Lokalny dashboard: twoja przestrzeń oczami agenta

Lokalny dashboard to mała aplikacja webowa, która pokazuje twoją przestrzeń roboczą tak, jak widzi ją agent: produkty, to, co agent wie o każdym z nich, postęp onboardingu, każdy zapisany stan zgłoszenia, sprawy wymagające twojej uwagi i terminy kontroli. Działa wyłącznie na twoim komputerze, nie łączy się z żadnym katalogiem i pojawił się w wydaniu z 15 września 2026, opisanym w changelogu. Ten przewodnik wyjaśnia, jak go uruchomić, do czego służy każdy ekran i jakich zasad pilnuje.

Uruchamianie

W Windows w poniższych poleceniach używaj py -3 zamiast python3 (albo python, jeśli tym poleceniem uruchamiasz Pythona 3.10+). Trzymaj przestrzeń roboczą w prywatnym folderze lokalnym, poza OneDrive i innymi folderami synchronizowanymi.

python3 scripts/dashboard.py            # opens 127.0.0.1:8765 in your browser
python3 scripts/dashboard.py --demo     # explore a throwaway sample workspace
python3 scripts/dashboard.py --port 8790 --no-open

Wystarczy biblioteka standardowa Pythona 3.10+: żadnych zależności, żadnego kroku budowania. Uruchamiaj go ze swojej prywatnej przestrzeni roboczej, czyli folderu utworzonego przez scripts/init-workspace.py. Uruchomiony ze współdzielonej kopii repozytorium zestawu zaproponuje jedynie utworzenie tej przestrzeni. Najprostsza droga to nadal jednolinijkowy prompt startowy z przewodnika o starcie w trzech krokach: agent tworzy przestrzeń roboczą, uruchamia serwer i podaje ci link.

Przegląd

Pierwszy ekran przede wszystkim odpowiada na pytanie „co czeka na mnie?”: przekazania CAPTCHA i weryfikacji dwuetapowej, których agent nie mógł dokończyć, platformy oznaczone jako zablokowane, zaległe kontrole i niedokończony onboarding. Niżej są twoje produkty z sumami dla grup stanów — wymaga ciebie, problemy, w moderacji, zaplanowane, opublikowane — oraz kondycja przestrzeni roboczej odczytana z workspace.json. Jeśli otwierasz dashboard tylko raz w tygodniu, to właśnie na tę stronę warto patrzeć.

Strona produktu

Każdy produkt ma checklistę gotowości generowaną przez doctor.py, podsumowanie ostatniej sesji, swoje zgłoszenia z filtrami, kontrole onboardingu, brief produktu, tożsamość, uprawnienia i notatki. „Widok agenta” pokazuje, które pliki są wypełnione, a które wciąż puste — to przydatne, gdy sesja skończy się przedwcześnie, a ty chcesz wiedzieć, o co zapyta następna. Nazwy stanów są tu takie same jak w trackerze; hasło listing status w słowniku wyjaśnia, co oznacza każdy z nich.

Planowanie i wznawianie serii

Zacznij od celu 10 nowych potwierdzonych zgłoszeń i maksymalnie 2 workerów. Planer serii rekomenduje limit pracy równoległej na podstawie informacji o lokalnym sprzęcie. Sprawdź też bieżące obciążenie: jeśli wydajność jest nieznana albo komputer jest zajęty, wybierz jednego. Dwa workery potrzebują ponadto osobno sterowanych środowisk przeglądarki i różnych przydziałów platform; sama rekomendacja sprzętowa tego nie zapewnia.

Zapisz serię, a potem skopiuj jej prompt do agenta. Użyj /goal, jeśli twój host to obsługuje; w przeciwnym razie wklej ten sam tekst jako zwykłą wiadomość. Dashboard przechowuje plan i pokazuje pozostałą pracę, ale nie uruchamia workerów agenta ani nie wykonuje działań w przeglądarce. Cel nie znosi limitów dostawcy ani wyzwań wymagających człowieka.

Liczą się tylko potwierdzone nowe zgłoszenia: oczekujące na moderację, w kolejce, zaplanowane lub opublikowane, raz na platformę. Szkice i istniejące wpisy się nie liczą. Wznawiaj zapisaną serię, zamiast zaczynać nową, która zapomni o wcześniejszym postępie. Przewodnik po serii zgłoszeń wyjaśnia, kiedy seria jest ukończona, jak działają przekazania i jak zamykać okna.

Zapisywanie wyników, katalog platform i prompty

Formularz Record outcome zapisuje dane przez scripts/record.py i stosuje dokładnie te same reguły co wiersz poleceń: jeden z wyraźnie rozróżnionych stanów, żadnych linków ani sekretów w notatkach, publiczny URL wraz z twoim oświadczeniem dla live, data premiery nie wcześniejsza niż dolna granica dla scheduled oraz jawne zastąpienie, gdy wiersz już istnieje. Przewodnik po zapisywaniu wyników omawia każdą z tych reguł i wyjaśnia, po co istnieje.

New product tworzy pusty folder z templates/project i daje ci do wyboru prompt onboardingu dla agenta albo formularze do samodzielnego wypełnienia. Catalog pozwala przeszukiwać i filtrować wszystkie platformy, czytać dowolny playbook, nałożyć na listę status jednego produktu i zapisywać wyniki bezpośrednio z niej. Agent prompts and docs pokazuje prompty dla agenta z przyciskami kopiowania i wyświetla dokumentację zestawu na miejscu, więc rzadko trzeba ręcznie otwierać pliki markdown.

Czego nigdy nie zrobi

Te granice są celowe i warto je znać, zanim zaczniesz na nim polegać:

• Nasłuchuje wyłącznie na 127.0.0.1 i odrzuca żądania cross-site.
• Edytuje tylko te pliki JSON i markdown produktu, które edytuje też agent. credentials.json jest pokazywany jako platforma, metoda i stan; jego wartości nigdy nie trafiają do przeglądarki.
• Niczego nie zgłasza, nie steruje przeglądarką i nie weryfikuje wpisów. Zapisanie stanu to oświadczenie operatora, a nie dowód — dashboard sprawia jedynie, że takie oświadczenie łatwo złożyć, a trudno złożyć błędnie.

Miejsce dashboardu między produktem, agentem a katalogami pokazuje schemat na stronie o tym, jak to działa. Jeśli chcesz go wypróbować bez własnej przestrzeni roboczej, zacznij od --demo.