这个古怪的名字让它更加火爆，但别被它迷惑了。Ralph Loop 是 Claude Code 缺失的关键组件之一，它正在提升 Claude Code 的性能。
Claude Code 一直存在一个根本性的问题：它以单轮模式运行。
尽管 Claude 的推理能力非常出色，但一旦它认为输出“足够好”，就会停止运行。实际上，如果它能不断迭代自身工作，效果会更好。
Ralph Loop 解决了这个问题。
它强制 Claude Code 在一个持续循环中运行，自主迭代其工作，直到任务真正完成。
它阻止了程序过早退出或满足于“差不多就行”。
在本教程中，我将带您了解 Ralph Loop 的工作原理、安装方法以及如何有效地使用它。
我们将一起构建一些东西，以便您亲身体验它带来的变化。
循环名称的由来
Ralph Wiggum可以说是《辛普森一家》中最愚蠢的角色之一。
他不断失败，犯下愚蠢的错误，却固执地陷入一个无限循环，直到最终成功。
这种孩子般的坚持正是该插件名称的灵感来源。
有了 Ralph Loop，Claude 就不能再轻易退出了。
它必须持续运行，直到任务真正完成。
Ralph Loop 的核心很简单。
它本质上是一个 bash while 循环，它会接收你的提示，将其传递给 Claude，等待响应，然后再次传递相同的提示：
while :; do cat PROMPT.md | claude ; done但他们并没有简单地将一行 bash 脚本封装成插件。
他们使用停止钩子机制将其正确地集成到了 Claude Code 中。
以下是运行 Ralph Loop 的流程：
Ralph Loop 基于以下几个关键原则：
Ralph Loop 已经在实际场景中证明了自身的价值。
在 Y Combinator 的一次黑客马拉松上，这项技术被用于一夜之间交付 6 个不同的代码库。
其中一个代码库是将browser-use的 Python 代码完全重写为 TypeScript。
更令人印象深刻的是，一个通常需要花费 5 万美元开发的项目，仅花费 297 美元的 API 开发成本就完成了开发、测试和评审。
甚至有人使用 Ralph Loop 创建了一种名为 CURSED 的全新编程语言。
它自主运行了大约 30 个小时来构建所有组件。
这些结果展示了当 Claude 不轻易放弃时，一切皆有可能。
在安装 Ralph Loop 之前，请确保您已安装并更新 Claude Code。
你可以使用以下命令安装 Claude Code：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code你还需要使用支持 /plugins 命令的版本。
2.0.76 或更高版本应该可以正常工作。
要检查您的版本，请运行：
claude --version
Claude Code 准备就绪后，安装 Ralph 非常简单。
在终端中运行以下命令：
/plugin install ralph-wiggum@anthropics
安装完成后，运行以下命令验证是否成功：
/plugin你应该会看到 Ralph 插件已列出。
安装后，您将可以使用以下三个命令：
基本的 Ralph Loop 命令如下所示：
/ralph-loop "" --completion-promise "DONE" --max-iterations 10 以下是各部分的作用：
--max-iterations 标志很重要。如果没有它，Claude 可能会无限循环执行一个不可能完成的任务，并耗尽你的token。
当你启动一个 Ralph 循环时，幕后会发生以下情况：
为了表明任务已完成，Claude 需要输出用
DONE 循环就是这样知道任务真正完成的。
让我们从一个简单的例子开始，看看 Ralph 是如何工作的。
运行以下命令：
/ralph-wiggum:ralph-loop "Create a simple Python function that validates email
addresses. Include edge case handling and write 3 test cases.
Output DONE when complete." --completion-promise "DONE" --max-iterations 5观察会发生什么：
你会注意到 Claude 的输出随着每次迭代而改进。
第一次迭代可能比较基础，但到最后一次迭代时，它会更加完善和完整。
如果需要提前停止循环，请运行：
/ralph-wiggum:cancel-ralph关于 Ralph Loop 的真相是：
模型本身并不神奇，你的提示才是关键。Ralph Loop 会放大你输入的任何内容。
模糊的提示会导致无限循环，毫无进展。
清晰、结构良好的提示会产生显著的效果。
最大的错误是对“完成”的定义含糊不清。
糟糕的提示：
Build a todo API and make it good.Claude 不知道“完善”是什么意思。它会一直循环猜测。
好的提示：
Build a REST API for todos.
When complete:
- All CRUD endpoints working
- Input validation in place
- Tests passing with coverage above 80%
- README with API documentation
Output COMPLETE when all criteria are met.看出区别了吗？
Claude 现在有了一份清单。它知道何时停止。
对于复杂的任务，请将其分解为多个阶段。
错误提示：
Create a complete e-commerce platform.这太大了。Claude 会迷失方向。
正确提示：
Build an e-commerce platform in phases:
Phase 1: User authentication with JWT and tests
Phase 2: Product catalog with list and search functionality
Phase 3: Shopping cart with add and remove features
Complete each phase before moving to the next.
Output COMPLETE when all phases are done.每个阶段都易于管理。
Claude 可以集中精力，完成任务，然后继续前进。
您可以将错误检查直接集成到提示中。
错误提示：
Write code for feature X.正确提示：
Implement feature X using TDD:
1. Write failing tests first
2. Implement the feature
3. Run the tests
4. If any tests fail, debug and fix
5. Refactor if needed
6. Repeat until all tests pass
Output DONE when all tests are green.这强制 Claude 验证自身的工作。
每次迭代都会捕获并修复前一次迭代中的错误。
始终使用 --max-iterations 参数。
这可以避免两个问题：
对于大多数任务，10-20 次迭代是一个不错的起点。
对于复杂的项目，您可以增加到 30-50 次迭代。
/ralph-wiggum:ralph-loop "Your task" --max-iterations 20 --completion-promise "DONE"你可以告诉 Claude 在卡住时该怎么做。
Implement feature X with full test coverage.
If after 10 iterations you cannot complete the task:
- Document what's blocking progress
- List approaches you've tried
- Suggest alternative solutions
Output DONE when complete or STUCK if blocked.这样，即使循环失败也能提供有用的信息。
这里有一个您可以灵活调整的实用模板：
[Clear task description]
Requirements:
- [Specific requirement 1]
- [Specific requirement 2]
- [Specific requirement 3]
Success criteria:
- [Measurable outcome 1]
- [Measurable outcome 2]
- [Measurable outcome 3]
Output COMPLETE when all criteria are met.保持具体和可衡量。让 Claude 知道“完成”是什么样子。
Ralph Loop并非适用于所有情况。但当它适用时，它确实能带来显著的效果。
好的使用场景：
何时不适合使用 Ralph Loop
有些任务并不适合循环模型。
不适用于：
Ralph Loop 既可以省钱，也可以烧钱。
区别在于您如何使用它。
为了控制成本：
还记得那个只花了 297 美元就完成了价值 5 万美元的项目吗？这得益于清晰的提示和明确的任务定义。在复杂任务中使用模糊的提示会迅速耗尽你的预算。
Ralph Loop 解决了 AI 编码工具的一个实际问题。
单次执行的方式无法充分发挥性能。如果允许 Claude 迭代执行自己的工作，它就能做得更好。
使用 Ralph Loop，您可以获得：
抛开这个略显怪异的、受《辛普森一家》启发的名字不谈，对于任何认真对待 AI 编码的人来说，这款插件都是一款实用的工具。
原文链接：Ralph Loop：不知疲倦的牛马 - 汇智网
更新时间：2026-01-06
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