İşte Beklediğiniz Şey! Ralph TUI, Ralph Loop'un Görselleştirilmesi

Daha önce ralph-loop hakkında bir eğitim yazmıştım ve birçok arkadaş denedikten sonra benzer geri bildirimlerde bulundu: Harika, Claude Code sonunda uzun süre çalışabiliyor. Ancak bazen hareketsiz gibi göründüğünde, içinizden - Makinenize hangi agent'ların (örneğin Claude Code, OpenCode vb.) yüklü olduğunu otomatik olarak algılar.

• Projenizde bir yapılandırma dosyası oluşturur: .ralph-tui/config.toml
• PRD oluşturma/görev dönüştürme ile ilgili yetenekleri (skills) hazır hale getirir (daha sonra kendiniz uğraşmanıza gerek kalmaz).

Kişisel önerim: İlk seferde tembellik etmeyin, setup mutlaka bir kez çalıştırılmalı.

Proje PRD'si Oluşturma

Setup tamamlandıktan sonraki adım, resmi öğreticideki en temel ve bir blog yazısı demosu olarak yazılmaya en uygun olan kısım: create-prd.

ralph-tui create-prd --chat komutu, bir diyalog sürecine girer ve bir ürün yöneticisi gibi size ihtiyaç hedeflerinizi, sınır koşullarınızı ve kabul kriterlerinizi sorar. Sorduktan sonra, projede doğrudan iki şey üretir (asıl önemli olan bu):

• Bir PRD markdown dosyası: ./tasks/prd-feature.md
• Doğrudan çalıştırılabilir bir görev dosyası: ./prd.json

Bu adıma geldiğinizde, ralph-tui'nin "standart döngüsüne" gerçekten girmiş olursunuz:

İhtiyaç (PRD) → Görev (prd.json) → Çalıştırma (run)

Çalıştırma

prd.json olduğunda, çalıştırmak doğaldır:

ralph-tui run --prd ./prd.json TUI'nin başladığını ve döngüye girdiğini göreceksiniz: görev seç → çalıştır → tamamlanmayı kontrol et → durumu yaz → bitir veya bir sonraki tur.

İlk çalıştırmada, bir yineleme sınırı eklemenizi şiddetle tavsiye ederim, önce onu kafese kapatın:

ralph-tui run --prd ./prd.json --iterations 5 Çalıştırdıktan sonra değişiklikleri, testleri, PRD'yi ve görevin beklentileri karşılayıp karşılamadığını kontrol edin. Bu bağlantının çalıştığını doğruladıktan sonra, yinelemeleri serbest bırakın, headless/remote'a geçin, bu güvenilir bir yaklaşımdır.

Bu noktada, temelde şunu doğrulayabilirsiniz: Bu döngü gerçekten çalışıyor.

Model/Agent Nasıl Seçilir? Tasarruf Konusunda Dürüst Olmak Gerekir

Birçok kişinin en çok merak ettiği şeyin şu olduğunu biliyorum: "Claude Code kullanmak zorunda mıyım? Daha ucuz modeller kullanabilir miyim?"

Cevap: Evet.

ralph-tui, agent ve model belirtmenizi destekler (resmi run belgelerinde örnekler var).

Örneğin, Claude Opus kullanmak:

ralph-tui run --prd ./prd.json --agent claude --model opus Ancak dürüst olmak gerekirse, "testleri tamamlama, lint düzeltme" gibi işler için Opus kullanmam, çok pahalı. Benim alışkanlığım katmanlandırmak:

• Ucuz modeller: Çok sayıda tekrarlayan işi yürütme (testleri tamamlama, açıklamaları tamamlama, formatı düzeltme, sınır ekleme)
• Pahalı modeller: Yalnızca kritik noktalarda sahneye çıkma (mimari ayarlamaları, zor hatalar, temel mantık)

Sıradan bir geliştiriciyseniz, bu yaklaşım daha da önemlidir. Çünkü büyük bir şirket bütçeniz yok, maliyetleri kontrol altında tutmanız gerekiyor, böylece uzun süre çalışabilirsiniz.

Daha Keyifli Hale Getirmek mi İstiyorsunuz? "PRD Yazma" İşini de Agent'a Bırakın

ralph-tui'nin sevdiğim bir tasarımı var: skills'i destekliyor (basitçe bir agent'ın eklenti komutları).

