就在不久前，Anthropic 发布的 Claude Code 终端工具让开发者们大呼过瘾。但即便如此，我们还是需要不断地在终端输入指令、确认修改、处理报错。如果能给 Claude 加上一个“自动驾驶”系统，让它根据需求文档自主编写代码、运行测试、修复 Bug，直到把功能彻底做完再通知我们，那该有多爽？
这就是 Ralph 诞生的初衷。
Ralph 是一个为 Claude Code 设计的自主 AI 开发循环系统。它不仅能让 Claude 连续工作，还内置了极其聪明的“退出检测”和“熔断保护”，确保 AI 在努力干活的同时，不会陷入死循环或者耗尽你的钱包。
什么是 Ralph 循环？
Ralph 的核心思想源于程序员 Geoffrey Huntley 提出的自主开发理念。它不再是一问一答的交互模式，而是一个闭环的流水线：
- 1. 读取指令：从 PROMPT.md 中获取项目需求。
- 2. 执行任务：驱动 Claude Code 在当前上下文中进行开发。
- 3. 追踪进度：实时更新任务清单，记录执行结果。
- 4. 智能评估：判断当前阶段性任务是否完成。
- 5. 自动重复：如果还没干完，继续下一轮循环，直到达成终极目标。
这种“自主”并不是盲目的，Ralph 拥有完善的监控体系。通过集成的 tmux 仪表盘，你可以像看电影一样，实时观察 AI 是如何一步步构建你的项目的。
为什么它比普通的 AI 脚本更强？
很多开发者尝试过写脚本让 AI 循环跑，但往往会遇到 API 超限、代码陷入逻辑死循环等问题。Ralph 针对这些痛点做了深度优化：
1. 智能退出与熔断机制
Ralph 不会无休止地运行。当它检测到任务清单全部打勾、Claude 连续多次反馈“已完成”，或者发现 AI 只是在原地踏步（比如反复修改同一行代码却无法通过测试）时，它会果断触发“断路器”停止运行，防止浪费 Token。
2. PRD 文档一键转项目
这是 Ralph 最令人惊艳的功能之一。你可以把现有的需求文档（PDF、Markdown、甚至 Word）直接丢给它。它会利用 AI 将这些文档拆解成技术规格书、任务列表和开发指令，自动初始化好整个项目结构。
3. 极强的会话连续性
通过 --continue 参数，Ralph 能够跨越多次循环保留上下文。即使因为 5 小时的 API 限制或者网络问题中断，它也能在重启后无缝衔接之前的进度。
4. 实时监控仪表盘
运行 ralph --monitor 后，它会开启一个直观的界面，显示当前的循环次数、API 调用配额、倒计时以及实时日志。这种一切尽在掌握的感觉，才是开发者需要的。
Star History Chart如何快速上手？
Ralph 的设计非常符合 Unix 哲学：安装一次，到处使用。
第一步：安装（仅需一次）
git clone https://github.com/frankbria/ralph-claude-code.git
cd ralph-claude-code
./install.sh
第二步：初始化你的项目
你可以从一个需求文档开始：
ralph-import my-requirements.md my-project
cd my-project
第三步：开启自动开发
ralph --monitor
接下来，你就可以去泡杯咖啡，看 Claude 在你的终端里指点江山了。
开发者社区的新利器
目前 Ralph 处于 v0.9.8 版本，已经拥有了非常完善的测试覆盖率（276 个测试全部通过）。开发者 Frank Bria 还在持续更新，计划引入日志轮转、干跑模式（Dry-run）以及 Git 自动回滚等更高级的功能。
对于那些厌倦了繁琐重复编码、想要尝试“声明式开发”的同学来说，Ralph 无疑是目前 Claude 生态中最值得尝试的工具之一。它不仅仅是一个脚本，更像是一个初具雏形的 AI 队友。
未来的软件开发，或许真的只需要写好一份完美的 PROMPT.md。
GitHub 项目链接地址：https://github.com/frankbria/ralph-claude-code
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