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ralph-loop拉尔夫·鲁普

Agent Skill

ralph-loop 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。

总安装

1,373

周安装

55

GitHub Stars

52

下载量

444
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-loop(拉尔夫·鲁普)
来源仓库:https://github.com/zenobi-us/dotfiles
仓库路径:skills/ralph-loop
安装命令:
npx skills add https://github.com/zenobi-us/dotfiles --skill ralph-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。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/zenobi-us/dotfiles --skill ralph-loop

简介

ralph-loop 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。

  • 适用于敏捷开发中的持续反馈循环、迭代回顾或缺陷根因分析等实践。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,调用时可自动收集指标并生成改进建议。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • 建议结合来源仓库和原始 README 核验数据整理频率与匿名化处理机制。

SKILL.md

Ralph Wiggum - Long-Running Development Loops

Long-running iterative development loops with pacing control.

When to Use

  • Complex tasks requiring multiple iterations
  • Tasks with many discrete steps that build on each other
  • Work that benefits from periodic reflection

Do NOT use for simple one-shot tasks or quick fixes.

Agent Tool

Call ralph_start to begin a loop on yourself:

ralph_start({
  name: "loop-name",
  taskContent: "# Task\n\n## Goals\n- Goal 1\n\n## Checklist\n- [ ] Item 1\n- [ ] Item 2",
  maxIterations: 50,        // Default: 50
  itemsPerIteration: 3,     // Optional: suggest N items per turn
  reflectEvery: 10,         // Optional: reflect every N iterations
  useSubagents: true,       // Optional: delegate each task to subagent
  subagentAgent: "default"  // Optional: subagent name (default: 'default')
})

Loop Behavior

  1. Task content is saved to .ralph/<name>.md
  2. Each iteration: work on task, update file
  3. Call ralph_done tool to proceed to next iteration
  4. When complete: output <promise>COMPLETE</promise>
  5. Loop ends on completion or max iterations (default 50)

User Commands

  • /ralph start <name|path> - Start a new loop
  • /ralph resume <name> - Resume loop
  • /ralph stop - Pause loop (when agent idle)
  • /ralph-stop - Stop active loop (idle only)
  • /ralph status - Show loops
  • /ralph list --archived - Show archived loops
  • /ralph archive <name> - Move loop to archive
  • /ralph clean [--all] - Clean completed loops
  • /ralph cancel <name> - Delete loop
  • /ralph nuke [--yes] - Delete all.ralph data

During streaming: press ESC to interrupt, send a normal message to resume, and run /ralph-stop when idle to end the loop.

Task File Format

# Task Title

Brief description.

## Goals
- Goal 1
- Goal 2

## Checklist
- [ ] Item 1
- [ ] Item 2
- [x] Completed item

## Notes
(Update with progress, decisions, blockers)

Subagent Mode

Delegate each checklist task to a separate subagent thread:

/ralph start my-tasks --use-subagents --subagent-agent default

How it works:

  • Extracts uncompleted checklist items (- [] Task)
  • Each task is delegated to a fresh subagent thread (1 task = 1 subagent)
  • Subagent completes task and marks it done (- [x] Task)
  • Main loop orchestrates and tracks progress
  • Automatic retry logic for failures (2 attempts)

Benefits:

  • Fresh context per task (no pollution)
  • Isolated execution (failures don't cascade)
  • Clear task tracking and progress reporting
  • Suitable for independent, discrete tasks

When to use:

  • Tasks are independent (no shared state)
  • Each task is substantial enough for separate execution
  • You want clean separation between tasks
  • Task list is well-defined upfront

Best Practices

  1. Clear checklist: Break work into discrete items
  2. Update as you go: Mark items complete, add notes
  3. Reflect when stuck: Use reflection to reassess approach (normal mode)
  4. Complete properly: Only output completion marker when truly done
  5. Subagent mode: Use for independent tasks with clear boundaries

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenCode

30.04%
按下载量换算133

Claude Code

22.39%
按下载量换算99

Antigravity

18.1%
按下载量换算80

Gemini CLI

13.08%
按下载量换算58

moltbot

8.89%
按下载量换算39

windsurf

3.65%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

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。

来源信息

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