6.5 Ralph Wiggum 模式

进阶~$0.50-5.00

前置章节：6.1 上下文工程概念、5.1 AI 编码工具

把 Ralph 想象成"AI 夜班工人"：你睡前布置任务，醒来代码就写好了——但它可能会"加班加到破产"。

为什么需要它？（问题）

场景：AI 的"失忆症"

你有过这样的经历：

用 Claude Code / Cursor 开始一个复杂的编码任务
工作 30 分钟，进展顺利
上下文窗口填满，AI 开始"忘记"之前的决策
你关闭会话，去睡觉
醒来，开始新会话......AI 完全不知道你在做什么

残酷的真相

AI 的"记忆"是论 token 计费的，不是论天数的。就像《记忆碎片》的主角，每次醒来都得重新"纹身"来记住发生的事。

根本问题：AI 编码会话是短暂的。会话结束时上下文就死了。你的 AI 短期记忆以 token 计量，而不是天数。

如果你能设置一个任务，去睡觉，然后醒来发现 AI 一夜之间完成了它呢？

为什么叫"Ralph Wiggum"？

以《辛普森一家》中的 Ralph Wiggum 命名——那个可爱天真、以纯真决心坚持做事的角色。这个模式体现了这种精神：不断尝试、不断循环、永不放弃，偶尔说出令人惊讶的精彩话语。

创建者 Geoffrey Huntley："软件现在是陶器轮上的粘土。如果不对劲，就把它扔回轮子上重新做。"

一句话总结：Ralph = 给 AI 装上"永动机"，让它不睡觉地干活——但得小心你的信用卡。

它是什么？（概念）

Ralph = AI 的"无限循环打工模式"

Ralph Wiggum 模式 = 一个自主编码循环，其中：

你编写一个 PRD（产品需求文档）作为 JSON/Markdown 规范
一个shell 脚本反复将 PRD 喂给 AI 编码代理
每次迭代都是一个全新的上下文（没有记忆污染）
记忆通过 git 持久化 — 代理读取代码变更，而非对话历史
进度在文件中跟踪（progress.txt），在迭代间持久化

类比：AI 版的"土拨鼠之日"

就像电影《土拨鼠之日》，AI 每天醒来都"失忆"了，但世界（代码库）保留了昨天的变化——通过 git 提交记录。

关键洞察：Ralph 不维护对话上下文，而是使用 git 作为记忆。每次循环迭代都从头开始，但代理读取代码库（包含所有先前工作）和一个跟踪完成内容的 progress.txt 文件。

Git = AI 的"日记本"

就像《记忆碎片》的主角用纹身记事，Ralph 用 git commit 记录每一步——即使 AI "失忆"了，代码库还"记得"。

一句话总结：Ralph = AI + 无限循环 + Git 记忆 = 睡前布置任务，醒来收成果。

bash

# 简化的 Ralph 循环（实际实现）
while true; do
    # 检查是否所有 PRD 项完成
    if all_items_done; then
        echo "全部完成！去检查你的代码。"
        exit 0
    fi
    
    # 用全新上下文运行 AI 代理
    claude-code --message "读取 prd.json 和 progress.txt。\
        完成下一个未勾选的项。\
        完成后更新 progress.txt。\
        提交你的更改。"
    
    # 下一次迭代前等待片刻
    sleep 5
done

Ralph vs 其他模式：

|| 模式 | 记忆 | 人工参与 | 持续时间 | 最适合 | ||------|------|----------|----------|--------| || 手动会话 | 在上下文窗口中 | 持续 | 分钟-小时 | 交互式工作 | || Vibe Coding | 在上下文中 | 高（提示） | 分钟 | 快速原型 | || Ralph Wiggum | Git + 进度文件 | 仅设置 | 小时（过夜） | 规范明确的功能 | || 代理团队 | 共享记忆 | 无 | 小时-天 | 复杂的多部分项目 |

