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Agent Skill · 开发

ralph-mode(拉尔夫模式)

ralph-mode 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-mode 是开发类 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,549。

总安装 874周安装 35GitHub Stars 1下载 283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-mode(拉尔夫模式)
来源仓库:https://github.com/wodsmith/thewodapp
仓库路径:skills/ralph-mode
安装命令:
npx skills add https://github.com/wodsmith/thewodapp --skill ralph-mode
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/wodsmith/thewodapp --skill ralph-mode

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

ralph-mode 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 中围绕仓库状态进行整理。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验用法。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或命令执行。注意该技能当前无底部简介,功能依赖仓库内实现细节。

来源仓库内路径:skills/ralph-mode

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/wodsmith/thewodapp --skill ralph-mode;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-mode 怎么安装?

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

ralph-mode 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-mode 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/wodsmith/thewodapp --skill ralph-mode 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-mode 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-mode 用的人多吗?

公开数据是累计安装 874 次,近一周安装 35 次,下载 283 次,GitHub 1 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-mode 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
ralph-mode

拉尔夫模式 · 本页

8741执行命令未明确未通过

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

Ralph Mode

Ralph is an autonomous AI coding loop that spawns fresh context windows repeatedly until all tasks are complete. Memory persists via git history and text files while each iteration starts fresh.

Named after Ralph Wiggum from The Simpsons - perpetually confused, always making mistakes, but never stopping. The philosophy: iteration beats perfection.

Two Execution Modes

Ralph works in two environments:

ModeEnvironmentHow It WorksFresh Context Via
LocalCLI terminalBash loop spawns claude -pNew CLI process
RemoteWeb/API/Agent SDKController spawns Task subagentsNew Task call

Both achieve the same goal: fresh context per iteration to avoid context rot.

Quick Start

Initialize Ralph

bun .claude/skills/ralph-mode/scripts/init-ralph.ts

This creates scripts/ralph/ with all necessary files.

Populate PRD

Edit scripts/ralph/prd.json with your user stories (see prd-guide.md).

Run Ralph

Local Mode (CLI):

./scripts/ralph/ralph.sh 20      # AFK: 20 iterations max
./scripts/ralph/ralph-once.sh    # HITL: single iteration

Remote Mode (Web/API): Load scripts/ralph/ralph-controller.md and follow its instructions. The controller will spawn Task subagents for each story.

How It Works

Local Mode (Bash Loop)

┌─────────────────────────────────────────┐
│  ralph.sh (bash loop)                   │
│  └─▶ claude -p < prompt.md              │
│       └─▶ Implements ONE story          │
│       └─▶ Commits if passing            │
│       └─▶ Updates state files           │
│  └─▶ Loop until done or max iterations  │
└─────────────────────────────────────────┘

Remote Mode (Task-Based)

┌─────────────────────────────────────────┐
│  Ralph Controller (you or outer agent)  │
│  └─▶ Reads prd.json, progress.txt       │
│  └─▶ Selects next story                 │
│  └─▶ Task(general-purpose) ────────────────┐
│       │                                    │
│       ▼                                    │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │  Ralph Worker (subagent)            │   │
│  │  - Fresh context window             │   │
│  │  - Implements ONE story             │   │
│  │  - Runs feedback loops              │   │
│  │  - Commits if passing               │   │
│  │  - Updates state files              │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
│       │                                    │
│       ◀────────────────────────────────────┘
│  └─▶ Verifies result                    │
│  └─▶ Loop until done or max iterations  │
└─────────────────────────────────────────┘

Key insight: Each Task() call creates a fresh context window - exactly what Ralph needs.

File Structure

scripts/ralph/
├── ralph.sh            # Local: AFK mode loop
├── ralph-once.sh       # Local: HITL single iteration
├── ralph-controller.md # Remote: Controller instructions
├── ralph-worker.md     # Remote: Worker template
├── prompt.md           # Local: Iteration prompt
├── prd.json            # User stories with completion status
└── progress.txt        # Accumulated learnings

Remote Mode: Enforced Subagent Use

In remote mode, the controller MUST NOT implement code directly:

❌ Controller writes code     → Context rot, defeats purpose
✅ Controller spawns workers  → Fresh context per story

The controller only:

  1. Reads state files
  2. Selects next story
  3. Spawns Task subagents
  4. Verifies results
  5. Loops

All implementation happens in subagents with fresh context.

Spawning a Worker

Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  description: "Implement US-003: Add email validation",
  prompt: `[contents of ralph-worker.md with story details filled in]`
})

Worker Responsibilities

Each worker subagent:

  1. Loads context (progress.txt, AGENTS.md)
  2. Implements ONE story
  3. Runs feedback loops (typecheck, lint, test)
  4. Commits only if ALL pass
  5. Updates prd.json and progress.txt
  6. Reports results back to controller

Memory Persistence

Ralph forgets everything between iterations. Memory persists ONLY through:

FilePurpose
prd.jsonTask status (passes field)
progress.txtLearnings, patterns, gotchas
Git commitsImplementation history
AGENTS.mdPermanent project patterns

The 11 Tips for Success

1. Ralph Is A Loop

The agent chooses tasks, not you. Define the end state. Ralph gets there.

2. Start With HITL, Then Go AFK

  • HITL: Watch, intervene, refine prompts
  • AFK: Bulk work once foundation is solid

3. Define The Scope

PRD items with explicit passes field and acceptance criteria.

4. Track Progress

progress.txt IS the memory. Codebase Patterns at the TOP.

5. Use Feedback Loops

Block commits unless typecheck/lint/test all pass.

6. Take Small Steps

One story per iteration. Context rot is real.

7. Prioritize Risky Tasks

Architecture → Integration → Features → Polish

8. Define Quality Expectations

Tell Ralph: prototype vs production vs library.

9. Use Sandboxes

Docker for local AFK. Isolated environments for remote.

10. Pay To Play

Even HITL Ralph beats manual multi-phase prompting.

11. Make It Your Own

Ralph is just a loop. Adapt for coverage, linting, refactoring, etc.

Usage Examples

Local HITL (Learning)

./scripts/ralph/ralph-once.sh
# Watch output, intervene if needed
# Run again when ready

Local AFK (Overnight)

./scripts/ralph/ralph.sh 50  # Let it run

Remote HITL (Web Session)

  1. Read ralph-controller.md
  2. Read prd.json and progress.txt
  3. Select a story
  4. Spawn ONE Task subagent with worker prompt
  5. Verify result
  6. Repeat manually

Remote AFK (Agent-to-Agent)

An outer agent or Agent SDK program runs the controller loop, spawning subagents until all stories pass.

Monitoring Progress

# Story status
cat scripts/ralph/prd.json | jq '.userStories[] | {id, title, passes}'

# Learnings
cat scripts/ralph/progress.txt

# Recent commits
git log --oneline -10

Safety

  • Local AFK uses --dangerously-skip-permissions
  • Use Docker sandboxes when possible
  • Always cap iterations
  • Ctrl+C stops local loops immediately
  • git reset --hard reverts uncommitted changes

When NOT to Use

  • Exploratory work without clear outcomes
  • Major refactors without explicit criteria
  • Security-critical code needing human review
  • Early architectural decisions (use HITL)

References

平台分布

Codex

34.75%
按下载量换算98

Claude

28.79%
按下载量换算81

Cursor

19.1%
按下载量换算54

Gemini CLI

8.27%
按下载量换算23

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

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/wodsmith/thewodapp --skill ralph-mode 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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