आखिरकार वह आ गया जिसकी आप सभी को प्रतीक्षा थी! राल्फ टीयूआई, विज़ुअलाइज़्ड राल्फ लूप

# आखिरकार वह आ गया जिसकी आप सभी को प्रतीक्षा थी! राल्फ टीयूआई, विज़ुअलाइज़्ड राल्फ लूप मैंने पहले **ralph-loop** पर एक ट्यूटोरियल लिखा था, और कई दोस्तों ने इसे चलाने के बाद एक समान प्रतिक्रिया दी: **यह बहुत अच्छा है, क्लाउड कोड आखिरकार लंबे समय तक चल सकता है।** लेकिन कभी-कभी आप देखते हैं कि यह स्थिर लगता है, और आप मदद नहीं कर सकते लेकिन आश्चर्य करते हैं: "क्या यह आगे बढ़ रहा है, या यह वहीं घूम रहा है?" यही कारण है कि मैंने हाल ही में **ralph-tui** के साथ खिलवाड़ किया।  **ralph-tui क्लाउड कोड को बाध्य नहीं करता है, यह राल्फ लूप के सार को विरासत में लेता है और विकसित करता है, और कार्य निष्पादन और प्रक्रिया को दृश्यमान बनाता है, जिससे बड़े मॉडल को लंबे समय तक काम करने की सीमा बहुत कम हो जाती है।** आप पूरी तरह से अन्य एजेंटों, अन्य मॉडलों, घरेलू लोगों, सस्ते लोगों को जोड़ सकते हैं जिन्हें आप लंबे समय तक चला सकते हैं। राल्फ-टीयूआई के साथ, हम आम लोगों के लिए, इसका अर्थ मैनुअल ट्रांसमिशन से ऑटोमैटिक ट्रांसमिशन में बदलना है जिसमें क्रूज़ कंट्रोल भी है। ## यह वास्तव में क्या है? आप राल्फ-टीयूआई को "**एआई कोडिंग एजेंट का लूप ऑर्केस्ट्रेटर**" समझ सकते हैं, लेकिन यह केवल "चलने" से संतुष्ट नहीं है, यह "**आप देख सकते हैं, नियंत्रित कर सकते हैं, पुनर्प्राप्त कर सकते हैं**" के बारे में अधिक चिंतित है। इसका मूल कार्य मोड बहुत सरल है: - आप इसे कार्यों का एक गुच्छा देते हैं (यह पीआरडी से आ सकता है, या किसी अन्य कार्य प्रणाली से) - यह उच्चतम प्राथमिकता वाले को चुनता है - प्रॉम्प्ट को एक साथ रखता है - एजेंट को निष्पादित करने के लिए खींचता है - तय करता है कि क्या यह कार्य पूरा हो गया है - स्थिति लिखता है - अगला दौर जारी है मुख्य बात यह है कि: आप यह सब टर्मिनल में देख सकते हैं, और आप इसे किसी भी समय रोक सकते हैं और इसे किसी भी समय संभाल सकते हैं। आधिकारिक तौर पर इसकी स्थिति को बहुत स्पष्ट रूप से लिखा गया है: एक इंटरैक्टिव टीयूआई के साथ एक एजेंट लूप ऑर्केस्ट्रेटर, और टीयूआई / हेडलेस / रिमोट का समर्थन करता है। ## मैं क्यों कहता हूं कि यह "लंबे समय तक चलने" के लिए अधिक उपयुक्त है? स्क्रिप्ट चलाने के लूप के साथ सबसे बड़ी समस्या यह नहीं है कि यह नहीं चल सकता है, बल्कि यह है कि आप नहीं जानते कि यह कहां चल रहा है। आप देखते हैं कि लॉग तेजी से अपडेट हो रहे हैं, और पंखा भी खुशी से घूम रहा है, लेकिन आपको यकीन नहीं है: - क्या यह एक ही बग को बार-बार ठीक कर रहा है? - क्या यह लगातार एक ही कोड को बदल रहा है और फिर उसे वापस बदल रहा है? - क्या यह पूरा हो गया है, लेकिन बस बाहर नहीं निकला? - क्या यह किसी परीक्षण में फंस गया है और एक मृत लूप में है?  