Resmi kurulum yöntemi add-skill kullanmaktır:

bunx add-skill subsy/ralph-tui --all veya belirtilen bir agent'a kurmak, örneğin claude-code:

bunx add-skill subsy/ralph-tui -a claude-code -g -y Kurulumdan sonra, agent oturumunda slash komutunu kullanabilirsiniz:

/ralph-tui-prd /ralph-tui-create-json /ralph-tui-create-beads Bu, IDE'ye bir eklenti kurmaya benziyor, ancak bu eklenti agent için. Anlamı, "manuel ihtiyaç taşıma" süresini azaltmak ve ihtiyaç → görev → yürütme sürecini daha çok bir üretim hattı gibi hale getirmektir.

Ne Zaman Kullanmalısınız? Ne Zaman Kullanmamalısınız?O türden "her şey AI ile halledilebilir" anlatısından pek hoşlanmıyorum, insanları yanıltmaya meyilli. Araç araçtır, sadece uygun senaryolarda değerlidir.

ralph-tui'nin Kullanıma Uygun Olduğu Senaryolar

Şu türden işleriniz varsa:

• Testleri tamamlama (özellikle eski projelerde)
• Lint / format düzeltmeleri
• Küçük adımlarla yeniden yapılandırma (tekrarlayan kodları bir araya getirme)
• Toplu tip ekleme, sınırları tamamlama
• İhtiyaçları parçalara ayırdıktan sonra görev kuyruğu ile yavaş yavaş ilerleme

Bu tür işlerin ortak bir noktası var: Görevler çok, tekrar oranı yüksek, kabul edilebilir, yinelemeli olarak ilerletilebilir.

ralph-tui'yi Zorla Kullanmaya Uygun Olmayan Senaryolar

Şu türden işler yapıyorsanız:

• Tek seferlik büyük yeniden yapılandırma, kabul kriterleri belirsiz
• İhtiyaçların kendisi belirsiz, beyninizdeki örtük bilgiye dayanıyor
• Çok sayıda ekip arası iletişim/onay gerektiriyor
• Ürün kararları vermeniz gerekiyor

Bu tür görevlerde, agent loop sadece karmaşayı büyütecektir.

ralph-loop (ralph-claude-code) ile Arasındaki Fark Nedir?

ralph-claude-code daha çok "Claude Code'un otomatik pilot eklentisi" gibi: Bir script onu ayağa kaldırır, döngüyü çalıştırır, çıkış algılama, hız sınırlama, devre kesici gibi her şeyi sizin için halleder. İstediğiniz "hız" ise, o da hızlıdır.

ralph-tui daha çok "agent loop'un mühendislik kontrol paneli" gibi: Belirli bir modele veya görev sistemine bağlı değildir. Çözmek istediği "uzun süre çalışma, gözlemlenebilirlik, kontrol edilebilirlik, kurtarılabilirlik, uzaktan erişilebilirlik" gibi mühendislik sorunlarıdır.

O zaman bana nasıl seçeceğimi soruyorsunuz?

• Zaten bir Claude Code kullanıcısısınız ve hızlıca çalıştırmak istiyorsunuz → ralph-claude-code
• Farklı modeller bağlamak, paradan tasarruf etmek, loop'u bir hizmet olarak yönetmek istiyorsunuz → ralph-tui

Son Olarak: Deponuzu Laboratuvar Olarak Kullanmasına İzin Vermeyin

Agent loop'u çalıştırırken kendime ait birkaç demir kuralım var, buraya yazıyorum, bunlara uyarsanız başarısızlık olasılığı çok daha düşük olacaktır:

• Dallarda çalıştırın, main üzerinde çılgınca işler yapmayın.
• İlk çalıştırmada mutlaka --iterations ekleyin, önce küçük adımlarla delirmeyeceğinden emin olun.
• Görevler kabul edilebilir olmalı: Ya testleri çalıştırabilmeli, ya lint'i çalıştırabilmeli, ya da çıktı dosyalarını karşılaştırabilmeli.
• Durmayı öğrenmelisiniz: Döngüye girdiğini gördüğünüzde, duraklatmak para yakmaya devam etmekten daha akıllıcadır.
• Ucuz modeller kaba işler yapar, pahalı modeller kritik işler: Maliyet, işletme ile ortaya çıkar, dua ile değil.Proje adresi: https://github.com/subsy/ralph-tui