Uruchom LaunchRepo w trzech krokach

Zalecana konfiguracja: Aby uzyskać najlepsze wyniki z LaunchRepo, zdecydowanie zalecamy, by zawsze używać Claude Code CLI lub Codex CLI w terminalu, a nie aplikacji desktopowej Claude lub Codex. To nasz zalecany sposób pracy, a nie gwarancja innych uprawnień ani nieprzerwanego działania.

Strona startowa zestawu mieści się na jednym ekranie: sklonuj, wklej jeden prompt, otwórz link. Ten przewodnik przechodzi przez te same trzy kroki i dodaje trochę kontekstu o tym, co dzieje się za każdym z nich — żeby było jasne, co robi agent i co sprawdzić, gdy skończy. Jeśli najpierw chcesz zobaczyć szerszy obraz, strona o tym, jak to działa, pokazuje, gdzie te kroki mieszczą się w całym przepływie produkt → agent → katalogi → tracker.

Czego potrzebujesz na start

Do wstępnej konfiguracji:

• Git do sklonowania repozytorium.
• Python 3.10 lub nowszy w Windows, macOS albo Linuksie. Skrypty przestrzeni roboczej, tracker i lokalny dashboard korzystają wyłącznie z biblioteki standardowej Pythona; nie trzeba niczego instalować przez pip install i nie ma kroku budowania.
• Agent AI do kodowania, który potrafi czytać pliki i uruchamiać polecenia — Claude Code, Codex, Cursor lub podobne narzędzie. Każde z nich ma na tej stronie własny opis konfiguracji, na przykład Claude Code, Codex i Cursor. Sterowanie przeglądarką przyjdzie później; w pierwszych trzech krokach nie jest potrzebne.

Samo repozytorium dostajesz jako zaproszenie na GitHubie dla konta podanego przy zakupie. Wszystko poniżej zakłada, że zaproszenie jest już przyjęte.

Krok 1: sklonuj i otwórz

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.

git clone <your LaunchRepo invite URL> LaunchRepo
cd LaunchRepo

Otwórz ten folder w agencie tak samo jak każdy inny projekt. Na razie nic się nie uruchamia. Kopia, którą właśnie utworzono, to repozytorium dostarczone z zakupem: playbooki, szablony, skrypty i dokumentacja. Twoje produkty, dane logowania i zapisy zgłoszeń nie będą tu przechowywane — i właśnie o to chodzi w kroku 2.

Krok 2: wklej prompt startowy

Wklej to do agenta dosłownie:

Read AGENTS.md, then follow “Start the dashboard for the owner”. Create my private workspace if I do not have one yet, start the dashboard, and give me the link.

AGENTS.md to plik, który każdy agent AI do kodowania czyta jako pierwszy; zawiera dokładną procedurę startu i kontrole, które agent musi wykonać. Postępując według niego, agent:

1. tworzy prywatną przestrzeń roboczą obok sklonowanego repozytorium (domyślnie jako folder na tym samym poziomie) za pomocą scripts/init-workspace.py, dzięki czemu dane twojego produktu nigdy nie trafiają do współdzielonego repozytorium zestawu;
2. uruchamia lokalny dashboard z wnętrza tej przestrzeni;
3. odpowiada linkiem 127.0.0.1.

Jeśli agent odpowie linkiem, krok 2 się udał. Jeśli zamiast tego opisze, co by zrobił, poproś, żeby naprawdę wykonał procedurę — zasada zestawu mówi, że kontrola jest zakończona dopiero wtedy, gdy ją zaobserwowano, a nie wtedy, gdy istnieją instrukcje.

Krok 3: otwórz link

W karcie z dashboardem toczy się reszta pierwszej sesji. Stamtąd dodajesz pierwszy produkt, przekazujesz agentowi prompt onboardingu, sprawdzasz, które wpisy są opublikowane, oczekujące, zaplanowane lub czekają na ciebie, i kopiujesz prompty do kolejnych serii. Dashboard nasłuchuje tylko na 127.0.0.1 i nigdy nie łączy się z żadnym katalogiem; przewodnik po lokalnym dashboardzie omawia każdy ekran.

Gdy skończysz, naciśnij Ctrl+C w terminalu agenta albo poproś agenta o zatrzymanie serwera. Przestrzeń robocza i wszystko, co w niej zapisano, zostają na dysku.

Ręcznie, bez agenta

Do samej konfiguracji agent nie jest potrzebny. Prompt uruchamia te same trzy polecenia:

python3 scripts/init-workspace.py --destination ../my-launch-workspace
cd ../my-launch-workspace
python3 scripts/dashboard.py

Chcesz się najpierw rozejrzeć, zanim założysz przestrzeń roboczą? python3 scripts/dashboard.py --demo uruchamia jednorazową przykładową przestrzeń z fikcyjnym produktem, więc możesz przeklikać przegląd, stronę produktu i katalog platform, nie dotykając własnych danych.

Co dalej

Właściwą pierwszą sesję — brief produktu, połączenie z przeglądarką, uprawnienia i zapisany cel serii — prowadzi agent; opisuje ją przewodnik po onboardingu w pierwszej sesji. Zanim agent wypełni jakikolwiek formularz, musisz też połączyć go ze swoim Chrome. Jeśli wolisz najpierw przeczytać relację z praktyki, przewodnik po Claude Code pokazuje jedną premierę od początku do końca. Po onboardingu seria zgłoszeń od początku do końca pokazuje, jak wygląda każda kolejna seria — od sprawdzenia uprawnień po wznowienie pozostałych platform.