反模式：别踩这些坑

不要在没有明确 PRD 的情况下用 Ralph — 模糊规范 + 自主循环 = 昂贵的混乱
不要跳过"观察循环"阶段 — 先手动运行，从失败中学习，然后再自动化
不要使用 Anthropic 的 Ralph 插件（社区建议）— 它将每个循环保持在同一上下文窗口中，违背了初衷
不要忘记成本控制 — 一个过夜的 Ralph 循环如果你的 PRD 不明确，可能会烧掉 $50+ 的 API 成本

成本预警

就像酒店的 minibar，Ralph 用起来很爽，但账单可能让你"心肌梗塞"。一定要设置 API 消费上限！

一句话总结：Ralph = "自动挡"的 AI 编程，但油费（API 费）可能很贵。

试试看：设置 Ralph

步骤 1：安装 Ralph

bash

git clone https://github.com/snarktank/ralph.git
cd ralph

步骤 2：创建你的 PRD

json

// prd.json
{
  "project": "User Authentication System",
  "items": [
    {"id": 1, "task": "Create User model with email, password hash, created_at", "done": false},
    {"id": 2, "task": "Implement registration endpoint POST /auth/register", "done": false},
    {"id": 3, "task": "Implement login endpoint POST /auth/login with JWT", "done": false},
    {"id": 4, "task": "Add authentication middleware", "done": false},
    {"id": 5, "task": "Write tests for all endpoints", "done": false}
  ]
}

步骤 3：运行 Ralph

bash

# 使用 Claude Code 作为 AI 后端
./ralph.sh --agent claude-code --prd prd.json

# 或使用 Amp
./ralph.sh --agent amp --prd prd.json

步骤 4：去睡觉。说真的。

灵魂拷问

如果 AI 可以在你睡觉时一夜之间实现一个完整的功能规范......那么在 2026 年"作为开发者"意味着什么？你是编写规范的架构师、审查输出的 QA，还是排列功能优先级的项目经理？也许三者皆是？

睡前检查清单

✅ PRD 写清楚了吗？（模糊需求 = 烧钱机器）
✅ 设置了 API 消费上限吗？（防止账单爆炸）
✅ Git 仓库备份了吗？（万一 AI 乱改代码）
✅ 手机开静音了吗？（半夜收到 100 条 commit 通知）

一句话总结：Ralph = AI 版的"24 小时便利店"，但别让它把你"买"破产。

总结（反思）

我们解决了什么：一种自主的、过夜的 AI 编码模式，具有持久化进度
关键要点：
1. Git 是记忆 — 每次循环都是全新上下文，代码变更持久化
2. PRD 是合同 — 清晰规范 = 良好结果，模糊规范 = 昂贵混乱
3. 自动化前先观察 — 先手动循环，学习失败模式
4. 成本意识 — 设置预算限制，无人看管的循环就是无人看管的信用卡

一句话总结

Ralph = AI 的"夜班打工模式"——你睡觉时它干活，但记得给它发"工资"（API 费）。

"Ralph Wiggum 模式是当你将'设置好就忘记'与'按 token 收费的 AI'结合时发生的事情。令人兴奋？是的。可能很贵？也是的。负责任地使用。"

最后的忠告

Ralph 很酷，但不是魔法——它只是把"你手动循环 100 次"变成了"脚本自动循环 100 次"。PRD 写不好，Ralph 跑得越欢，钱烧得越快。

最后更新：2026-02-22

6.5 Ralph Wiggum 模式 ​

为什么需要它？（问题） ​

场景：AI 的"失忆症" ​

它是什么？（概念） ​

Ralph = AI 的"无限循环打工模式" ​

试试看：设置 Ralph ​

总结（反思） ​

6.5 Ralph Wiggum 模式

为什么需要它？（问题）

场景：AI 的"失忆症"

它是什么？（概念）

Ralph = AI 的"无限循环打工模式"

试试看：设置 Ralph

总结（反思）