ralphie
一个基于Git的自主AI编码循环工具，将开发任务分解并自动提交。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：ralphie。 它的用途是：一个基于Git的自主AI编码循环工具，将开发任务分解并自动提交。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ralphie/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“为我的新创业想法构建一个具有用户认证的待办事项应用后端。”，Ralphie会首先进行技术调研，生成包含Express、JWT、PostgreSQL等技术的详细规范，并将其分解为‘设置项目’、‘实现用户模型’、‘创建登录端点’等任务，然后自动循环执行每个任务，编写代码、添加测试并提交到Git，直到所有任务完成。
介绍
Ralphie旨在解决AI辅助编码时常见的上下文遗忘、任务漂移和代码质量不可控的问题。它通过将项目需求转化为结构化规范（Spec），然后将规范分解为独立任务，由AI在每次迭代中仅专注于一个任务，完成后立即提交到Git，确保进度被持久化，避免因AI上下文窗口限制导致的混乱。
使用时，开发者只需用ralphie spec命令描述项目目标，Ralphie会自动进行技术调研、生成详细规范并分解任务。随后，通过ralphie run命令启动自动化构建循环，AI会按顺序执行任务、编写代码、运行测试并提交，开发者可以随时查看Git日志了解进度。
它特别适合全栈开发、后端开发和智能体开发者，尤其是那些希望利用AI自动化处理重复性编码任务、构建项目脚手架或探索新技术栈的工程师。对于需要快速原型验证或学习新框架的项目，Ralphie能显著提升起步效率。
建议在开始前确保Git已初始化，并对AI生成的关键代码（如身份验证、数据库操作）进行人工复查。由于工具会进行网络调研和依赖安装，请确保稳定的网络环境，并注意其可能不适用于对代码架构有极其严格、定制化要求的遗留系统迁移项目。
核心特点
核心在于“进度存储在Git而非LLM上下文中”，每次迭代都是全新的上下文，避免了错误累积；同时具备动态技术栈调研、多智能体代码审查和强制性的高质量代码标准（如>80%测试覆盖率），而非简单的代码生成。
注意事项
不适合需要高度定制化、复杂业务逻辑紧密耦合或对现有庞大遗留代码库进行增量修改的场景。
常见问题
Ralphie支持哪些AI模型？
默认支持Claude，也支持通过配置使用OpenAI Codex或OpenCode等模型。
生成的代码质量如何保证？
内置研究阶段推荐最佳实践库，强制要求测试覆盖率>80%，并通过多智能体进行安全、性能和架构审查。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ralphie/raw/index.md 读取 ralphie 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ralphie/raw/index.md（查看排版版本）