Системные требованияSystem requirements

Требования полной программы зависят от сценария: разметка и классический CV заметно легче model-backed CV, длительного Capture и Screph Code. Ниже отделены подтверждённые технические границы от рекомендаций, для которых ещё нет clean-machine compatibility matrix.Requirements for the complete product depend on the workflow: markup and classic CV are substantially lighter than model-backed CV, long Capture sessions and Screph Code. The sections below separate confirmed technical boundaries from recommendations that do not yet have a clean-machine compatibility matrix.

1. Платформа и статус совместимости1. Platform and compatibility status

Текущая целевая платформа — Windows 10/11 x64. Свежие packaged screph.exe, pro_agent.exe и QtWebEngineProcess.exe имеют PE machine AMD64; 32-bit Windows не является поддерживаемой целью. Linux и macOS остаются roadmap, а запуск исходников там не равен поддержке продукта.The current target platform is Windows 10/11 x64. Fresh packaged screph.exe, pro_agent.exe and QtWebEngineProcess.exe binaries use the AMD64 PE machine type; 32-bit Windows is not a supported target. Linux and macOS remain roadmap items, and running the source there is not equivalent to product support.

Alpha evidence boundary. Artifact manifest 1.0.9 не записывает architecture, минимальный Windows build или результаты compatibility matrix. QtIFW installer также не выполняет отдельный OS-version preflight; найденный packaged smoke относится к текущему build host, а clean-machine Windows 10/11 matrix в release evidence не найдена. Поэтому «Windows 10/11 x64» — целевая поддержка, а не сертификат работы на каждом обновлении Windows 10.Alpha evidence boundary. The 1.0.9 artifact manifest does not record architecture, a minimum Windows build or compatibility-matrix results. The QtIFW installer also performs no separate OS-version preflight; the available packaged smoke applies to the current build host, and no clean-machine Windows 10/11 matrix was found in release evidence. “Windows 10/11 x64” is therefore the support target, not a certification for every Windows 10 update.

2. CPU и оперативная память2. CPU and memory

В текущем installer/runtime нет проверенного минимального числа CPU cores или объёма RAM, поэтому сайт не объявляет выдуманные значения вроде «8 GB minimum». Реальная нагрузка определяется размером кадров, FPS, длиной timeline, числом canvas presentations, выбранными CV-моделями, LLM runtime и параллельными процессами Screph Code.The current installer/runtime has no validated minimum CPU-core or RAM threshold, so the site does not invent values such as “8 GB minimum.” Actual load depends on frame size, FPS, timeline length, the number of canvas presentations, selected CV models, the LLM runtime and parallel Screph Code processes.

  • Для разметки, projects и классического OpenCV начните без ML-компонента.For markup, projects and classic OpenCV, start without the ML component.
  • При длительном Capture используйте disk_images; ram_images хранит кадры в памяти и требует уменьшать FPS/длину сессии при росте потребления.For long Capture sessions, use disk_images; ram_images stores frames in memory and may require lower FPS or shorter sessions as usage grows.
  • Для model-backed CV начинайте с небольших моделей и кадров; caches могут удерживать модели в RAM/VRAM до очистки или завершения процесса.For model-backed CV, start with small models and frames; caches may retain models in RAM/VRAM until cleared or the process exits.

3. GPU и CUDA3. GPU and CUDA

Отдельная видеокарта не требуется для основной программы. YOLO по умолчанию имеет use_gpu=false и явно выбирает CPU, если CUDA выключена или недоступна. NVIDIA GPU с совместимым CUDA/PyTorch runtime ускоряет тяжёлые модели, но не заменяет установку ml.runtime и weights.A discrete GPU is not required for the main product. YOLO defaults to use_gpu=false and explicitly selects CPU when CUDA is disabled or unavailable. An NVIDIA GPU with a compatible CUDA/PyTorch runtime accelerates heavy models, but does not replace the ml.runtime and model-weight installation.

OmniParser device-control boundary. Видимый GPU-флажок по умолчанию также выключен и сохраняется в settings, но текущий CV runner его не читает: вызов run_omniparser() оставляет device=None, то есть устройство выбирает underlying runtime. Пока consumer не подключён, флажок нельзя считать гарантией принудительного CPU/GPU режима.OmniParser device-control boundary. Its visible GPU checkbox also defaults off and is persisted, but the current CV runner does not read it: run_omniparser() keeps device=None, leaving device selection to the underlying runtime. Until that consumer is connected, the checkbox is not a guarantee that CPU or GPU mode is being forced.

