O painel local é uma pequena aplicação web que mostra o teu espaço de trabalho tal como o teu agente o vê: produtos, o que o agente sabe sobre cada um, progresso do onboarding, todos os estados de submissão registados, as coisas que precisam de ti e as datas de acompanhamento. Corre apenas na tua máquina, não contacta nenhum diretório e foi adicionado na versão de 15 de setembro de 2026 listada no changelog. Este guia cobre como o arrancar, para que serve cada ecrã e as regras que impõe.
Arrancar
No Windows, usa py -3 em vez de python3 nos comandos abaixo (ou python se esse comando executar Python 3.10 ou mais recente). Mantém o espaço de trabalho numa pasta local privada fora do OneDrive e de outras pastas sincronizadas.
python3 scripts/dashboard.py # abre 127.0.0.1:8765 no teu browser
python3 scripts/dashboard.py --demo # explora um espaço de trabalho de exemplo descartável
python3 scripts/dashboard.py --port 8790 --no-open
É Python 3.10+ de biblioteca standard: sem dependências, sem passo de build. Corre-o a partir do teu espaço de trabalho privado, a pasta que o scripts/init-workspace.py criou. Arrancado a partir do checkout de entrega partilhado, limita-se a oferecer a criação desse espaço de trabalho. O caminho mais fácil continua a ser o prompt de arranque de uma linha do guia de arranque em três passos: o agente cria o espaço de trabalho, arranca o servidor e entrega-te o link.
A vista geral
O primeiro ecrã responde a «o que precisa de mim?» antes de tudo o resto: passagens para humano de CAPTCHA e dois fatores que o agente não conseguiu concluir, plataformas marcadas como bloqueadas, acompanhamentos atrasados e onboarding por terminar. Abaixo vêm os teus produtos com totais por grupo de estado — precisa de ti, problemas, em revisão, agendadas, live — e a saúde do espaço de trabalho lida do workspace.json. Se só abres o painel uma vez por semana, é esta a página a ver.
A página de produto
Cada produto tem uma checklist de prontidão produzida pelo doctor.py, o resumo da última sessão, as suas submissões com filtros, as verificações de onboarding, o briefing do produto, identidade, permissões e notas. Uma «vista do agente» lista que ficheiros estão preenchidos e quais continuam vazios — útil quando uma sessão termina cedo e queres saber o que a próxima vai perguntar. O vocabulário de estados mostrado aqui é o do tracker; a entrada de glossário estado da listagem explica o que significa cada estado.
Registar resultados, catálogo e prompts
O formulário Registar resultado escreve através do scripts/record.py e aplica exatamente as regras da linha de comandos: um dos estados distintos, sem links nem segredos nas notas, um URL público mais a tua atestação para live, uma data de lançamento igual ou posterior à data mínima para scheduled, e uma substituição explícita quando já existe uma linha. O guia de registo de resultados percorre cada uma dessas regras e porque existem.
Novo produto cria uma pasta em branco a partir de templates/project e entrega-te ou o prompt de onboarding para o teu agente ou os formulários para preencheres tu. Catálogo deixa-te pesquisar e filtrar todas as plataformas, ler qualquer playbook, sobrepor o estado de um produto e registar diretamente a partir da lista. Prompts do agente e docs mostra os prompts do agente com botões de copiar e apresenta a documentação do kit no próprio painel, para raramente precisares de abrir os ficheiros markdown à mão.
O que nunca vai fazer
Os limites são deliberados e vale a pena conhecê-los antes de confiares nele:
- Liga-se a
127.0.0.1e rejeita pedidos cross-site. - Edita apenas os ficheiros JSON e markdown do produto que o agente também edita. O
credentials.jsoné mostrado como plataforma, método e estado; os seus valores nunca são enviados para o browser. - Não submete nada, não controla um browser e não verifica uma listagem. Registar um estado é uma declaração do operador, não evidência — o painel torna essa declaração fácil de fazer e difícil de fazer mal, nada mais.
Onde o painel se situa entre o produto, o agente e os diretórios está desenhado na página como funciona. Se quiseres experimentá-lo sem espaço de trabalho próprio, --demo é a porta de entrada.