最近，一个名叫「Ralph」的AI编程技巧火爆外网。它的核心魔力在于：不用手写一行代码，睡一觉，代码全部跑通。「Ralph」没有复杂的架构，没有花哨的界面，其核心代码甚至只有5行 Bash 脚本。

最近，一个名叫「Ralph」的AI编程技巧火爆外网。

它的核心魔力在于：不用手写一行代码，睡一觉，代码全部跑通。

「Ralph」没有复杂的架构，没有花哨的界面，其核心代码甚至只有5行 Bash 脚本。

在Ralph迅速走红之后，Claude Code官方也推出了一套Ralph Wiggum插件，通过停止钩子和迭代优化在 Claude Code 中实现持久、自我纠正的 AI 开发循环。

这也是前段时间帮助CC之父 Boric Cherny 一个月内提交了 259 个 PR，添加4 万行代码的“神器”。

这套“神器”的创建者——澳洲放羊大叔 Geoffrey Huntley，几乎不用碰键盘，花了三个月时间构建了一整套编程语言。他表示：神奇的是，Ralph 能够构建出这门语言，并且能够在 LLM 训练数据集中没有该语言的情况下编程。

Geoffrey还分享，有人用 Ralph 仅花费 297 美元的 API 成本，就完成了一个原本报价 50,000 美元的外包项目。

Ralph已经引爆了硅谷的程序员圈子。AI初创公司Agent Integrator的创始人Damian Player甚至写了一篇文章感叹：现在学到这些东西的人三个月后将无人能及！

事情的起因是，一天晚上，Damian的工作还没有完成，但他已经没有精力继续了。于是他打开了Ralph，合上笔记本电脑去睡觉了。

结果第二天早上醒来一看：代码有6条更新，一切正常。

他特别强调：“我一行代码都没写。”

那么，Ralph到底是什么？为什么会有这么大的魔力？

Ralph：在你睡觉的时候帮你跑代码

故事起源于2025年5月，长期从事开源软件开发、后来选择去澳洲放羊的的工程师Geoffrey Huntley，一直苦恼于AI编程工作流中的一个根本性局限：人类在环（human-in-the-loop）。

简单来说就是，尽管AI现在可以自动写代码，但用户还需要手动复核和重新提示每个错误，极大限制了生产力。

于是他写了5行bash代码，并以《辛普森一家》中那个天真、但不达目的誓不罢休的角色Ralph Wiggum来命名。

Ralph Wiggum as a "software engineer"

Ralph 是一个你不在电脑前时也能自动写软件的 AI，它的逻辑非常简单粗暴：

给它一堆小任务清单→它自己挑选一个→写代码、测试、运行→通过保存进度→失败重修→再跑→直到满足条件再退出。

Geoffrey Huntley表示，Ralph就是一个“猛击循环”。他解释，Ralph 的核心在于通过上下文工程，最大化底层模型的能力。而这种模式是通用的，可以应用到所有任务之上。

通过将模型在一次迭代中的全部输出（包括失败信息、堆栈追踪以及产生的幻觉内容），重新注入到下一次迭代的输入中，Huntley 构建了一个“上下文高压锅”。

这个“上下文高压锅”能让Ralph持续工作，不断循环，直到完成任务。不管你是在睡觉、吃饭，还是忙别的事情，Ralph 都会持续推进开发。

为什么这种“笨办法”有效？Geoffrey Huntley 提出了一个观点：AI 是不可靠的，但它是“最终一致”的。

大多数人在使用 AI 编程时，期望的是“一次做对”。如果 AI 犯错，人就会介入、修改、或者感到沮丧。

但Ralph 放弃了“一次做对”的幻想。它假设 AI 就是像 Ralph Wiggum 一样笨拙，会从滑梯上摔下来。但是，只要机器不知疲倦地尝试，并且每一次尝试都能得到反馈（比如编译器的报错、测试用例的失败），它最终会收敛到一个正确的状态。

