- Um sistema de loop de IA de longa execução que percorre repetidamente uma lista de tarefas e as executa até a conclusão
- Executa com segurança CLIs de IA como Claude Code/Codex/Gemini em um ambiente sandbox com Docker
- Como operar
- Etapa 1: Instalar o Ralph
npx @pageai/ralph-loop
- Etapa 2: Escrever o PRD (documento de requisitos do produto) e a lista de tarefas: gerar um PRD a partir dos requisitos com a skill
prd-creator e revisar cada tarefa
- Etapa 3: Configurar o agente dentro do sandbox Docker
- Fazer login com
docker sandbox run claude .
- Certifique-se de marcar Yes em
Bypass Permissions mode. Esse é justamente o motivo de usar o sandbox
- Etapa 4: Executar o Ralph
./ralph.sh -n 50 # Executa o Ralph Loop 50 vezes
- Como funciona: em cada iteração, o Ralph faz o seguinte
- 1. Procura a tarefa incompleta de maior prioridade no arquivo
.agent/tasks.json
- 2. Executa as etapas da tarefa em ordem, conforme definido em
.agent/tasks/TASK-{ID}.json
- 3. Executa testes, lint e checagem de tipos
- 4. Conclui a tarefa, captura uma screenshot, atualiza o status da tarefa e faz commit das mudanças
- O que diferencia esta versão da PageAI de outros loops do Ralph Wiggum
- Geração de PRD e extração da lista de tarefas a partir dos requisitos
- Geração de uma tabela de consulta de tarefas a partir do PRD
- Decomposição das etapas de trabalho e geração dividida em etapas gerenciáveis
- Rastreamento do progresso iterativo (com exibição ao longo do tempo)
- Pré-visualização em tempo real do fluxo de saída e detecção da etapa de atividade (Thinking, Testing etc.)
- Captura de screenshot da tela atual
- Envio de notificações quando for necessária entrada humana
- Registro de histórico com saída limpa para cada iteração
- Exibição de métricas de tempo para cada iteração e para o tempo total
- Possibilidade de priorizar tarefas importantes com a função de steering
- Além disso
- Ao inserir requisitos não estruturados, o agente gera automaticamente um PRD e uma lista de tarefas
- Como usa uma tabela de consulta de tarefas com etapas detalhadas individuais, escala muito bem quando é preciso lidar com centenas de tarefas
- Roda em um ambiente sandbox, reforçando a segurança
- Exibe progresso e estatísticas, facilitando ver quais tarefas foram concluídas
- Instrui o agente a criar e executar testes automatizados e screenshots para cada tarefa
- Fornece visibilidade e rastreabilidade sobre o trabalho do agente
- Exibe o fluxo de saída e captura um log completo do histórico de cada iteração
- Licença MIT
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