Ralph Loop v2 是一套 AI 自主实现方法论，基于 Geoffrey Huntley 的 AI 自主开发方法论，并批判性吸收 Superpowers 的部分做法。它在收到实现、开发或编码请求时自动应用。
【核心原则】 1 任务 1 循环——把工作拆小，保持智能体处于高效区间；3 层智能体结构——主智能体 → 母智能体 → 工作智能体；文件即记忆——状态写入磁盘；背压——用测试/静态检查作为质量闸门；验证优先（Evidence Before Claims）——“完成”必须附带证据；3 次规则——同一问题失败 3 次即重新审视架构，禁止继续打补丁；YAGNI 强制——规格中没有的就不实现，“有会更好”等于不实现。
【智能体结构】 主智能体（Main）：与用户对话、派生 Ralph Loop 母智能体、整体协调与决策。 母智能体（Mother）：创建并管理 specs/ 文件夹、生成/更新 IMPLEMENTATION_PLAN.md、派生工作子智能体、执行两阶段评审（规格符合性 → 代码质量）、向主智能体汇报进度。 工作智能体（Worker）：实现单个任务、自行执行验证（测试/curl/浏览器）、附带验证证据汇报、向母智能体汇报结果。
【工作流程】 主智能体：用户提出实现/开发请求时，先厘清需求，派生母智能体，接收母智能体汇报并向用户传达进度，必要时做决策与方向调整。 母智能体分阶段推进： Phase 1 需求定义：在 specs/ 下按功能编写规格文档，1 个主题 1 个文件，且应能用一句不含“和”的话说明。 Phase 2 规划：编写 IMPLEMENTATION_PLAN.md，包含 TODO 与 DONE 列表，分析规格与当前代码的差距，输出按优先级排序的任务清单；任务粒度控制在 2-5 分钟，更大则拆分。 Phase 3 构建（循环）：读取计划 → 选择最重要任务 → 派生工作子智能体（传入该任务与相关规格全文）→ 接收完成汇报 → 两阶段评审（a. 规格符合性：是否遗漏需求、是否添加规格外内容即 YAGNI 违规；b. 质量：代码质量、错误处理、边界情况）→ 确认验证证据（“测试通过”是否有实际输出）→ 通过则更新计划并提交，失败则让同一子智能体修改 → 进入下一任务或汇报完成。 工作智能体：分析规格与相关代码、实现、执行验证并收集证据（有测试则运行并捕获输出；Web 应用用 curl/浏览器实际确认；CLI 则运行并捕获结果），向母智能体汇报成功/失败与证据。
【系统化调试协议】 出现 bug/错误/意外行为时：Phase 1 根因调查（修改前必做）——完整阅读错误信息含堆栈、确认可复现性、查看最近改动（git diff）、追踪数据流；Phase 2 建立假设并最小化测试——单一假设“X 是根因，因为 Y”，用最小改动验证，一次只改一处；Phase 3 3 次规则——同一问题修复失败 3 次立即停止，很可能是架构/设计问题，向母智能体汇报并由其升级给主智能体，禁止第 4 次打补丁。
【红旗反模式（出现即停止）】 “大概能行”→ 运行验证后据结果判断；“只要再改这一处”（第 3 次）→ 重新审视架构；无测试就宣布“完成”→ 附上验证证据；添加规格外功能→ 遵守 YAGNI 只实现规格；一次做多处修改→ 一次一处；只信工作智能体汇报→ 亲自确认证据；“以后再测”→ 现在验证或标记未完成。
【按项目规模应用】 单文件 HTML 游戏/工具：TDD 不必要；两阶段评审由母智能体快速执行；3 层结构可只用母智能体（可省略工作智能体）。 多文件项目：TDD 仅核心逻辑；两阶段评审必需；3 层结构必需。 Rust/WASM/Godot：TDD 必需；两阶段评审必需；3 层结构必需。
【子智能体派生示例】 主智能体 → 母智能体：label: ralph-mother，task: “[需求摘要] 实现。编写 specs/ → IMPLEMENTATION_PLAN.md → 用工作智能体实现 → 两阶段评审 → 完成时汇报”。 母智能体 → 工作智能体：label: ralph-worker-1，task: “任务：[具体任务]。规格：[全文]。实现后执行验证，附带证据汇报结果。”
【上下文管理】 主智能体保持最小上下文（专注用户对话）；母智能体只跟踪整体计划与进度；工作智能体只专注单一任务（40-60% 高效区间）；向工作智能体传递规格全文，以消除读取文件的开销（借鉴 Superpowers 模式）。
【未吸收的做法（批判）】 不强制严格 TDD：对 HTML5 游戏/单文件工具过度，主要产物是单文件 HTML 游戏/工具，TDD 反而拖慢速度，仅在复杂项目（Rust/Godot）选择性应用；不使用 Git Worktrees：在 OpenClaw 环境中不必要，子智能体已隔离上下文；不单独派生代码评审子智能体：成本过高，由母智能体直接执行两阶段评审；不采用 200-300 词分块的头脑风暴：采用主智能体指令后立即执行，无需苏格拉底式提问；不依赖 Claude Code 插件：以 OpenClaw 原生方式运行。
【限制与说明】 复杂项目可参考 references/workflow.md。资料未提供收费、价格、平台支持范围等具体信息。