Ralph：你的 PRD 写完之前它不停
Ralph 做的事很简单：反复运行 AI 编程工具，直到你的需求文档里每一条都完成为止。你给它一份 PRD，它启动 Claude Code 或 Amp，能做多少做多少，提交代码，然后重新开一个干净的会话接着做下一个任务。不需要人盯着。
聪明的地方在于它怎么绕过上下文限制。每次迭代都是全新的上下文窗口，但记忆通过 git 历史和 progress.txt 文件保留下来。每个循环结束后，Ralph 把学到的东西写进 AGENTS.md，下一次迭代会自动读取。跨会话自我学习，第 10 轮比第 1 轮明显更聪明。
GitHub 上 15,900 颗星说明开发者确实需要这个。模式简单但执行到位：自然语言生成 PRD，自动拆分用户故事，持续积累经验。你描述想要什么，Ralph 自己拆解成具体任务然后一个一个磨完。
默认用 Amp，加个 flag 切 Claude Code。每次跑 10 轮，可配置。整个东西就是 shell 脚本加几个 skill 文件，基于 Geoffrey Huntley 的 Ralph 模式。有时候最好的工具就是最简单的。
https://github.com/snarktank/ralph
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聪明的地方在于它怎么绕过上下文限制。每次迭代都是全新的上下文窗口，但记忆通过 git 历史和 progress.txt 文件保留下来。每个循环结束后，Ralph 把学到的东西写进 AGENTS.md，下一次迭代会自动读取。跨会话自我学习，第 10 轮比第 1 轮明显更聪明。
GitHub 上 15,900 颗星说明开发者确实需要这个。模式简单但执行到位：自然语言生成 PRD，自动拆分用户故事，持续积累经验。你描述想要什么，Ralph 自己拆解成具体任务然后一个一个磨完。
默认用 Amp，加个 flag 切 Claude Code。每次跑 10 轮，可配置。整个东西就是 shell 脚本加几个 skill 文件，基于 Geoffrey Huntley 的 Ralph 模式。有时候最好的工具就是最简单的。
https://github.com/snarktank/ralph
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