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Agent Skill · 待分类

ralph-loop(拉尔夫·鲁普)

ralph-loop 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ralph-loop 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 9,032。

总安装 264周安装 11GitHub Stars 公开资料未说明下载 88核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ralph-loop(拉尔夫·鲁普)
来源仓库:https://github.com/eoash/ash-skills
仓库路径:skills/ralph-loop
安装命令:
npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill ralph-loop
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill ralph-loop

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

ralph-loop 基于 Geoffrey Huntley Ralph 技法实现渐进式迭代开发。每次循环基于前一版本结果继续优化直至满足终止条件。默认最多执行五次迭代,可自定义完成标识词与最大次数。日志保存于 .ralph/logs/ 目录供回溯分析与质量评估。适合 Bug 修复与代码重构类需要精细调优的任务。

来源仓库内路径:skills/ralph-loop

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill ralph-loop;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ralph-loop 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/eoash/ash-skills --skill ralph-loop。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ralph-loop 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ralph-loop 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

ralph-loop 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ralph-loop 用的人多吗?

公开数据是累计安装 264 次,近一周安装 11 次,下载 88 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ralph-loop 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
ralph-loop

拉尔夫·鲁普 · 本页

264—需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Ralph Loop

Geoffrey Huntley의 Ralph 기법 기반 자율 반복 개발 루프.

핵심 원리: 동일한 작업을 반복 실행하되, 매 이터레이션마다 이전 결과(파일, 변경 내역)를 보고 점진적으로 개선한다.


호출 형식

/ralph-loop <작업 설명> [--max-iterations N] [--completion-promise "완료 문구"]

예시:

/ralph-loop "할 일 관리 REST API 구현해줘" --max-iterations 5
/ralph-loop "auth 버그 고쳐줘" --completion-promise "FIXED" --max-iterations 10
/ralph-loop "코드 리팩토링해줘" --max-iterations 3

기본값:

  • --max-iterations: 5
  • --completion-promise: 없음 (max-iterations까지 실행)

저장 구조

[프로젝트 루트]/.ralph/
  ├── PROMPT.md       ← 작업 목표 (고수준)
  ├── fix_plan.md     ← 구체적 작업 목록 (체크리스트)
  ├── AGENT.md        ← 빌드/테스트 명령어
  └── logs/
      └── iteration-N.md   ← 이터레이션별 진행 기록

실행 흐름

Phase 0: 인수 파싱

스킬이 호출되면 사용자 입력에서 다음을 추출한다:

  1. 작업 설명 (<작업 설명>): 수행할 작업의 핵심 목표
  2. max-iterations (--max-iterations N): 최대 반복 횟수. 없으면 기본값 5
  3. completion-promise (--completion-promise "문구"): 완료 신호 문구. 없으면 max-iterations까지만 실행

인수가 모호하면 AskUserQuestion으로 확인한다.


Phase 1: 셋업

.ralph/ 디렉토리를 생성하고 아래 파일들을 만든다.

.ralph/PROMPT.md 생성
# Ralph Loop - 작업 목표

## 작업 설명
[사용자가 입력한 작업 설명 그대로]

## 완료 조건
[--completion-promise가 있으면: "아래 문구를 출력하면 완료: <promise>문구</promise>"]
[없으면: "max-iterations 도달 시 완료"]

## 규칙
- 매 이터레이션 시작 시 .ralph/fix_plan.md를 읽고 미완료 항목을 확인한다
- 작업 후 .ralph/fix_plan.md에서 완료된 항목을 체크한다
- 이터레이션 결과를 .ralph/logs/iteration-N.md에 기록한다
- 완료 신호는 <promise>문구</promise> 형식으로 출력한다
.ralph/fix_plan.md 생성

작업 설명을 분석해서 구체적인 하위 작업으로 분해한다:

# Fix Plan

## 상태: 진행중
## 마지막 업데이트: [현재 날짜]

## 작업 목록

- [ ] [하위 작업 1]
- [ ] [하위 작업 2]
- [ ] [하위 작업 3]
...