राल्फ-टीयूआई का समाधान बहुत "इंजीनियरिंग" है: - सत्र अवधारणा है, स्थिति डिस्क पर गिर जाएगी (.ralph-tui/session.json) - यदि यह क्रैश हो जाता है, तो इसे पुनर्प्राप्त किया जा सकता है (क्रैश रिकवरी) - एक लॉक तंत्र है, कई उदाहरणों को खोलने और निर्देशिका को टोफू में बदलने से बचने के लिए - इसे हेडलेस को सीआई चलाने के लिए भी फेंका जा सकता है, और यहां तक कि दूरस्थ रूप से एक श्रोता को दूर से खोला जा सकता है, और स्थानीय टीयूआई कनेक्ट हो सकता है एक वाक्य में: **यह अधिक "आप एक कोड लिखने वाले कार्यकर्ता का प्रबंधन कर रहे हैं" की तरह है, न कि "आप एक स्क्रिप्ट को झटके मारते हुए देख रहे हैं"।** ## कैसे स्थापित करें राल्फ-टीयूआई सूट बन/टाइपस्क्रिप्ट पारिस्थितिकी तंत्र है, इसलिए इसे स्थापित करना काफी आसान है। आधिकारिक तौर पर एक स्थापना पृष्ठ भी दिया गया है। पहले पुष्टि करें कि आपकी मशीन पर बन है: `bun --version` फिर राल्फ-टीयूआई स्थापित करें (मैं यहां एक विशिष्ट स्थापना विधि देता हूं, विशिष्टता के लिए आधिकारिक स्थापना पृष्ठ देखें): `bun add -g ralph-tui` स्थापना के बाद पुष्टि करें: `ralph-tui --help` यदि आप नोड पार्टी हैं और बन को नहीं छूना चाहते हैं, तो यह भी ठीक है: `npm i -g ralph-tui` ## पहले कोई बड़ी गतिविधि न करें, एक न्यूनतम बंद लूप चलाएं मैं सुझाव देता हूं कि पहली बार उपयोग करने पर, तुरंत "पूरी रेपो को फिर से बनाने" जैसा कुछ न करें। आप बस एक काम करें: **इसे एक स्वीकार्य छोटे कार्य के माध्यम से चलाएं।** ### आरंभ करना कोई भी निर्देशिका खोलें: `mkdir ralph-tui-demo && cd ralph-tui-demo ralph-tui setup` यह एक इंटरैक्टिव विज़ार्ड प्रक्रिया में प्रवेश करेगा, जो संक्षेप में "राल्फ-टीयूआई को आपकी इस रिपॉजिटरी में स्थापित करना" है, यह करेगा:- स्वचालित रूप से पता लगाएं कि आपकी मशीन पर कौन से एजेंट स्थापित हैं (जैसे Claude Code, OpenCode, आदि) - प्रोजेक्ट में एक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल उत्पन्न करें: .ralph-tui/config.toml - PRD पीढ़ी/कार्य रूपांतरण से संबंधित कौशल को आसानी से स्थापित करें (बाद में आपको इसे स्वयं मैन्युअल रूप से नहीं करना पड़ेगा) मेरी व्यक्तिगत सलाह: पहली बार आलसी मत बनो, **setup को एक बार अवश्य चलाएं**। ### प्रोजेक्ट PRD उत्पन्न करें setup चलाने के बाद, अगला चरण आधिकारिक ट्यूटोरियल में सबसे महत्वपूर्ण है, और यह वह चरण है जिसे एक सार्वजनिक खाता डेमो के रूप में लिखना सबसे उपयुक्त है: **create-prd**। `ralph-tui create-prd --chat` यह कमांड एक संवादात्मक प्रक्रिया में प्रवेश करेगा, यह एक उत्पाद प्रबंधक की तरह आपकी आवश्यकताओं के लक्ष्यों, सीमा शर्तों और स्वीकृति मानदंडों के बारे में पूछेगा। पूछने के बाद, यह प्रोजेक्ट में सीधे दो चीजें आउटपुट करेगा (यह मुख्य बात है): - एक PRD की मार्कडाउन फ़ाइल: ./tasks/prd-feature.md - एक निष्पादन योग्य कार्य फ़ाइल: ./prd.json इस चरण में, आप वास्तव में ralph-tui के "मानक बंद लूप" में प्रवेश करते हैं: **आवश्यकता (PRD) → कार्य (prd.json) → निष्पादन (run)** ### run करें prd.json के साथ, run करना स्वाभाविक है: `ralph-tui run --prd ./prd.json` आप देखेंगे