Damian指出，Ralph解决了AI编程工具一个常见的痛点：大多数人打开 AI 编程工具时，只有一个想法，没有清晰计划。可能45 分钟后，你已经第三次在修同一个 bug，但AI已经忘了你最初要做什么。

根本原因在于，任务太大了。一个功能往往包含 20 个细节。AI 被迫同时记住所有事情，但它做不到，最终你不得不全程“保姆式”盯着它。

而Ralph解决这个问题的方法，就是把工作拆到足够小，小到 AI 可以在“忘记之前”一次性完成。当做完、验证、保存之后，再继续下一件，不混乱、不反复，也不会频繁向用户求助。

这正是优秀工程团队多年来最稳妥的做法：拿一个任务 → 完成 → 放回 → 再拿下一个。Ralph 就是这种工程工作流的 AI 版本。

用户不需要一步步教 AI 怎么写代码，只需要描述最终产品应该是什么样的。人类变成了产品设计师，而AI 则扮演整个工程团队。

如何让Ralph真正跑起来？

那么，如何让Ralph融入自己的工作流，真正发挥生产力呢？

第一步，描述清楚你的需求。

你可以连续讲两三分钟，把所有想法都说出来，然后让 AI 将这些零散的描述整理成一份正式的需求列表。

比如：“我希望用户按优先级筛选任务，高、中、低，一个包含所有选项的下拉菜单。选择一个过滤列表。”

第二步，拆解需求。

把需求拆解成可以明确验收的小任务，每个任务都必须有清晰的成功标准，只存在“Yes or No”的判断。

• 好的例子：“增加一个优先级列，默认为中等。”“下拉菜单显示选项：全部、高、中、低”。
• 不好的例子：“把它做好看点”“让它变美观”。因为 AI 无法判断怎样才算完成。

第三步，运行Ralph。

在电脑上启动Ralph，它会自动循环执行任务：抓取一个任务 -> 构建 -> 测试 -> 成功则保存 -> 抓取下一个。 重复直到完成。

相比其他 AI 编程方式，Ralph 的优势在于，每一轮都是全新开始，没有上下文堆积带来的混乱；成功标准明确，AI 不需要反复询问你是否满意；每一轮的经验都会被记录并复用，错误不会反复出现。

因此，如何写提示词会变得非常关键，用户需要把精力重点放在“描述”上。

模糊的描述只会产生垃圾输出，过大的任务必然失败，不清晰的成功标准会让 AI 不知道何时停下来。在需求上多花一个小时，往往能节省十个小时的返工时间。

“描述”本身就是你与 Ralph 之间的契约，一旦写清楚，后续几乎全部可以自动完成。

至于成本，一次典型的 Ralph 运行大约是 10 轮，总成本约 30 美元。

据Geoffrey Huntley分享，在一次YC Combinator组织的创业黑客松中，一个团队用 Ralph 一夜之间交付了 6 个不同的项目。

当然，Damian还指出，Ralph 并不是魔法。你仍然需要审查代码、亲自测试，并处理一些边缘情况。

一个常见的结果是：Ralph 能完成 90% 的工作，而你只需要花一小时修完最后的 10%。它真正的价值在于，把一整天的高强度开发工作，变成一小时的收尾，并且这些主要工作是在你睡觉时完成的。

Ralph的关键：让AI始终处在“最聪明”的状态

2025年12月，Claude Code官方也推出了一套Ralph Wiggum插件，但它与民间流传的这套Ralph技巧略有不同。

Ralph的创建者Huntley设计的脚本依赖的是“蛮力推进”，而Anthropic官方插件的设计核心则建立在一个明确的原则之上：失败即数据。

在官方文档中，这种差异被阐述得非常清楚。Anthropic 的实现引入了一种专门的 “Stop Hook” 机制——用于拦截 AI 试图退出 CLI 的行为。

具体流程如下：

• 当 Claude 判断任务已经完成并准备退出时，插件会拦截退出行为，暂停执行流程；
• 随后，它会校验是否满足一个明确的「完成承诺」，例如“所有测试均已通过”；
• 如果该承诺未被满足，系统就会将失败信息整理为一个结构化的数据对象，并重新注入到后续流程中作为反馈。