## 완료 기록
(완료된 항목이 여기로 이동)
.ralph/AGENT.md 생성
# Agent Instructions

이 프로젝트에서 사용할 주요 명령어:
- 빌드: [감지된 빌드 명령, 없으면 "N/A"]
- 테스트: [감지된 테스트 명령, 없으면 "N/A"]
- 실행: [감지된 실행 명령, 없으면 "N/A"]

.ralph/logs/ 디렉토리도 생성한다.

셋업 완료 후 사용자에게 보고:

🔄 Ralph Loop 시작!

작업: [작업 설명]
최대 이터레이션: N회
완료 조건: [문구 or "N회 완료 후"]

.ralph/ 구조 생성 완료.
이터레이션 1 시작...

Phase 2: 이터레이션 루프

current_iteration = 1부터 시작하여 아래를 반복한다.

각 이터레이션 실행

Task 에이전트로 이터레이션을 실행한다:

Task(
  description="Ralph Loop 이터레이션 N",
  prompt="""
당신은 Ralph Loop의 이터레이션 N을 실행하는 에이전트입니다.

## 작업 목표
[PROMPT.md 내용]

## 현재 상태
[fix_plan.md 내용]

## 이전 이터레이션 요약
[iteration-(N-1).md 내용, 없으면 "첫 번째 이터레이션"]

## 지시사항

1. fix_plan.md에서 미완료 항목을 확인한다
2. 가장 중요한 미완료 항목부터 작업한다
3. 실제로 파일을 수정/생성하며 작업한다
4. 작업 완료 후 fix_plan.md에서 해당 항목을 [x]로 표시한다
5. .ralph/logs/iteration-N.md에 이터레이션 기록을 남긴다:
   - 이번에 한 작업
   - 완료된 항목
   - 남은 항목
   - 전체 진행률 (%)
   - [completion-promise가 있을 경우] 완료 조건 달성 여부

[completion-promise가 있을 경우]
완료 조건("문구")이 달성되면 반드시 다음 형식으로 출력하라:
<promise>문구</promise>

모든 작업이 완료되었다면 iteration 기록 마지막에 EXIT_SIGNAL: true를 추가하라.
"""
)
완료 조건 확인

에이전트 출력과 iteration-N.md를 확인한다:

  1. completion-promise가 있는 경우: 에이전트 출력에 <promise>문구</promise>가 있으면 → 루프 종료
  2. fix_plan.md 전체 완료: 모든 항목이 [x]면 → 루프 종료
  3. EXIT_SIGNAL: true: iteration 기록에 있으면 → 루프 종료
  4. max-iterations 도달: current_iteration >= max_iterations → 루프 종료

위 조건 중 하나도 해당 없으면 current_iteration += 1 후 다음 이터레이션 실행.


Phase 3: 완료 보고

루프 종료 후 최종 보고서를 출력한다:

✅ Ralph Loop 완료!

작업: [작업 설명]
총 이터레이션: N회
종료 이유: [완료 조건 달성 / 전체 태스크 완료 / max-iterations 도달]

## 진행 요약
[각 이터레이션별 한 줄 요약]

## 최종 fix_plan.md 상태
[완료된 항목들]
[미완료 항목들 (있다면)]

## 생성/수정된 파일
[변경된 파일 목록]

다음 단계: [미완료 항목이 있다면 제안, 없다면 "모든 작업 완료"]

중단 방법

루프 중 사용자가 중단하면:

  1. 현재 이터레이션 완료 후 종료
  2. fix_plan.md에 현재 상태 저장
  3. 중단 보고 출력

/cancel-ralph 또는 /ralph-cancel 호출 시에도 동일하게 처리.


주의사항

  • 각 이터레이션은 독립적인 Task 에이전트로 실행된다 (이전 이터레이션 파일을 통해 컨텍스트 공유)
  • .ralph/ 디렉토리가 이미 존재하면 기존 fix_plan.md를 이어받아 계속 진행
  • 작업 성격에 따라 max-iterations 추천값: 단순 구현 3-5회, 복잡한 리팩토링 5-10회, 버그 수정 3-7회

平台分布

Codex

37.39%
按下载量换算33

Claude

27.91%
按下载量换算25

Cursor

18.74%
按下载量换算16

Gemini CLI

8.16%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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