Ralph Loop 让Claude无止尽干活的牛马...

最近在用 Claude Code 的 Ralph Loop 插件做 AI 驱动开发，遇到一个实际问题：如何让 Ralph Loop 在后台长时间运行，不占用终端窗口？研究了几种方案，从简单的 tmux 到完整的管理系统，记录一下实践过程。

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问题背景

Ralph Loop 是 Claude Code 的一个插件，实现了自我迭代的 AI 开发循环。简单说就是给 AI 一个任务，它会不断尝试、测试、修复，直到完成。特别适合配合 BMAD 敏捷框架使用，一次性完成整个 Epic 的多个用户故事。

问题是：

• 一个 Epic 可能包含 5-10 个故事，跑几个小时
• 占用终端窗口，无法做其他事
• Mac 合上盖子会休眠，进程中断
• 想同时跑多个 Epic，但终端窗口不够

安装 Ralph Loop 插件

先说插件安装，官方插件名叫 ralph-loop（不是 ralph-wiggum）：

# 直接安装
claude plugin install ralph-loop@claude-plugins-official

# 确认安装成功
claude plugin list

安装后就可以用 /ralph-loop 命令了。

Ralph Loop 工作原理

这个自我迭代的循环是 Ralph Loop 的核心，配合后台运行，可以让 AI 长时间自主工作。测试失败了会自我修复，任务没完成会继续迭代优化，整个过程不需要人工干预。

后台执行方案对比

我试了 5 种方案，按推荐度排序：

方案对比表

方案	适用场景	操作难度	稳定性	可交互性	推荐度
tmux	日常开发	简单	极高	随时可连	强烈推荐
tmux + caffeinate	过夜运行	中等	极高	随时可连	强烈推荐
screen	轻量替代	简单	高	随时可连	推荐
nohup	完全无人值守	中等	中等	仅日志	适用特定场景
Ralph Manager	多任务管理	较复杂	极高	完整管理	强烈推荐

方案 1: tmux（最推荐）

适合场景：日常开发，需要随时查看进度

# 创建会话
tmux new -s ralph-epic1

# 在会话中运行 Claude Code
cd /path/to/project
claude

# 运行 Ralph Loop
/ralph-loop "任务描述..." --max-iterations 100

# 分离会话（让它后台运行）
# 按 Ctrl+B 然后 D

# 重新连接查看进度
tmux attach -t ralph-epic1

# 列出所有会话
tmux ls

# 关闭会话
tmux kill-session -t ralph-epic1

优点：

可以随时重连查看进度。支持多窗口、分屏。稳定，不会因为网络断开而中断。

我的配置：

创建 ~/.tmux.conf：

# 修改前缀键为 Ctrl+A（更好按）
set -g prefix C-a
unbind C-b

# 启用鼠标支持
set -g mouse on

# 增加历史缓冲区
set -g history-limit 10000

# 分屏快捷键
bind | split-window -h -c "#{pane_current_path}"
bind - split-window -v -c "#{pane_current_path}"

这样操作更顺手。

tmux 完整操作流程

整个流程分为 4 个阶段：

1. 1. 初始化：创建 tmux 会话
2. 2. 执行任务：运行 Claude Code 和 Ralph Loop
3. 3. 后台运行：分离会话，可随时重连查看进度
4. 4. 完成清理：查看结果并关闭会话