कि TUI शुरू हो गया है, लूप शुरू हो गया है: कार्य चुनें → निष्पादित करें → पूर्ण होने का निर्धारण करें → स्थिति लिखें → समाप्त करें या अगला दौर। पहली बार चलाने पर, मैं दृढ़ता से एक पुनरावृत्ति सीमा जोड़ने की सलाह देता हूं, पहले इसे पिंजरे में बंद करें: `ralph-tui run --prd ./prd.json --iterations 5` चलाने के बाद, आप परिवर्तनों को देखें, परीक्षण चलाएं, और देखें कि PRD और कार्य अपेक्षित हैं या नहीं। पुष्टि करें कि यह लिंक खुला है, फिर पुनरावृत्तियों को छोड़ दें, फिर हेडलेस/रिमोट पर जाएं, यह एक विश्वसनीय ताल है। इस समय, आप मूल रूप से पुष्टि कर सकते हैं: **यह लूप वास्तव में चल रहा है।** ## मॉडल/एजेंट कैसे चुनें? पैसे बचाने के बारे में सच बताना होगा मुझे पता है कि बहुत से लोग सबसे ज्यादा इस बात की परवाह करते हैं: "क्या मैं Claude Code का उपयोग किए बिना कर सकता हूं? क्या मैं सस्ते मॉडल का उपयोग कर सकता हूं?" उत्तर है: **हाँ।** ralph-tui आपको एजेंट और मॉडल निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है (आधिकारिक run दस्तावेज़ में उदाहरण हैं)। उदाहरण के लिए, Claude Opus का उपयोग करें: `ralph-tui run --prd ./prd.json --agent claude --model opus` लेकिन ईमानदारी से कहूं तो, मैं स्वयं "परीक्षणों को पूरक करने, लिंट को ठीक करने" जैसे कार्यों के लिए Opus का उपयोग नहीं करूंगा, यह बहुत महंगा है। मेरी आदत स्तरीकरण करना है: - **सस्ते मॉडल**: बड़ी मात्रा में दोहराए जाने वाले श्रम को चलाएं (परीक्षणों को पूरक करें, टिप्पणियों को पूरक करें, प्रारूप को ठीक करें, सीमाएं जोड़ें) - **महंगे मॉडल**: केवल महत्वपूर्ण नोड्स पर दिखाई दें (आर्किटेक्चर समायोजन, कठिन बग, मुख्य तर्क) यदि आप एक सामान्य डेवलपर हैं, तो यह विचार और भी महत्वपूर्ण है। क्योंकि आप एक बड़ी कंपनी का बजट नहीं हैं, इसलिए आपको लागत को नियंत्रित करने योग्य बनाना होगा ताकि आप लंबे समय तक दौड़ सकें। ## थोड़ा और मज़ा करना चाहते हैं? "PRD लिखना" भी एजेंट को सौंपें ralph-tui में एक डिज़ाइन है जो मुझे बहुत पसंद है: यह कौशल का समर्थन करता है (सीधे शब्दों में कहें तो यह एजेंट के लिए एक प्लग-इन कमांड है)। आधिकारिक स्थापना विधि add-skill का उपयोग करना है: `bunx add-skill subsy/ralph-tui --all` या इसे एक निर्दिष्ट एजेंट पर स्थापित करें, जैसे claude-code: `bunx add-skill subsy/ralph-tui -a claude-code -g -y` स्थापित करने के बाद, आप एजेंट सत्र में स्लैश कमांड का उपयोग कर सकते हैं: `/ralph-tui-prd /ralph-tui-create-json /ralph-tui-create-beads` यह बहुत कुछ ऐसा है जैसे आपने IDE में एक प्लग-इन स्थापित किया है, सिवाय इसके कि यह प्लग-इन एजेंट के लिए है। इसका अर्थ है "मानव श्रम आवश्यकताओं को स्थानांतरित करने" के समय को कम करना, ताकि आवश्यकता → कार्य → निष्पादन एक असेंबली लाइन की तरह हो। ## इसका उपयोग कब करना चाहिए? कब नहीं करना चाहिए?