但在最新的文章中，Damian指出，Anthropic官方搞错了Ralph的重点。

这套Ralph Wiggum 插件，其实做了一件并非原作者本意的事情：它没有彻底清空上下文，而是选择了压缩上下文。

所谓压缩，就是让 AI 回顾上一轮发生的所有事情，然后自行判断哪些信息“值得”带到下一轮。听起来很合理，但这里存在一个致命问题：AI 并不知道什么才是真正重要的。它只能猜。

一旦它猜错了，关键信息就会消失，Bug 开始叠加，功能以一种难以理解的方式崩坏。

而 Ralph 的核心价值——“每一轮都是干净的开始”，也会随之消失。

官方插件还引入了最大迭代次数和完成条件。但在很多场景下，你其实希望 Ralph 无限运行：它会发现你没意识到的 Bug，补上你没想到的改进，暴露那些如果上线一定会出事故的边缘情况。一旦人为限制迭代次数，这种探索能力就被直接掐断了。

他还指出，另一个大家常犯的错误是：让 AI 在每一轮循环中修改自己的指令。

一种流行做法是让 agent 在每次迭代后更新一个 agents.md 文件，把“学到的经验”写进去，供下一轮使用。听起来很聪明，结果却是灾难性的。

模型天生就偏向冗长输出。每一轮都会增加 token。十轮之后，你的上下文窗口还没开始真正干活，就已经被这些“学习笔记”塞满了。你本来是想让 AI 变聪明，结果却把它推到了最容易出错的状态区间。

在正统的 Ralph 实现中，Prompt 是静态的。唯一会变化的，只是任务是否完成的一个简单标记，其余内容一律不增长。

Damian强调，Ralph 的关键，并不是“让 AI 跑在一个循环里”——说实话，任何人写几行脚本都能做到这一点。

Ralph 真正有效的原因只有一个：它让 AI 始终工作在“最聪明”的状态。

大语言模型会随着上下文变长而变“笨”，但Ralph每完成一个任务，就会清空上下文。

每一次循环，都是一次满血重开——这才是 Ralph 的核心。

放羊大叔：我亲手杀死了软件工程

在文章《一切都是Ralph Loop》中，放羊大叔Geoffrey Huntley感慨个人的编程方式彻底变天了。

他坦言，自己现在构建软件的方式和三年前的做法完全不同。

以前标准的软件工程实践，是“纵向堆叠式”的——一块一块往上搭，就像在玩积木或叠叠乐。

而现在，他把一切都当作循环处理。Ralph 就是通过可控、可重复、可验证的循环，把不确定的智能行为，压缩成工程上可用的过程。

 Huntley还指出，现在圈子里存在着一种分歧：

“现在这形成了分歧——软件工程师公开拒绝人工智能，或者仅通过 Claude Code/Cursor来加速乐高积木的组装过程......”

他直言：我已经亲手把软件开发杀死了！现在开发软件的成本比麦当劳的汉堡煎饼员还低，而且你可以在挂机时自动开发。

的确，Damian也表示，现在大多数开发者写一个功能需要6-8小时，而用上Ralph，你只需要花1 小时写清需求，然后睡一觉，等你醒来功能已经完成。

这是5倍效率差。

再把这个差距拉长到3个月，当别人还在手动debug时，你已经发布了十个项目，建立了作品集，拿下了客户，并积累了他们甚至还没开始学习的技能。

他坦言，“会用Ralph”和“不会用Ralph”之间的差距将是巨大的。而且，再不抓住这一机遇，就没什么优势可言了。

在几位大佬的呼吁下，不少开发者也开始纷纷使用Ralph，并在X上直呼“效果很好”。

一位网友分享了自己的产品，并表示两年前做同样的东西，他需要一支5人团队和200万美元，而现在单人花3天就可以完成。

Ralph是一个免费且开源的项目，链接已经放在下方。

Github链接：https://github.com/snarktank/ralph