dich darauf verlässt:

• Es bindet sich an 127.0.0.1 und lehnt Cross-Site-Anfragen ab.
• Es bearbeitet nur die Produkt-JSON- und Markdown-Dateien, die auch der Agent bearbeitet. credentials.json wird als Plattform, Methode und Status angezeigt; die Werte werden nie an den Browser gesendet.
• Es reicht nichts ein, steuert keinen Browser und verifiziert keinen Eintrag. Einen Status zu erfassen ist eine Erklärung des Bedieners, kein Beleg – das Dashboard macht diese Erklärung leicht abzugeben und schwer falsch abzugeben, mehr nicht.

Wo das Dashboard zwischen Produkt, Agent und Verzeichnissen sitzt, zeigt die Seite So funktioniert es. Willst du es ohne eigenen Workspace ausprobieren, ist --demo der Einstieg.