मुझे उस तरह का कथन पसंद नहीं है कि "सब कुछ AI से किया जा सकता है", यह लोगों को गुमराह करना आसान है। उपकरण केवल उपकरण हैं, वे केवल उपयुक्त परिदृश्यों में मूल्यवान हैं। ### ralph-tui का उपयोग करने के लिए उपयुक्त परिदृश्य आपके पास इस तरह के बहुत सारे काम हैं: - परीक्षणों को पूरक करना (विशेष रूप से पुरानी परियोजनाओं में) - lint / format को ठीक करना - छोटे चरण का रिफैक्टरिंग (डुप्लिकेट कोड को कम करना) - बैच में प्रकार जोड़ना, सीमाओं को पूरक करना - आवश्यकताओं को विघटित करने के बाद कार्य कतार के अनुसार धीरे-धीरे आगे बढ़ाना इस प्रकार के कार्यों में एक समानता है: **कार्यों की संख्या अधिक है, दोहराव अधिक है, स्वीकार किया जा सकता है, और इसे पुनरावृत्त रूप से आगे बढ़ाया जा सकता है।** ### ralph-tui को जबरदस्ती उपयोग करने के लिए उपयुक्त नहीं परिदृश्य आप यह कर रहे हैं: - एक बार का बड़ा रिफैक्टरिंग, स्वीकृति मानक अस्पष्ट हैं - आवश्यकताएं स्वयं अस्पष्ट हैं, आपकी बुद्धि में निहित ज्ञान पर निर्भर करती हैं - बड़ी मात्रा में क्रॉस-टीम संचार / पुष्टि की आवश्यकता है - आपको उत्पाद निर्णय लेने की आवश्यकता है इस तरह के कार्य, एजेंट लूप केवल भ्रम को बढ़ाएगा। ## यह ralph-loop (ralph-claude-code) से कैसे अलग है? **ralph-claude-code** एक "Claude Code के ऑटोपायलट प्लग-इन" की तरह है: स्क्रिप्ट इसे खींचती है, लूप चलाती है, निकास का पता लगाती है, दर सीमित करती है, और सर्किट ब्रेकर आपके लिए सब कुछ कवर करता है। आप "तेज" चाहते हैं, यह बहुत तेज है। **ralph-tui** एक "एजेंट लूप के इंजीनियरिंग कंसोल" की तरह है: यह किसी विशेष मॉडल को नहीं जोड़ता है, न ही यह किसी विशेष कार्य प्रणाली को जोड़ता है। यह "लंबे समय तक चलने, देखने योग्य, नियंत्रणीय, पुनर्प्राप्त करने योग्य, और दूरस्थ" जैसी इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करना चाहता है। तो आप मुझसे पूछते हैं कि कैसे चुनें? - आप Claude Code उपयोगकर्ता हैं, और आप इसे जल्दी से चलाना चाहते हैं → ralph-claude-code - आप विभिन्न मॉडलों को कनेक्ट करना चाहते हैं, पैसे बचाना चाहते हैं, और लूप को एक सेवा के रूप में प्रबंधित करना चाहते हैं → ralph-tui ## अंत में: इसे अपनी रिपॉजिटरी को एक प्रयोगशाला न बनने दें मेरे पास एजेंट लूप चलाने के लिए कुछ लोहे के नियम हैं, मैं उन्हें यहां लिख रहा हूं, और यदि आप उनका पालन करते हैं, तो दुर्घटना की संभावना बहुत कम होगी: - **शाखाओं में चलाएं, main पर जानलेवा न बनें।** - **पहली बार चलाते समय --iterations जोड़ना सुनिश्चित करें, पहले छोटे चरणों में पुष्टि करें कि यह पागल नहीं होगा।** - **कार्य स्वीकार्य होना चाहिए**: या तो यह परीक्षण चला सकता है, या यह lint चला सकता है, या यह आउटपुट फ़ाइलों की तुलना कर सकता है। - **आपको रुकना सीखना होगा**: जब आप इसे चक्कर लगाते हुए देखते हैं, तो पैसे जलाते रहने से रोकना अधिक समझदारी है। - **सस्ते मॉडल मोटे काम करते हैं, महंगे मॉडल महत्वपूर्ण काम करते हैं**: लागत संचालित होती है, प्रार्थना नहीं की जाती है।प्रोजेक्ट एड्रेसः https://github.com/subsy/ralph-tui