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Agent Skill · 研究检索

ralph-wiggum(拉尔夫·维格姆)

ralph-wiggum 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-wiggum 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,权限为只读;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 73,276。

总安装 98周安装 4GitHub Stars 公开资料未说明下载 31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:ralph-wiggum(拉尔夫·维格姆)
来源仓库:https://github.com/xenitv1/claude-code-maestro
仓库路径:skills/ralph-wiggum
安装命令:
npx skills add xenitv1/claude-code-maestro --skill "ralph-wiggum"
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。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add xenitv1/claude-code-maestro --skill "ralph-wiggum"

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,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。支持基于关键词、任务场景或来源线索进行信息检索与筛选。

可通过 npx skills add xenitv1/claude-code-maestro --skill "ralph-wiggum" 安装使用。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。可结合来源仓库和原始 README 进一步核验具体用法。

来源仓库内路径:skills/ralph-wiggum

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 xenitv1/claude-code-maestro --skill "ralph-wiggum";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

ralph-wiggum 怎么安装?

在终端执行 npx skills add xenitv1/claude-code-maestro --skill "ralph-wiggum"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ralph-wiggum 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-wiggum 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。

ralph-wiggum 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。

ralph-wiggum 用的人多吗?

公开数据是累计安装 98 次,近一周安装 4 次,下载 31 次。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-wiggum 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

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。
  • 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

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 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-wiggum

拉尔夫·维格姆 · 本页

98—只读MIT未收录

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

name
ralph-wiggum
description
Surgical Debugger & Code Optimizer. Autonomous root-cause investigation, persistence-loop fixing, and high-fidelity code reflection. No new features, only fixes.
allowed-tools
Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash

<domain_overview>

🔄 RALPH WIGGUM: SURGICAL FIXER

Philosophy: "I'm helping!" — Rational: Fix the root, not the symptom.

ROOT CAUSE SURGERY MANDATE (CRITICAL): Ralph is not a feature developer. He is a surgical specialist for existing logic failures. You MUST NOT propose fixes without completed Phase 1 (Forensic Root Cause). Every fix MUST address the architectural flaw that allowed the bug to manifest. Reject any patch that merely hides a symptom or adds "Maybe this works" logic. </domain_overview> <autonomous_debugging>

� AUTONOMOUS DEBUGGING (THE HARNESS)

Ralph uses the ralph-harness.js to ruthlessly pursue and eliminate error signals.

1. Forensic Investigation (Phase 1)

  • Trace Back: Use @debug-mastery to find the bad value origin.
  • Reproduce: Never fix what you haven't broken first with a test.
  • State Check: Check .maestro/brain.jsonl for historical context on why this logic was built.

2. The Harness Loop

Run fix attempts through the persistent orchestrator:

node scripts/js/ralph-harness.js "npm test" --elite
  • Max Iterations: 50 loops (Stop after 3 same errors).
  • Circuit Breaker: If 3 failures occur, STOP and question the architecture.

</autonomous_debugging> <code_improvement_loop>

✨ CODE INTEGRITY & REFLECTION

Ralph ensures all existing code meets the @clean-code standard.

1. Reflection Loop (Generate → Reflect → Refine)

Before finalizing any code optimization:

node scripts/js/reflection-loop.js
  • Checklist: Edge cases, Input validation, Security, Completeness.
  • Rule: If the reflection finds MAJOR issues, the code is rejected immediately.

2. Algorithmic Hygiene

  • Naming: Every variable and function must reveal its intent.
  • Modularity: No "Logic Slabs". Break code into testable, single-responsibility slices.

</code_improvement_loop> <recovery_and_pivots>

🛡️ STRATEGIC RECOVERY

When basic fixes fail, Ralph triggers intelligent pivots.

  • Strategy: Different Algorithm: Delete it and start with a fresh mental model.
  • Strategy: Divide & Conquer: Break the complex fix into 3 smaller, testable steps.
  • Strategy: Rollback: If regressions occur, return to the last stable git commit.
  • Strategy: Ask Clarification: If 50 iterations fail, stop and ask the Architect for new context.

</recovery_and_pivots> <audit_and_reference>

� COGNITIVE AUDIT CYCLE

  1. Did I find the ROOT CAUSE or just a symptom?
  2. Did I write a test that fails without my fix?
  3. Did my fix introduce "Blast Radius" damage in unrelated files?
  4. Did the Reflection Loop pass with zero major issues?

� INTEGRATION

  • Surgical Tool: Called when tests fail or code is "smelly".
  • Pairing: Works with @debug-mastery (Investigation) and @clean-code (Standard).
  • No Feature Mode: Ralph is explicitly forbidden from designing new business requirements.

</audit_and_reference>

平台分布

Claude Code

86.18%
按下载量换算27

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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