- बार-बार task list को iterate करते हुए completion तक execute करने वाला लंबे समय तक चलने वाला AI loop system
- Docker sandbox environment में सुरक्षित रूप से Claude Code/Codex/Gemini जैसी AI CLI चलाना
- उपयोग का तरीका
- चरण 1: Ralph install करें
npx @pageai/ralph-loop
- चरण 2: PRD (product requirements document) और task list लिखें:
prd-creator skill से requirements से PRD बनाएं और हर task की review करें
- चरण 3: Docker sandbox के अंदर agent setup करें
docker sandbox run claude . चलाकर login करेंBypass Permissions mode पर ज़रूर Yes चुनें। sandbox इस्तेमाल करने की वजह यही है
- चरण 4: Ralph चलाएँ
./ralph.sh -n 50 # Ralph Loop को 50 बार दोहराकर चलाएँ
- काम करने का तरीका: हर iteration step में Ralph ये काम करता है
- 1.
.agent/tasks.json फ़ाइल में सबसे उच्च priority वाला incomplete task ढूँढता है
- 2.
.agent/tasks/TASK-{ID}.json में परिभाषित task steps को क्रम से execute करता है
- 3. test·linter·type check चलाता है
- 4. task complete करता है, screenshot लेता है, task status update करता है और changes commit करता है
- PageAI का यह version दूसरे Ralph Wiggum loops से अलग कैसे है
- PRD generation और requirements से task list extraction
- PRD से task lookup table बनाना
- task step breakdown और manageable steps में split generation
- iteration progress tracking (समय के साथ दिखाता है)
- real-time output stream preview और activity stage detection (Thinking, Testing आदि)
- मौजूदा screen का screenshot capture
- जब human input की ज़रूरत हो तो notification देना
- हर iteration के लिए साफ output के साथ history logging
- हर iteration और कुल समय के लिए timing metrics display
- Steering feature से महत्वपूर्ण tasks को पहले process किया जा सकता है
- अलग से
- unstructured requirements देने पर agent अपने-आप PRD और task list बना देता है
- individual detailed steps वाले task lookup table का उपयोग होने से सैकड़ों tasks संभालने की स्थिति में यह बहुत scalable है
- sandbox environment में चलने से security मज़बूत होती है
- progress और statistics दिखाकर completed tasks को आसानी से verify किया जा सकता है
- agent को हर task के लिए automated tests और screenshots बनाकर चलाने के निर्देश देता है
- agent के काम की visibility और traceability प्रदान करता है, और
- output stream दिखाता है और हर iterative task का पूरा history log capture करता है
- MIT license
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