用途：当用户询问 Ralph Loop 是什么、如何运作或需要使用指导时，用本技能进行解释。它属于帮助说明类技能，不直接执行开发任务。
核心概念：Ralph Loop 实现了 Ralph Wiggum 技术，一种基于持续 AI 循环的迭代开发方法，由 Geoffrey Huntley 提出。同一提示会被反复送入智能体；所谓“自指”并非把输出回传作为输入，而是智能体在文件和 git 历史中看到自己之前的工作。
每次迭代：智能体收到同一提示，执行任务并修改文件，尝试退出；停止钩子拦截退出并再次送入同一提示；智能体看到先前的工作，迭代改进直至完成。
启动方式：告诉智能体任务及选项，例如：Start a ralph loop: "Build a REST API for todos" --max-iterations 20 --completion-promise "COMPLETE"。选项包括 --max-iterations N（自动停止前的最大迭代次数）和 --completion-promise "TEXT"（用于信号完成的短语）。启动后会创建 .cursor/ralph/scratchpad.md 状态文件，智能体开始工作，停止钩子拦截退出并回送同一提示，如此循环，直到检测到完成承诺或达到最大迭代次数。
取消与完成：可要求智能体取消 ralph loop，它会删除状态文件并报告迭代次数。要表示完成，智能体需输出 <promise>TASK COMPLETE</promise>，停止钩子会查找该特定标签；若没有该标签且未设置 --max-iterations，循环将无限运行。
适用场景：适合成功标准明确、需要反复细化和自我修正的任务，以及全新项目。不适合需要人类判断或设计决策的任务、一次性操作、成功标准不清晰的任务。
延伸资料：原始技术见 https://ghuntley.com/ralph/ ，Ralph Orchestrator 见 https://github.com/mikeyobrien/ralph-orchestrator 。输出时应根据用户的具体问题，清晰呈现上述信息。