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Agent Skill · 待分类

ralph(Ralph 助手)

ralph 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 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,224。

总安装 594周安装 25GitHub Stars 2,809下载 208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(Ralph 助手)
来源仓库:https://github.com/q00/ouroboros
仓库路径:skills/ralph
安装命令:
npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill ralph
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/q00/ouroboros --skill ralph

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 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 中进行协作事项整理。适用于围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行信息组织与梳理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

建议确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网或文件操作。ralph 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ralph

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/q00/ouroboros --skill ralph;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

    它需要执行命令,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 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill ralph。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ralph 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 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill ralph 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

ralph 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 用的人多吗?

公开数据是累计安装 594 次,近一周安装 25 次,下载 208 次,GitHub 2,809 星。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 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 来源仓库有 2,809 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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

Ralph 助手 · 本页

5942,809执行命令未明确有提醒

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

/ouroboros:ralph

Persistent self-referential loop until verification passes. "The boulder never stops."

Usage

ooo ralph "<your request>"
/ouroboros:ralph "<your request>"

Trigger keywords: "ralph", "don't stop", "must complete", "until it works", "keep going"

How It Works

Ralph mode includes parallel execution + automatic verification:

  1. Execute (parallel where possible)

- Independent tasks run concurrently - Dependency-aware scheduling

  1. Verify (verifier)

- Check completion - Validate tests pass - Measure drift

  1. Loop (if failed)

- Analyze failure - Fix issues - Repeat from step 1

Instructions

When the user invokes this skill:

  1. Parse the request: Extract what needs to be done
  2. Initialize loop:

- Generate a session_id (UUID) - Track iteration, verification_history in conversation context - No file I/O needed — evolve_step stores all execution data in EventStore

  1. Enter the loop (non-blocking background execution): while iteration < max_iterations: # Start evolve_step in background — returns immediately job = await start_evolve_step(lineage_id, seed_content, execute=true) job_id = job.meta["job_id"] cursor = job.meta["cursor"] # Poll for progress (non-blocking, shows intermediate state) # Use timeout_seconds=120 (2-min long-poll) to reduce context consumption # Only report when AC completed count changes (level-based polling) prev_completed = 0 while not terminal: wait_result = await job_wait(job_id, cursor, timeout_seconds=120) cursor = wait_result.meta["cursor"] status = wait_result.meta["status"] # Parse AC Progress from response, report only on level completion current_completed = <parse AC completed from response> if current_completed > prev_completed: # Report progress concisely (one line per poll) print: [Level complete] AC: {current_completed}/{total} | Phase: {phase} prev_completed = current_completed terminal = status in ("completed", "failed", "cancelled") # Fetch final result result = await job_result(job_id) # Parse QA from evolve_step response text # (EvolveStepHandler runs QA internally and appends verdict) verification.passed = (qa_verdict == "pass") verification.score = qa_score # Record in conversation context verification_history.append({"iteration": iteration, "passed": verification.passed, "score": verification.score, "verdict": qa_verdict}) if verification.passed: # SUCCESS break # Failed - analyze and continue iteration += 1 if iteration >= max_iterations: # Max iterations reached break Tool mapping:

- start_evolve_step = ouroboros_start_evolve_step - job_wait = ouroboros_job_wait - job_result = ouroboros_job_result

  1. On termination, display a next-step:

- Success (QA passed): Next: ooo evaluate for formal 3-stage verification - Max iterations reached: Next: ooo interview to re-examine the problem — or ooo unstuck to try a different approach

  1. Report progress each iteration: [Ralph Iteration <i>/<max>] Execution complete. Running QA... QA Verdict: <PASS/REVISE/FAIL> (score: <score>) Differences: - <difference 1> - <difference 2> Suggestions: - <suggestion 1> - <suggestion 2> The boulder never stops. Continuing...
  2. Handle interruption:

- If user says "stop": exit gracefully - If user says "continue": call ouroboros_query_events(aggregate_id=<lineage_id>) to reconstruct iteration history from EventStore

The Boulder Never Stops

This is the key phrase. Ralph does not give up:

  • Each failure is data for the next attempt
  • Verification drives the loop
  • Only complete success or max iterations stops it

Example

User: ooo ralph fix all failing tests

[Ralph Iteration 1/10]
Started background execution (job_abc123)
Polling progress...
  Phase: Executing | AC Progress: 1/3
  Phase: Executing | AC Progress: 2/3
  Phase: Executing | AC Progress: 3/3
Execution complete. Fetching result...

QA Verdict: REVISE (score: 0.65)
Differences:
  - 3 tests still failing
  - Type errors in src/api.py
Suggestions:
  - Fix type annotations in api.py before retrying

The boulder never stops. Continuing...

[Ralph Iteration 2/10]
Executing in parallel...
Fixing remaining issues...
Running QA...

QA Verdict: REVISE (score: 0.85)
Differences:
  - 1 test edge case failing
Suggestions:
  - Add boundary check in parse_input()

The boulder never stops. Continuing...

[Ralph Iteration 3/10]
Executing in parallel...
Fixing edge case...
Running QA...

QA Verdict: PASS (score: 1.0)

Ralph COMPLETE
==============
Request: Fix all failing tests
Iterations: 3

QA History:
- Iteration 1: REVISE (0.65)
- Iteration 2: REVISE (0.85)
- Iteration 3: PASS (1.0)

All tests passing. Build successful.

Next: `ooo evaluate` for formal 3-stage verification

平台分布

Codex

36.41%
按下载量换算76

Claude

33.03%
按下载量换算69

Cursor

19.93%
按下载量换算41

Gemini CLI

8.51%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

可疑

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/q00/ouroboros --skill ralph 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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