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Ralph是什么？
for n :; do cat PROMPT.md | claude ; done
逻辑是：循环运行一个提示词n次。
这与传统AI编程工作流完全不同，你无需关注每一个步骤，只需预先设定成功的标准，然后让智能体朝着这个标准方向运行。过去失败的数据会成为其改进的基础，每一次迭代都会根据上一次的失败原因进行优化。
但意义重大：在一个充满不确定性的世界里（即 LLM 的输出不可控），通过构建一个确定性的、甚至看似”愚蠢”的死循环，来迫使系统收敛于正确结果。
这种哲学的核心在于反直觉的容错机制：不再追求一次 Prompt 就能完美生成代码，而是预设 AI 会失败，并构建一个能够容纳无数次失败的框架，直到完成任务为止。
使用方法
步骤 1：启动 Claude Code
claude --dangerously-skip-permissions
启动 Claude Code CLI 工具。--dangerously-skip-permissions 参数可以跳过某些权限检查，使插件安装更便捷。
步骤 2：添加插件市场
/plugin marketplace add anthropics/claude-code
添加 Anthropic 官方的插件市场源，这样才能访问和安装官方插件。
步骤 3：安装 Ralph 插件
/plugin install ralph-wiggum@claude-code-plugins
从插件市场安装 Ralph Wiggum 插件，这个插件提供了循环执行提示词的功能。
步骤 4：使用 Ralph 循环
/ralph-wiggum:ralph-loop "用Next.js + Tailwind CSS 做一个todolist程序,你要写好测试用例,测试用例都通过后,最终网站要能正常使用" --max-iterations 10
使用 Ralph 插件开始循环执行任务。参数说明：
"用Next.js + Tailwind CSS 做一个todolist程序"：任务描述/提示词--max-iterations 10：最大迭代次数，防止无限循环
机会和可能
使用ralph的背景知识是：
- 任务的成功取决于提示词，而并非完全取决于模型
- 使用它的前提是任务有严格的完成标准
重复执行的成本又过高，多次重复又可以提高完成的准确度。
那么找到一个性能差不多又便宜的模型就是一个很好的优势——这时候GLM4.7的机会就来了。
Ralph提示词最佳实践
(这部分我放到星球里了)
Ralph的4大应用场景
(这部分我放到星球里了)
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