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Agent Skill · AI 工具

ralphing(ralphing 命令行)

ralphing 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。

ralphing 是AI 工具类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在AI 工具类的 2,536 个 Skill 里排第 2,225。

总安装 279周安装 12GitHub Stars 94下载 98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
MIT

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:ralphing(ralphing 命令行)
来源仓库:https://github.com/nateberkopec/dotfiles
仓库路径:skills/ralphing
安装命令:
npx skills add https://github.com/nateberkopec/dotfiles --skill ralphing
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/nateberkopec/dotfiles --skill ralphing

这个 Skill 是做什么的

AI 工具类 Skill 用来扩展助手本身的能力,例如接模型、接检索、接外部服务。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等协作信息。适合在代码审查、分支管理和团队协作中整理变更内容。可结合仓库状态快速定位问题或生成提交摘要。ralphing 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装前需确认是否有网络访问、文件读写和执行命令权限。

注意维护状态,避免对只读或保护分支进行误操作。

来源仓库内路径:skills/ralphing

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/nateberkopec/dotfiles --skill ralphing;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

ralphing 怎么安装?

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

ralphing 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。

ralphing 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

ralphing 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ralphing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 279 次,近一周安装 12 次,下载 98 次,GitHub 94 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。

ralphing 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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AI 工具类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

AI 工具类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
executing-plans

执行计划 · Codex、Claude

1,515,336173,110只读MIT通过
verification-before-completion

完成前的验证 · Codex、Claude

1,319,472173,121权限未标注MIT通过
subagent-driven-development

子 Agent 驱动开发 · Codex、Claude

1,312,416173,138只读MIT通过
copy-editing

复制编辑 · Codex、Claude

1,209,57625,632只读MIT通过
paywall-upgrade-cro

付费专区升级 cro · Codex、Claude

1,030,17625,617只读MIT通过
ralphing

ralphing 命令行 · 本页

27994只读MIT未通过

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

Ralphing

Ralph is an autonomous AI coding loop that ships features while you sleep. Each iteration runs in a fresh context window, while memory persists through git history and text files.

When to Use

When the user wants to implement a multi-story feature autonomously, or mentions "ralph", "ralphing", or "autonomous loop".

Workflow

Step 1: Get the PRD

The user provides a PRD file, or you help them create one. Ask:

  1. Do you have a PRD already, or should we create one together?
  2. What's the repo path?
  3. What's the test command? (e.g., bundle exec rake, npm test)
  4. How many iterations max? (default: 25)

PRD Format

# PRD

Branch: `<branch-name>`

## Stories

### US-001: <Story title>

- [ ] <Acceptance criterion>
- [ ] <Acceptance criterion>

### US-002: <Story title>

- [ ] <Acceptance criterion>

Guidelines for stories:

  • Small: Must fit in one context window
  • Explicit criteria: Avoid vague ("Users can log in"), prefer specific checks
  • Story order = priority (first = highest)

Note: Ralph is typically run in a git worktree. If already on the correct branch (or detached HEAD), the branch checkout is skipped.

Step 2: Start the Loop

~/.claude/skills/ralphing/assets/ralph.sh start <repo_path> <prd.md> [max_iterations] [test_cmd]

This returns a session directory (e.g., /tmp/ralph/ABC123-...) and runs the loop in the background.

Step 3: Monitor Progress

Poll the session status periodically:

~/.claude/skills/ralphing/assets/ralph.sh status <ralph_dir>

This outputs:

  • status: running, complete, or failed
  • iteration: current/max iterations
  • Full contents of progress.txt

Keep polling until status is complete or failed.

How the Loop Works

  1. start copies PRD, generates prompt, checks out branch (if needed), and spawns background process
  2. Background loop: agent implements story -> commits -> runs tests
  3. If tests fail, reverts commit and retries (progress.txt preserved)
  4. Exits when agent signals <promise>COMPLETE</promise> or max iterations reached
  5. Parent agent polls status to observe progress without blocking

Resources

  • assets/ralph.sh - the loop script (start/status commands)
  • assets/prompt.md - prompt template (uses <RALPH_DIR> placeholder)

平台分布

Claude Code

29.62%
按下载量换算29

windsurf

24.73%
按下载量换算24

OpenCode

18.87%
按下载量换算18

Codex

11.19%
按下载量换算11

Antigravity

7.3%
按下载量换算7

Gemini CLI

3.06%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

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