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Agent Skill · 研究检索

ralph-lisa-loop(拉尔夫·丽莎·鲁普)

ralph-lisa-loop 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-lisa-loop 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 53,392。

总安装 535周安装 23GitHub Stars 67下载 188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-lisa-loop(拉尔夫·丽莎·鲁普)
来源仓库:https://github.com/basecamp/dev-skills
仓库路径:skills/ralph-lisa-loop
安装命令:
npx skills add https://github.com/basecamp/dev-skills --skill ralph-lisa-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/basecamp/dev-skills --skill ralph-lisa-loop

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合在需要根据关键词或任务场景快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发联网或文件读写。

ralph-lisa-loop 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ralph-lisa-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/basecamp/dev-skills --skill ralph-lisa-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

    它需要调用外部服务,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-lisa-loop 怎么安装?

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

ralph-lisa-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-lisa-loop 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

ralph-lisa-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-lisa-loop 用的人多吗?

公开数据是累计安装 535 次,近一周安装 23 次,下载 188 次,GitHub 67 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-lisa-loop 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。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ralph-lisa-loop

拉尔夫·丽莎·鲁普 · 本页

53567调用外部服务未明确有提醒

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

ralph-lisa-loop

Preflight

Do not enter the round loop until all preflight checks pass.

Step 1: Stop hook check

Read ~/.claude/settings.json and look for a Stop hook entry pointing to this skill's scripts/stop-hook.sh.

If the hook is NOT installed, tell the user:

The ralph-lisa loop works best with the stop hook installed — it keeps the loop running automatically so you don't have to type "continue" each round. The hook is dormant when no loop session is active (it checks for a session file and exits immediately if none exists). Want me to add it to your settings?

If the user agrees, add this entry to ~/.claude/settings.json under hooks.Stop (create the key path if it doesn't exist):

{
  "matcher": "",
  "hooks": [{
    "type": "command",
    "command": "SKILL_SCRIPTS_DIR/stop-hook.sh",
    "timeout": 10000
  }]
}

Replace SKILL_SCRIPTS_DIR with the absolute path to this skill's scripts/ directory (resolve from the skill installation location).

If the user declines the hook, proceed in Manual tier (the user will type "continue" between rounds). Note the tier in the session's first round summary.

If the hook IS already installed, proceed without mentioning it.

Step 2: Codex reviewer channel check

Probe whether the Codex MCP tools are callable (search available tools for mcp__codex__codex, or attempt a lightweight call). Don't inspect how it's configured — it could be project .mcp.json, user-wide MCP settings, or another harness entirely.

  • If mcp__codex__codex is available → record reviewer_backend: mcp and review_channel_status: mcp_ready in session, proceed.
  • If unavailable → check which codex for CLI fallback.

- If codex CLI exists → offer to configure MCP: Codex MCP isn't available in this session. I can add it for you: User-level — available in all projects Project-level — scoped to this repo Skip — use codex exec CLI fallback (slower, session-based persistence) Which do you prefer? For options 1 or 2, run the appropriate command, then stop — do not enter the round loop. Tell the user to restart Claude Code and re-invoke the skill. Preflight will re-run and find MCP available. # User-level claude mcp add --scope user --transport stdio codex -- codex mcp-server # Project-level claude mcp add --scope project --transport stdio codex -- codex mcp-server If the user chooses "skip" (option 3), record reviewer_backend: exec and review_channel_status: exec_opt_in, proceed with the downgrade logged. - If no codex CLI at all → hard stop: The ralph-lisa loop requires Codex as reviewer. Install: npm i -g @openai/codex Then either restart (I'll offer to configure MCP) or ensure the CLI is in your PATH.

Step 3: Reasoning policy initialization

Confirm rope length and inform the user of the reasoning policy (no action needed from them):

Reasoning policy: xhigh for all rounds, with detailed reasoning summaries.

Protocol

Open @references/guide.md and follow it. Do not proceed without it.

Automated plan-implement loop with subagent workers and Codex as reviewer. The orchestrator dispatches subagents for planning/implementation and self-review, Codex for external review. Use when you want:

  • Plans stress-tested through parallel ideation then iterative convergence
  • Implementation reviewed each round with zero-finding close gate
  • Adjustable autonomy via rope-length (0 = approve everything, 5 = full auto)
  • Walk-away execution with all decisions tracked in a session file
  • Context-efficient execution that completes in a single context window

The guide contains:

  • Core protocol: orchestrator + three subagent types (planner/implementor worker, self-reviewer, Codex external reviewer)
  • Round mechanics: implement, self-review, external review, reconciliation, synthesis, gate check
  • Subagent dispatch patterns and prompt templates
  • Plan context loading rules
  • Rope-length semantics and salience scoring
  • Finding and dispute tracking with stable IDs
  • Close gate derivation and anti-gaming constraints
  • Phase transition (plan -> implement) with decisions ledger
  • Parallel ideation protocol (Round 1 independence via subagents)
  • Session file format and continuation block structure
  • Stop hook integration for loop enforcement
  • Prompt pack reference (@references/prompts.md)
  • Session template (@references/session-template.md)
  • Eval checks and failure modes

平台分布

Codex

34.5%
按下载量换算65

Claude

31.19%
按下载量换算59

Cursor

17.59%
按下载量换算33

Gemini CLI

9.43%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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