不用手寫一行代碼，睡一覺，項目全部跑通。

放羊大叔的Ralph Loop「魔咒」正席卷全網，將掀起指數級生產力爆炸的革命。

今天，一位AI初創的創始人Damian Player發出肺腑之言——

從現在開始掌握這項技能的人，3個月后將無人能及。

事情是這樣的。

前一晚，Damian工作流干了一半，實在沒力氣弄了。所以，他啟動了Ralph，合上電腦，直接睡覺。

今天早上醒來一看：6次更新，全部搞定，運行完美。

他特別強調，「我一行代碼都沒寫」。

仿佛一夜之間，所有人都能睡著覺把活兒輕輕松松干完了。

不得不感慨，有些工具一旦學會用了，真的會讓生產力發生斷層式的躍升。

1

這個「死循環」，讓AI 7x24編程

在接下來的長文中，Damian具體分享了使用Ralph的一些技巧以及感受。

在編程中，Ralph本質就是一個AI智能體——人類離開電腦之后，依然會無限構建軟件的AI。

它的工作方式，非常簡單粗暴：

給它一堆小任務清單→挑選一個→寫代碼、測試、運行→通過保存進度→失敗重修→再跑→直到滿足條件再退出。

這個過程中，Ralph被死死鎖在一個「while-true」的迭代閉環中。

如此循環，直到完成。

這一切，都可以在一個人睡覺、吃晚飯，或做其他任何事情的時候默默推進。

最關鍵的是，Ralph Loop可以解決許多普通AI工具會崩潰的痛點。

大多數人使用AI編程工具時，只有一個想法，卻沒有任何計劃。45分鐘后，還在第三次修復同一個Bug。

AI早就忘了最初創建的需求，開發者不僅心態崩了，而且項目毫無進展。

根本原因就是——任務太大了。

一個功能，可能包含20個小部分。AI試圖一次性記住所有細節，但它做不到。

Ralph解決這個問題的方法，把所有事情拆到「AI一次就能做完、一次就能判斷對錯」的最小顆粒度。

不會混淆，也不會每5分鐘就停下來，問你該怎么辦。

這正是優秀工程團隊，幾十年來一直用的最穩健的辦法：好比看板上的便利貼，撕下一張，做完，貼回去，再拿下一張。

Ralph就是這種工作流的AI版本。

開發者不需要一步步告訴AI如何構建每個部分，只需要描述最終產品應該是什么樣的。

由此，人類變成了產品設計師，而AI變成了工程團隊。

1

睡前下指令，睡醒已上線

如何將Ralph融入工作流，解放雙手？

第一步：描述想要的

打開AI編程工具，開始輸入指令——

我想要用戶按優先級過濾任務。高、中、低。一個包含所有選項的下拉菜單。選一個就能過濾列表。

描述想要的一切，然后讓AI把你這些雜亂的要求轉化為一份正式的需求清單。

第二步：拆解任務

每個任務都需要一個明確的檢查方式來判斷是否成功。通過還是失敗，Yes或No。

好：「增加一個優先級列，默認為中等。」「下拉菜單顯示選項：全部、高、中、低」。

壞：「把它做好看點」「讓它變美觀」。

AI需要在不詢問人類情況下，確切知道它什么時候算干完了。

第三步：運行Ralph

在電腦上啟動Ralph，它會自動循環執行任務。

抓取一個任務 -> 構建 -> 測試 -> 成功則保存 -> 抓取下一個。 重復直到完成。

這一套流程下來，優勢主要有以下三點：

每輪都是全新的開始：每個任務都從干凈的環境開始。沒有累積的混亂。

明確的成功標準：AI知道自己干沒干成，不用問人。通過或失敗，非黑即白。

復利知識：每一輪都會記錄學到的東西。下一輪讀取這些日志。同樣的錯誤不會犯第二次。

不過，一定要把大部分時間花在需求的描述上。

模糊的描述=垃圾輸出。任務太大=失敗。成功標準不清晰=AI不知道何時停止。

花一小時在需求上，可以省下十小時的修修補補。

可以這么說，描述是開發者與Ralph之間的「合同」。只要合同寫對了，剩下的就是全自動的。

運行方式一共有兩種，每種需要針對具體任務選用——

