Konačno je tu što ste tražili! Ralph TUI, vizualizacija Ralph Loopa

Prije sam napisao tutorijal o ralph-loopu, a mnogi su prijatelji, nakon što su ga isprobali, imali slične povratne informacije: Super je, Claude Code se konačno može pokretati dulje vrijeme. Ali ponekad, kada ga promatrate, čini se da se ne miče, pa se ne možete ne zapitati: "Napreduje li ili se vrti u krug?"

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

ralph-tui ne obvezuje korištenje Claude Codea, on nasljeđuje i razvija bit ralph loopa, te vizualizira izvršavanje zadataka i proces, što uvelike smanjuje prepreke za dugotrajan rad velikih modela. Možete koristiti i druge agente, druge modele, domaće, jeftine, one koje si možete priuštiti da ih pokrećete dugoročno. S ralph-tui, za nas obične ljude, to je kao prelazak s ručnog mjenjača na automatski s tempomatom.

Što je to zapravo?

ralph-tui možete shvatiti kao "orkestrator petlje za AI coding agente", samo što se ne zadovoljava time da "može raditi", već mu je važnije da "možete vidjeti, kontrolirati i vratiti".

Njegov osnovni način rada je vrlo jednostavan:

• Dajete mu hrpu zadataka (može biti iz PRD-a, može biti iz drugog sustava zadataka)
• On odabire onaj s najvišim prioritetom
• Sastavlja prompt
• Pokreće agenta da ga izvrši
• Procjenjuje je li zadatak završen
• Upisuje 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 veselo vrti, ali niste sigurni:

• Popravlja li isti bug više puta?
• Stalno mijenja li isti dio koda, a zatim ga vraća?
• Je li već završio, samo nije izašao?
• Je li 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 od pada (crash recovery)
• Ima mehanizam zaključavanja kako biste izbjegli da više instanci uništi direktorij
• Može se pokretati i headless u CI, pa čak i remote otvoriti listener na udaljenom poslužitelju, a lokalni TUI se povezuje s njim

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

Kako instalirati

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

Prvo provjerite imate li bun na svom stroju:

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

bun add -g ralph-tuiNakon instalacije provjerite:

ralph-tui --helpAko 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 prvi put ne radite odmah nešto poput "refaktoriranja cijelog repozitorija". Učinite samo jednu stvar: Neka prođe mali zadatak koji se može prihvatiti.

Inicijalizacija

Otvorite bilo koji direktorij:

mkdir ralph-tui-demo && cd ralph-tui-demo ralph-tui setupOvo će pokrenuti interaktivni čarobnjak, što je u osnovi "instaliranje ralph-tui u ovo spremište", a to će:

• Automatski detektira koje agente imate instalirane na svom računalu (npr. Claude Code, OpenCode itd.)
• Generira konfiguracijsku datoteku u projektu: .ralph-tui/config.toml
• Usput instalira vještine povezane s generiranjem PRD-a/pretvorbom zadataka (kasnije se nećete morati sami mučiti)

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 demoa za javni račun: create-prd.

ralph-tui create-prd --chat ova naredba će ući u interaktivni proces, koji će vas poput voditelja proizvoda ispitivati o ciljevima zahtjeva, graničnim uvjetima i kriterijima prihvaćanja. Nakon što završi s pitanjima, izravno će izbaciti dvije stvari u projektu (ovo je ključno):

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

U ovom koraku ste uistinu ušli u "standardnu zatvorenu petlju" 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.

Prvi put kada ga pokrenete, toplo preporučujem da dodate gornju granicu iteracije, prvo ga zatvorite u kavez:

ralph-tui run --prd ./prd.json --iterations 5 nakon što se završi, pogledajte promjene, pokrenite testove i provjerite jesu li PRD i zadaci u skladu s očekivanjima. Potvrdite da je ova veza prohodna, 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? O uštedi novca treba biti iskren

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

Odgovor je: da.

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

Na primjer, koristite Claude Opus:

ralph-tui run --prd ./prd.json --agent claude --model opus ali iskreno, ja osobno ne bih koristio Opus za obavljanje poslova poput "dopunjavanja testova, popravljanja lint-a", preskupo je. Moja navika je slojevita:

• Jeftini modeli: obavljaju 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 biti još bolji? Prepustite "pisanje PRD-a" agentu

ralph-tui ima dizajn koji mi se jako sviđa: podržava vještine (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 naredbu 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 treba koristiti? Kada ga ne treba koristiti?Ne sviđa mi se narativ "sve se može riješiti s AI-jem", lako je zavaravajući. Alat je samo alat, vrijedan je samo u prikladnom scenariju.

Scenariji prikladni za korištenje ralph-tui

Imate hrpu ovakvih poslova:

• Nadopunjavanje testova (posebno starih projekata)
• Popravljanje lint / formatiranja
• Mali koraci refaktoriranja (konvergencija ponavljajućeg koda)
• Skupno dodavanje tipova, nadopunjavanje granica
• Rastavljanje zahtjeva i postupno guranje prema redu čekanja zadataka

Ove vrste poslova imaju jednu zajedničku stvar: puno zadataka, visoka razina ponavljanja, prihvatljivost, iterativni napredak.

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 vašem mozgu
• Potrebna je velika komunikacija/potvrda između timova
• Potrebno je donositi prosudbe o proizvodu

U ovom zadatku, agent loop će samo povećati kaos.

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

ralph-claude-code je više kao "autopilot dodatak za Claude Code": skripta ga pokreće, pokreće petlju, detekcija izlaza, ograničavanje brzine, prekidač kruga su vam osigurani. Želite "brzo", i to je brzo.

ralph-tui je više kao "inženjerska konzola 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 Codea i želite ga brzo pokrenuti → ralph-claude-code
• Želite povezati različite modele, uštedjeti novac, želite upravljati loopom kao uslugom → ralph-tui

Konačno: nemojte dopustiti da vaš repozitorij postane laboratorij

Imam nekoliko željeznih pravila za pokretanje agent loopa, zapišite ih i slijedite, vjerojatnost neuspjeha će biti puno manja:

• Pokrenite na grani, nemojte se ubiti na main.
• Prvi put pokrenite s --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: pametnije je pauzirati nego nastaviti trošiti novac kada vidite da počinje kružiti.
• 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