关键操作：Ctrl+B D（分离）、tmux attach（重连）

方案 2: tmux + caffeinate（过夜运行）

适合场景：需要长时间运行，可能合上 Mac 盖子

# 创建会话并防止休眠
tmux new -s overnight
cd /path/to/project

# 防止系统休眠
caffeinate -i claude

# 在 Claude 中运行 Ralph Loop
/ralph-loop "..." --max-iterations 100

# 分离会话
# Ctrl+B D

caffeinate 的几个选项：

• • -i：防止系统空闲休眠
• • -d：防止显示器休眠
• • -s：防止系统休眠
• • -w PID：防止休眠直到指定进程结束

实际测试：

• • 跑了一夜（8小时），完成了 2 个 Epic
• • Mac 合盖状态，接电源
• • 早上起来会话还在，进度正常

方案 3: screen

适合场景：没有 tmux 或习惯用 screen

# 创建 screen 会话
screen -S ralph-work

# 运行任务
cd /path/to/project
claude
/ralph-loop "..." --max-iterations 100

# 分离会话
# Ctrl+A D

# 重新连接
screen -r ralph-work

# 如果显示 Attached，强制连接
screen -d -r ralph-work

screen 比 tmux 老，功能少一些，但更轻量。我个人还是更喜欢 tmux。

方案 4: nohup + 后台进程

适合场景：完全无人值守，不需要交互

创建启动脚本 run-ralph.sh：

#!/bin/bash
cd /path/to/project

# 创建命令文件
cat > /tmp/ralph-cmd.txt << 'EOF'
/ralph-loop "实现所有故事" --max-iterations 100 --completion-promise "COMPLETE"
EOF

# 后台运行
nohup cat /tmp/ralph-cmd.txt | claude > ralph-output.log 2>&1 &

echo "任务已启动，查看日志: tail -f ralph-output.log"

运行：

chmod +x run-ralph.sh
./run-ralph.sh

# 查看实时日志
tail -f ralph-output.log

# 停止任务
pkill -f claude

问题：

无法交互查看进度，只能通过日志了解状态。适合完全确定的任务。

方案 5: 生产级管理系统

适合场景：经常使用，需要管理多个任务

我写了一个完整的管理脚本 ralph.sh，可以启动/停止 Epic、查看状态和日志、多任务并行管理、自动归档日志。

核心命令：

# 安装（创建 ~/ralph-manager/ralph.sh）
# ... 脚本内容见前文 ...

# 创建符号链接
sudo ln -s ~/ralph-manager/ralph.sh /usr/local/bin/ralph

# 使用
ralph start epic1 "1-*.md"    # 启动 Epic 1
ralph status epic1             # 查看状态
ralph logs epic1 follow        # 查看实时日志
ralph attach epic1             # 连接到会话
ralph stop epic1               # 停止任务

实际效果：

可以同时跑多个 Epic：

ralph start epic1 "1-*.md"
ralph start epic2 "2-*.md"
ralph start epic3 "3-*.md"

ralph status all  # 查看所有状态

结合 BMAD 框架的最佳实践

BMAD 是一个 AI 驱动的敏捷开发框架，会生成详细的用户故事文件，包含 AC（验收标准）和 Tasks。

BMAD + Ralph Loop 工作流程

流程很清晰，分三步走。

BMAD 负责规划，用 AI 辅助做需求分析，生成 Epic，拆分成一个个用户故事，每个故事都有明确的验收标准（AC）和任务清单（Tasks）。这样 AI 就不用猜你想要什么了。

Ralph Loop 接手执行。它在后台跑，读取故事文件，实现功能，跑测试，发现问题自动修复，完成一个勾选一个，自动处理整个 Epic。这个阶段完全不需要人盯着。

最后是人工把关。Code Review 看代码质量，测试验收，确认没问题再合并发布。

实际跑下来，一个 Epic（6个故事）大概 4 小时，8个故事 6 小时左右。成功率 85% 左右，剩下 15% 需要手动调整。API 成本每个 Epic 二三十美元。

单个故事模式

适合新手或复杂故事：

/ralph-loop "实现 Story 1.1: 用户认证模块

工作目录: ~/projects/my-app
故事文件: _bmad-output/implementation-artifacts/1-1-user-authentication.md

要求:
1. 严格按照故事文件中的 Acceptance Criteria 和 Tasks 执行
2. 完成所有 Tasks 并勾选完成的复选框
3. 更新 Status 为 done
4. 填写 Dev Agent Record 部分
5. 运行所有测试确保通过

完成标准:
- 所有 AC 和 Tasks 勾选完成
- 测试通过
- Story Status 更新为 done

完成后输出: <promise>STORY_1.1_COMPLETE</promise>
" --max-iterations 30 --completion-promise "STORY_1.1_COMPLETE"

