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Agent Skill · AI 工具

setup-ralph(设置拉尔夫)

setup-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。

setup-ralph 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 845。

总安装 1,879周安装 76GitHub Stars 1,914下载 590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:setup-ralph(设置拉尔夫)
来源仓库:https://github.com/glittercowboy/taches-cc-resources
仓库路径:skills/setup-ralph
安装命令:
npx skills add https://github.com/glittercowboy/taches-cc-resources --skill setup-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。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/glittercowboy/taches-cc-resources --skill setup-ralph

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。

集成 Ralph AI 助手相关配置与上下文工程支持。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要增强推理能力的场景。通过 npx skills add 命令从 taches-cc-resources 仓库安装。可能加载自定义提示词或知识库,需审核内容安全性和准确性。

注意模型微调数据的版权与使用许可限制。

来源仓库内路径:skills/setup-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/glittercowboy/taches-cc-resources --skill setu…;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

setup-ralph 怎么安装?

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

setup-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。

setup-ralph 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。

setup-ralph 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。

setup-ralph 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,879 次,近一周安装 76 次,下载 590 次,GitHub 1,914 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。

setup-ralph 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。
  • 来源仓库有 1,914 星,维护活跃度相对可查。

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
setup-ralph

设置拉尔夫 · 本页

1,8791,914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

<essential_principles>

What is Ralph?

Ralph is Geoffrey Huntley's autonomous AI coding methodology that uses iterative loops with task selection, execution, and validation. In its purest form, it's a Bash loop:

while :; do cat PROMPT.md | claude ; done

The loop feeds a prompt file to Claude, the agent completes one task, updates the implementation plan, commits changes, then exits. The loop restarts immediately with fresh context.

Core Philosophy

The Ralph Wiggum Technique is deterministically bad in an undeterministic world. Ralph solves context accumulation by starting each iteration with fresh context—the core insight behind Geoffrey's approach.

Three Phases, Two Prompts, One Loop

  1. Planning Phase: Gap analysis (specs vs code) outputs prioritized TODO list—no implementation, no commits
  2. Building Phase: Picks tasks from plan, implements, runs tests (backpressure), commits
  3. Observation Phase: You sit on the loop, not in it—engineer the setup and environment that allows Ralph to succeed

Key Principles

Your Role: Ralph does all the work, including deciding which planned work to implement next and how to implement it. Your job is to engineer the environment.

Backpressure: Create backpressure via tests, typechecks, lints, builds that reject invalid/unacceptable work.

Observation: Watch, especially early on. Prompts evolve through observed failure patterns.

Context Efficiency: With ~176K usable tokens from 200K window, allocating 40-60% to "smart zone" means tight tasks with one task per loop achieves maximum context utilization.

File I/O as State: The plan file persists between isolated loop executions, serving as deterministic shared state—no sophisticated orchestration needed.

Remote Backup: The loop automatically creates a private GitHub repo and pushes after each commit. This protects against accidental data loss from autonomous operations. Requires gh CLI authenticated. Disable with RALPH_BACKUP=false.

Safety Rules: PROMPT_build.md includes critical safety rules prohibiting dangerous operations like rm -rf on project directories. Tests must run in isolated temp directories. </essential_principles>

  1. Set up a new Ralph loop - Initialize Ralph structure in a directory
  2. Understand Ralph concepts - Learn about the technique and how it works
  3. Customize existing loop - Modify prompts or configuration
  4. Troubleshoot Ralph - Debug loop issues or improve performance

Wait for response before proceeding.

After reading the workflow, follow it exactly.

<reference_index>

Domain Knowledge

All in references/:

Core Concepts: ralph-fundamentals.md - Three phases, two prompts, one loop Structure: project-structure.md - Required files and directory layout Prompts: prompt-design.md - Planning vs building mode instructions Backpressure: validation-strategy.md - Tests, lints, builds as steering Best Practices: operational-learnings.md - AGENTS.md guidance and evolution </reference_index>

<workflows_index>

WorkflowPurpose
setup-new-loop.mdInitialize Ralph structure in a directory
understand-ralph.mdLearn Ralph concepts and philosophy
customize-loop.mdModify prompts or loop configuration
troubleshoot-loop.mdDebug loop issues and improve performance
</workflows_index>

<success_criteria> Skill is successful when:

  • User understands which workflow they need
  • Appropriate workflow loaded based on intent
  • All required references loaded by workflow
  • User can set up and run Ralph loops independently </success_criteria>

平台分布

Antigravity

31.73%
按下载量换算187

OpenCode

22.28%
按下载量换算131

Claude Code

18.44%
按下载量换算109

windsurf

13.04%
按下载量换算77

Codex

7.41%
按下载量换算44

Gemini CLI

3.85%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

可疑

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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