Konačno je tu što ste tražili! Ralph TUI, vizualizacija Ralph Loop-a

Ranije sam napisao tutorijal o ralph-loop, a mnogi prijatelji su, nakon što su ga isprobali, imali slične povratne informacije: Super je, Claude Code se konačno može pokretati duže vrijeme. Ali ponekad, kada ga posmatrate, čini se da se ne miče, pa se ne možete oteti utisku: "Da li napreduje ili se vrti u krug?"

To je razlog zašto sam se nedavno bavio ralph-tui.

ralph-tui ne nameće obavezno korištenje Claude Code-a, on nasljeđuje i razvija suštinu ralph loop-a, te vizualizira izvršavanje zadataka i proces, što značajno smanjuje prag za dugotrajan rad velikih modela. Možete koristiti i druge agente, druge modele, domaće, jeftine, one koje si možete priuštiti da pokrećete dugoročno. Uz ralph-tui, za nas obične ljude, to je kao prelazak s ručnog na automatski mjenjač s tempomatom.

Šta je to zapravo?

ralph-tui možete shvatiti kao "aranžer petlje za AI coding agente", samo što on nije zadovoljan time da "može raditi", već mu je važnije da "možete vidjeti, kontrolirati i oporaviti".

Njegov osnovni način rada je vrlo jednostavan:

• Dajete mu hrpu zadataka (može biti iz PRD-a, može biti iz drugog sistema zadataka)
• On odabere onaj s najvećim prioritetom
• Sastavi prompt
• Pokrene agenta da ga izvrši
• Procijeni da li je zadatak završen
• Zapiše status
• Nastavlja sa sljedećim krugom

Ključno je: sve to možete vidjeti u terminalu i možete ga zaustaviti i preuzeti kontrolu u bilo kojem trenutku. Službeno je definirano kao: agent loop orchestrator s interaktivnim TUI-jem, koji podržava TUI / headless / remote.

Zašto kažem da je prikladniji za "dugoročno pokretanje"?

Najveći problem s pokretanjem petlje skripte nije to što se ne može pokrenuti, već to što ne znate dokle je stigla.

Gledate kako se logovi brzo ispisuju, a ventilator se sretno vrti, ali niste sigurni:

• Da li ponavlja ispravljanje iste greške?
• Da li stalno mijenja isti dio koda, a zatim ga vraća?
• Da li je već završio, samo nije izašao?
• Da li je zapeo u nekoj petlji testiranja?

Rješenje ralph-tui je vrlo "inženjersko":

• Ima koncept sesije, status se sprema na disk (.ralph-tui/session.json)
• Može se oporaviti nakon pada (crash recovery)
• Ima mehanizam zaključavanja, kako biste izbjegli da više instanci uništi direktorij
• Može se pokrenuti i headless u CI, pa čak i remote otvoriti listener na udaljenom serveru, a lokalni TUI se poveže na njega

Ukratko: više je kao da "upravljate radnikom koji zna pisati kod", nego da "gledate kako se skripta ponaša čudno".

Kako instalirati

ralph-tui je Bun/TypeScript ekosistem, pa je instalacija prilično jednostavna. Službena stranica također nudi upute za instalaciju.

Prvo provjerite imate li bun na svom računalu:

bun --version zatim instalirajte ralph-tui (ovdje dajem tipičan način instalacije, za detalje pogledajte službenu stranicu za instalaciju):

bun add -g ralph-tui Nakon instalacije provjerite:

ralph-tui --help Ako ste Node fan i ne želite koristiti bun, možete i ovako:

npm i -g ralph-tui

Nemojte odmah raditi velike stvari, pokrenite minimalnu zatvorenu petlju

Preporučujem da, kada ga koristite prvi put, ne radite odmah nešto poput "refaktoriranja cijelog repo-a". Uradite samo jednu stvar: omogućite da se izvrši mali zadatak koji se može prihvatiti.

Inicijalizacija

Otvorite bilo koji direktorij:

mkdir ralph-tui-demo && cd ralph-tui-demo ralph-tui setup Ovo će pokrenuti interaktivni proces, što je u suštini "instaliranje ralph-tui u ovo spremište", on će:

• Automatski detektira koje agente imate instalirane na svom stroju (kao što su Claude Code, OpenCode, itd.)
• Generira konfiguracijsku datoteku u projektu: .ralph-tui/config.toml
• Usput instalira skills vezane uz generiranje PRD-a/konverziju zadataka (tako da se ne morate sami mučiti kasnije)

Osobno preporučujem: Nemojte biti lijeni prvi put, setup se mora pokrenuti jednom.

Generiranje PRD-a projekta

Nakon što se setup završi, sljedeći korak je najvažniji dio službenog vodiča, koji je također najprikladniji za pisanje demo primjera za javnost: create-prd.

ralph-tui create-prd --chat ova naredba će ući u interaktivni proces, gdje će vas ispitivati poput product managera o ciljevima, granicama i kriterijima prihvaćanja zahtjeva. Nakon što završi s pitanjima, izbacit će dvije stvari izravno u projekt (ovo je ključno):

• Markdown datoteku PRD-a: ./tasks/prd-feature.md
• Datoteku zadataka koja se može izravno izvršiti: ./prd.json

U ovom trenutku ste uistinu ušli u "standardni zatvoreni krug" ralph-tui-a:

Zahtjev (PRD) → Zadatak (prd.json) → Izvršenje (run)

Pokretanje (run)

S prd.json, pokretanje (run) postaje prirodno:

ralph-tui run --prd ./prd.json Vidjet ćete da se TUI pokreće i započinje petlju: odabir zadatka → izvršenje → procjena dovršetka → pisanje statusa → završetak ili sljedeći krug.