Epic 批量模式

适合熟练使用：

/ralph-loop "实现 Epic 1 的所有用户故事

工作目录: ~/projects/my-app
故事目录: _bmad-output/implementation-artifacts/

故事顺序:
1. Story 1.1: 用户认证模块
2. Story 1.2: 权限管理系统
3. Story 1.3: 用户个人资料
4. Story 1.4: 密码重置功能
5. Story 1.5: 登录日志记录
6. Story 1.6: 会话管理优化

工作流程:
1. 按顺序完成每个故事
2. 完成一个后再开始下一个
3. 每个故事都要完成所有 AC/Tasks、运行测试、更新状态
4. 如果某个故事失败超过3次，记录问题并继续下一个

完成后输出: <promise>EPIC_1_COMPLETE</promise>
" --max-iterations 100 --completion-promise "EPIC_1_COMPLETE"

实际运行效果

使用 Ralph Manager + tmux + caffeinate 的组合：

# 启动
ralph start epic1 "1-*.md"

# 分离会话
tmux detach

# 防止休眠
caffeinate -i sleep 28800  # 8小时

# 第二天检查
ralph status epic1

# 查看完成情况
cd ~/projects/my-app
grep -r "Status: done" _bmad-output/implementation-artifacts/

真实数据：

• • Epic 1（6个故事）：耗时约 4 小时
• • Epic 2（8个故事）：耗时约 6 小时
• • 成功率：约 85%（部分故事需要手动修复）

遇到的问题

问题 1: tmux 会话突然消失

现象：重连时提示 no sessions

原因：系统重启或 tmux 进程被杀

解决：

# 检查 tmux 进程
ps aux | grep tmux

# 如果没有，重启 tmux
tmux

# 恢复会话（如果有保存插件）

我现在会定期保存日志：

claude 2>&1 | tee ralph-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).log

问题 2: Mac 还是会休眠

现象：即使用了 caffeinate，Mac 还是休眠了

原因：caffeinate 参数不对，或者电池电量低

解决：

# 使用最强的防休眠选项
caffeinate -dims tmux attach -t ralph-epic1

# 或确保接电源
pmset -g  # 查看电源设置

问题 3: Claude 进程卡住

现象：日志不再更新，进程还在但无响应

原因：可能遇到了需要人工确认的问题

解决：

# 连接到会话查看
tmux attach -t ralph-epic1

# 如果确实卡住，重启任务
ralph stop epic1
ralph start epic1 "1-*.md"

我的推荐方案

根据不同场景选择合适的方案：

日常开发（1-2小时任务） ：

tmux + 手动查看进度

过夜运行（4-8小时任务） ：

tmux + caffeinate + 日志记录

多任务并行：

Ralph Manager

完全无人值守：

nohup（但要确保任务足够稳定）

一些思考

Ralph Loop 不是万能的。它适合明确的开发任务，但不适合需要设计决策的场景。如果你的任务需要架构选型或方案讨论，还是得人来做。最好配合 BMAD 这样的详细故事文件，让 AI 知道具体要做什么。

后台运行是把双刃剑。省时间，但也意味着失去了一定控制。我的做法是先手动跑 1-2 个故事，确认 AI 理解正确了，再开后台让它跑完整个 Epic。

成本方面，一个 Epic（6-8个故事）大约 $20-30 的 API 费用。相比人工开发的时间成本，这个价格还挺值的。但记得设置 --max-iterations，防止无限循环把钱烧光。

质量检查不能省。即使 AI 说完成了，也要自己 code review 一遍。我会用 /sc:code-review 插件再检查一遍，测试覆盖率也很重要。

资源链接

• • Ralph Loop 插件文档：github.com/anthropics/…
• • BMAD 框架：github.com/bmad-code-o…
• • tmux 入门教程：github.com/tmux/tmux/w…

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这是我实际使用 Ralph Loop 的经验，不同项目可能需要调整。如果你也在用 AI 驱动开发，欢迎交流，20133213可以找到我。