На CPU большие YOLO/OmniParser/SAM задачи могут быть медленными. При CUDA out-of-memory уменьшите изображение или модель; для YOLO можно явно выключить GPU. Screph не публикует универсальный минимум VRAM: он зависит от модели и входа.Large YOLO, OmniParser or SAM tasks may be slow on CPU. On CUDA out-of-memory, reduce the image or model size; YOLO can explicitly disable GPU use. Screph publishes no universal minimum VRAM because it depends on the model and input.

4. Место на диске4. Disk space

  • Full-конфигурация 1.0.9: около 3,9 GiB распакованных default-selected QtIFW components.Full 1.0.9 configuration: about 3.9 GiB of uncompressed default-selected QtIFW components.
  • Optional packaged ML component: ещё около 1,36 GiB.Optional packaged ML component: about 1.36 GiB more.
  • Отдельный managed ML pack: до 6,5 GB установленного объёма; его сетевой archive оценивается примерно в 334 MB.Separate managed ML pack: up to 6.5 GB installed; its network archive is estimated at about 334 MB.

Dependency page мастера вычисляет installer.requiredDiskSpace(), добавляет managed ML estimate и блокирует продолжение, если на диске установки нет расчётного объёма плюс 512 MB запаса. Это наиболее точная проверка для выбранных components. Она не резервирует место для будущих проектов, Capture frames, model weights, download caches, logs и Assistant/Screph Code workspaces — для них нужен отдельный запас.The installer's dependency page calculates installer.requiredDiskSpace(), adds the managed-ML estimate and blocks continuation unless the target drive has the estimate plus a 512 MB reserve. This is the most accurate check for the selected components. It does not reserve space for future projects, Capture frames, model weights, download caches, logs or Assistant/Screph Code workspaces; keep separate headroom for those.

5. Runtime и встроенный web-движок5. Runtime and embedded web engine

Обычной packaged-установке не нужен заранее установленный системный Python: основное приложение и managed dependency payload приносят свои runtime-файлы. Вкладка зависимостей может использовать совместимые global tools только после probe; отсутствие global Python не является ошибкой установки.A normal packaged installation does not require a preinstalled system Python: the main application and managed dependency payload provide their own runtime files. The Dependencies tab can reuse compatible global tools only after a probe; the absence of global Python is not an installation error.

Screph Code использует bundled QtWebEngine/Monaco: в full payload присутствуют QtWebEngineProcess.exe, resources и PySide6 bindings. Microsoft WebView2 не является отдельной prerequisite Screph. Для browser-based device login и внешних ссылок всё же нужен доступный системный браузер.Screph Code uses bundled QtWebEngine/Monaco: the full payload includes QtWebEngineProcess.exe, resources and PySide6 bindings. Microsoft WebView2 is not a separate Screph prerequisite. Browser-based device login and external links still require an available system browser.

6. Устройства, сеть и права6. Devices, network and permissions

  • Screen/markup/classic CV работают с обычными правами текущего пользователя; default target — %LOCALAPPDATA%\Screph.Screen, markup and classic CV run with ordinary current-user permissions; the default target is %LOCALAPPDATA%\Screph.
  • Камера и голос требуют соответствующих устройств и разрешений Windows; stream URL требует поддерживаемого OpenCV backend/codec.Camera and voice require the relevant devices and Windows permissions; a stream URL requires a supported OpenCV backend and codec.
  • Исполнение GUI-действий требует настроенного Arduino HID, legacy serial или FakerInput Virtual HID; driver install использует UAC, а Arduino flashing изменяет внешнюю плату.GUI action execution requires a configured Arduino HID, legacy serial or FakerInput Virtual HID; driver installation uses UAC, while Arduino flashing modifies the external board.
  • Базовая локальная работа возможна offline после подготовки runtimes/models. Обновления, archives, cloud LLM/speech, account и support используют сеть отдельно.Core local workflows can run offline after runtimes and models are provisioned. Updates, archives, cloud LLM or speech, account access and support use the network separately.

Windows, UAC и устройства →Windows, UAC and devices →
Runtime-компоненты и repair →Runtime components and repair →