用途 该技能用于向用户解释 Cursor 的 Ralph Loop 插件：它是什么、如何工作，以及如何使用。它本身不执行循环，只是提供说明和用法指导。资料指出，其中的命令与 .cursor/ralph 状态描述的是外部 Cursor 插件，本指南不会在 Codex 中启动或取消循环；若要在 Codex 中原生执行循环，需另行解析 cursor-ralph-loop 及其运行时。
主要能力与原理 Ralph Loop 实现 Ralph Wiggum 技术，一种基于连续 AI 循环的迭代开发方法，由 Geoffrey Huntley 提出。核心概念是同一提示被反复送入智能体；“自引用”来自智能体在文件和 git 历史中看到自己先前的工作，而不是把输出反馈为输入。每次迭代中，智能体收到相同提示、处理任务并修改文件、尝试退出，停止钩子拦截退出并再次送入相同提示，智能体看到先前工作后继续改进，直到完成。
使用方式 启动循环：告诉智能体任务并附带选项，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"（表示完成的短语）。流程为：创建 .cursor/ralph/scratchpad.md 状态文件，智能体处理任务，停止钩子拦截退出并重新送入相同提示，智能体看到先前工作并迭代，直到检测到承诺或达到最大迭代次数。取消时，让智能体取消 ralph loop，它会删除状态文件并报告迭代次数。完成承诺通过输出 <promise> 标签实现，例如 <promise>TASK COMPLETE</promise>，停止钩子会查找该特定标签；若不输出（且未设置 --max-iterations），Ralph 会无限运行。
适用场景与限制 适合：成功标准明确的定义清晰任务、需要迭代与细化的任务、带自我修正的迭代开发、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、成功标准不明确的任务。更多信息可参考原始技术 https://ghuntley.com/ralph/ 与 Ralph Orchestrator https://github.com/mikeyobrien/ralph-orchestrator。