Prilikom prvog pokretanja, toplo preporučujem da dodate gornju granicu iteracija, da ga prvo zatvorite u kavez:

ralph-tui run --prd ./prd.json --iterations 5 Nakon pokretanja, pogledajte promjene, pokrenite testove i provjerite jesu li PRD i zadaci u skladu s očekivanjima. Potvrdite da je ova veza ispravna, a zatim otpustite iteracije i prijeđite na headless/remote, to je pouzdan ritam.

U ovom trenutku možete u osnovi potvrditi: Ova petlja se stvarno pokrenula.

Kako odabrati model/agenta? Iskreno o štednji novca

Znam da je mnoge najviše briga: "Mogu li izbjeći korištenje Claude Code? Mogu li koristiti jeftinije modele?"

Odgovor je: Da.

ralph-tui vam omogućuje da odredite agenta i model (službena run dokumentacija ima primjere).

Na primjer, korištenje Claude Opus:

ralph-tui run --prd ./prd.json --agent claude --model opus Ali iskreno, ja osobno ne bih koristio Opus za "dopunjavanje testova, popravljanje lintinga", preskupo je. Moja navika je slojevito:

• Jeftini modeli: Pokreću puno ponavljajućeg rada (dopunjavanje testova, dopunjavanje komentara, popravljanje formata, dodavanje granica)
• Skupi modeli: Pojavljuju se samo u ključnim točkama (prilagodba arhitekture, teški bugovi, temeljna logika)

Ako ste obični programer, ovaj način razmišljanja je još važniji. Jer nemate proračun velike tvrtke, morate kontrolirati troškove kako biste mogli dugo raditi.

Želite li se više zabaviti? Prepustite "pisanje PRD-a" agentu

ralph-tui ima dizajn koji mi se jako sviđa: podržava skills (u osnovi, to je skup vanjskih naredbi za agenta).

Službeni način instalacije je pomoću add-skill:

bunx add-skill subsy/ralph-tui --all Ili instalirajte na određenog agenta, na primjer claude-code:

bunx add-skill subsy/ralph-tui -a claude-code -g -y Nakon instalacije, možete koristiti slash naredbe u sesiji agenta:

/ralph-tui-prd /ralph-tui-create-json /ralph-tui-create-beads Ovo je vrlo slično instaliranju dodatka u IDE, samo što je ovaj dodatak namijenjen agentu. Njegova je svrha smanjiti vrijeme "ručnog prenošenja zahtjeva", čineći zahtjev → zadatak → izvršenje više poput proizvodne linije.

Kada ga koristiti? Kada ga ne koristiti?Ne sviđa mi se narativ "sve se može riješiti pomoću AI", jer je lako zavesti ljude. Alat je samo alat, vrijedan je samo u odgovarajućim scenarijima.

Scenariji u kojima je ralph-tui prikladan

Imate hrpu ovakvih zadataka:

• Dopunjavanje testova (posebno starih projekata)
• Popravljanje lint / formatiranja
• Mali koraci refaktoriranja (smanjivanje ponavljajućeg koda)
• Grupno dodavanje tipova, dopunjavanje granica
• Rastavljanje zahtjeva i polako guranje prema naprijed putem reda zadataka

Ove vrste poslova imaju jednu zajedničku stvar: mnogo zadataka, visoka razina ponavljanja, prihvatljivo, iterativno napredovanje.

Scenariji u kojima nije prikladno forsirati ralph-tui

Radite ovo:

• Jednokratno veliko refaktoriranje, nejasni kriteriji prihvatljivosti
• Sam zahtjev je nejasan, oslanjate se na implicitno znanje u vašoj glavi
• Potrebna je velika komunikacija/potvrda između timova
• Potrebno je da donosite odluke o proizvodu

U takvim zadacima, agent loop će samo pojačati kaos.

U čemu je razlika između njega i ralph-loop (ralph-claude-code)?

ralph-claude-code je više kao "dodatak za autonomnu vožnju za Claude Code": skripta ga pokreće, pokreće petlju, detekcija izlaza, ograničavanje brzine, prekidači su tu da vas zaštite. Želite "brzo", i to je brzo.

ralph-tui je više kao "inženjerska kontrolna ploča za agent loop": ne fiksira određeni model, niti fiksira određeni sustav zadataka. Želi riješiti inženjerske probleme kao što su "dugoročno pokretanje, promatranje, kontrola, oporavak, daljinsko upravljanje".

Dakle, pitate me kako odabrati?

• Vi ste korisnik Claude Code-a i želite ga brzo pokrenuti → ralph-claude-code
• Želite povezati različite modele, uštedjeti novac, želite upravljati petljom kao uslugom → ralph-tui

Konačno: Ne dopustite da vaš repozitorij postane laboratorij

Imam nekoliko željeznih pravila za pokretanje agent loop-a, napišite ih ovdje i slijedite ih, vjerojatnost neuspjeha će biti puno manja:

• Pokrenite na grani, nemojte se ubiti na main-u.
• Prvo pokretanje mora dodati --iterations, prvo potvrdite u malim koracima da neće poludjeti.
• Zadatak mora biti prihvatljiv: ili može pokrenuti testove, ili može pokrenuti lint, ili može usporediti izlazne datoteke.
• Morate naučiti stati: vidite da počinje kružiti, pauziranje je pametnije od nastavka trošenja novca.
• Jeftini modeli rade grubi posao, skupi modeli rade ključni posao: trošak se upravlja, ne moli se za njega.Adresa projekta: https://github.com/subsy/ralph-tui