22 puntos por xguru 2026-03-12 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp
  • Un sistema de bucle de IA de larga ejecución que recorre repetidamente una lista de tareas y las ejecuta hasta completarlas
  • Ejecuta de forma segura CLI de IA como Claude Code/Codex/Gemini dentro de un entorno sandbox de Docker
  • Cómo usarlo
    • Paso 1: Instalar Ralph npx @pageai/ralph-loop
    • Paso 2: Crear el PRD (documento de requisitos del producto) y la lista de tareas: generar el PRD a partir de los requisitos con la skill prd-creator y revisar cada tarea
    • Paso 3: Configurar el agente dentro del sandbox de Docker
      • Ejecutar docker sandbox run claude . para iniciar sesión
      • Asegúrate de responder Yes a Bypass Permissions mode. Esa es precisamente la razón de usar el sandbox
    • Paso 4: Ejecutar Ralph ./ralph.sh -n 50 # Ejecuta Ralph Loop 50 veces
  • Cómo funciona: en cada iteración, Ralph realiza las siguientes tareas
    • 1. Busca la tarea pendiente con mayor prioridad en el archivo .agent/tasks.json
    • 2. Avanza por los pasos de la tarea en orden definidos en .agent/tasks/TASK-{ID}.json
    • 3. Ejecuta tests, lint y typecheck
    • 4. Completa la tarea, toma una captura de pantalla, actualiza el estado de la tarea y hace commit de los cambios
  • Qué diferencia a esta versión de PageAI de otros loops de Ralph Wiggum
    • Generación de PRD y extracción de la lista de tareas a partir de los requisitos
    • Creación de una tabla de consulta de tareas a partir del PRD
    • Descomposición de pasos de trabajo y generación dividida en pasos manejables
    • Seguimiento del progreso iterativo (mostrado junto con el tiempo)
    • Vista previa del stream de salida en tiempo real y detección de la etapa de actividad (Thinking, Testing, etc.)
    • Captura de pantalla de la vista actual
    • Notificaciones cuando se requiere intervención humana
    • Registro histórico con una salida limpia por cada iteración
    • Métricas de tiempo para cada iteración y para el tiempo total
    • La función Steering permite priorizar tareas importantes
    • Además
      • Si se ingresan requisitos no estructurados, el agente genera automáticamente el PRD y la lista de tareas
      • Como utiliza una tabla de consulta de tareas con pasos detallados individuales, escala muy bien cuando hay que manejar cientos de tareas
      • Se ejecuta en un entorno sandbox, lo que refuerza la seguridad
      • Muestra el progreso y las estadísticas para verificar fácilmente las tareas completadas
      • Indica al agente que genere y ejecute pruebas automatizadas y capturas de pantalla para cada tarea
      • Proporciona visibilidad y trazabilidad sobre el trabajo del agente
      • Muestra el stream de salida y captura un registro histórico completo de cada iteración
  • Licencia MIT

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