掛機版 Ralph (AFK Ralph)：設置好讓它通宵運行，醒來時功能已經做好了。適用于需求明確的直接任務。

人機協作版 Ralph (Hands-on Ralph)：一次運行一輪，審查每一次更新，需要時進行引導。適用于希望有更多控制權的復雜功能。

即使是人機協作模式，也比普通的AI提示詞交互要快。這種結構讓開發者可以專注于「需要發生什么」，而不是「如何讓它發生」。

至于成本，一次典型的Ralph運行，10輪循環，大約花費30美元。

一位開發者使用Ralph交付、審查并測試了整個應用程序，花費不到300美元。如果是雇人，這得花50,000美元。

在一次創業黑客馬拉松期間，一個團隊利用它通宵發布了六個不同的項目。

還有人完全使用Ralph，從零開始構建了一整門編程語言，用時不到3個月。

Damian Player表示，我們也得做好預期管理，并不是AI干活，人類就放任不管了。

開發者仍然需要審查AI構建的內容，仍需要自己測試，仍需要修復邊緣情況。

比較典型的效果是：Ralph完成了90%的工作，人類花一個小時搞定剩下的10%。

真正的勝利在于，人類可以把一整天的專注工作變成了一小時的清理工作。而且這一切，還是在睡覺時運行的。

1

再不學Ralph，真的晚了

大多數開發者每做一個功能，要花6-8小時寫代碼。

現在，學會Ralph這個技能，只需花1小時寫需求，醒來時工作就完成了。

這不是一點點優勢，這是在相同時間下的5倍產出。

再把這個優勢在3個月內復利增長，當別人還在動手調試時，你已經發布了十個項目，建立了作品集，拿下了客戶，并積累了他們甚至還沒開始學習的技能。

「會用Ralph」和「不會用Ralph」之間的差距將是巨大的。而且，再不抓住這一機遇，就沒什么優勢可言了。

放羊大叔：我親手終結了軟件開發

這幾天，放羊大叔Geoffrey Huntley在最新一期文章「一切都是Ralph Loop」中，感慨個人的編程方式徹底變天了。

以前，標準的軟件開發就像玩「疊疊樂」（Jenga），必須一磚一瓦地搭建。

而現在，Geoffrey把一切都視為一個「循環」，這也是Ralph的核心：這些計算機（LLM）是可以被編程的。

Ralph是一種編排模式，即開發者分配所需的后臺規范，給它一個目標，然后不斷循環這一個目標。

觀察這個循環，至關重要，因為這才是個人發展和學習的源泉。

當開發者看到一個故障域時，「戴上工程師帽」解決問題，并確保它不再發生。

放羊大叔直言不諱，現在圈子里出現了一道分水嶺——

有的軟件工程師公然拒絕AI，或者只是通過Claude Code/Cursor這種工具來加速「搭積木」的過程。

但我要說......軟件開發已死——是我親手終結了它。

如今軟件的開發成本，要比麥當勞翻肉餅的工人工資還低。而且，它可以在你掛機（AFK）的時候自主構建。

Geoffrey透露最新項目：The Weaving Loom，Loom是他本人在過去三年構思的產物，是進化軟件的基礎設施

1

睡一覺，讓AI打工

不知不覺，AI已進化到如此可怕的地步，如今硅谷開發者們全都睡覺，讓AI深夜搞開發了。

風險投資人Tomasz Tunguz驚嘆道，「趁我睡覺時，軟件都在自己debug了」。

一次意外的探索，讓Tomasz開啟了Ralph之旅。

事情起因很簡單，和朋友聊天中，他們提到了一款桌游，當時Tomasz只聽清一半名字。

按以往的習慣，他把任務扔給Asana里的AI助手：找全名+亞馬遜鏈接。

結果卻出乎意料：先用Gemini試，失敗；自動切換Claude，又失敗。

受放羊大叔的啟發，他便搭建了第一個Ralph Wiggum Loop，并設定每天凌晨2點啟動。

幾天下來，效果讓人驚喜。

原本需要手動干預的復雜搜索、API調試、甚至小功能實現，現在全能在后臺自動完成。

當你下次遇到卡殼的任務，不妨試試Ralph Loop。也許在某天早上，就會發現：