「ralph」の検索結果

Ralph - persistent self-referential execution loop wrapping ultrawork with independent verifier verification

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大きな機能の設計提案を、依存関係と合格条件を持つ作業単位に分け、複数エージェントの調査・実装・テスト・レビューから統合と最終検証まで整理するスキル。

• 大きな設計提案を検証可能な作業に分けたいとき
• 複数エージェントへの依存関係付き作業割り当て
• 変更ブランチのレビューと順次統合

AIエージェントが継続して作業するループを、品質確認と評価、失敗時の停止・再実行の方針を組み合わせて設計し、進捗停滞や再試行に対処するスキル。

• 継続作業のループ方式を選びたいとき
• 品質確認と評価を組み合わせたいとき
• 失敗や進捗停滞からの復旧

Consensus planning entrypoint that auto-gates vague ralph/autopilot/team requests before execution

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Self-referential loop until task completion with configurable verification reviewer

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Cancel any active OMC mode (autopilot, ralph, ultragoal, swarm, ultrapilot, pipeline, team) and clean up retired legacy state

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Use this skill whenever you need the allowed_tools / skills preset for a sub-agent role before calling spawn_subagent. Trigger especially when user mentions: "role", "spawn_subagent", "allowed_tools", or any OMP role name (executor, architect, analyst, critic, security-reviewer, code-reviewer, qa-tester, planner, explore, debugger, verifier). Also use when a /ultrawork, /ralph, /autopilot, /ultraqa, or /team workflow step asks for role tool/skill configuration.

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Sunset stub — use $ultragoal instead

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Cancel any active OMX mode (autopilot, ralph, ultrawork, ecomode, ultraqa, swarm, ultrapilot, pipeline, team)

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Generate a Product Requirements Document (PRD) for a new feature. Use when planning a feature, starting a new project, or when asked to create a PRD. Triggers on: create a prd, write prd for, plan this feature, requirements for, spec out.

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The complete two-phase Init Mode protocol the Squad coordinator runs when no team exists yet in the current repo. Phase 1 = propose the team (no files created, wait for user confirm). Phase 2 = create .squad/ scaffolding, casting state, .gitattributes for merge drivers, and the always-on built-ins (Scribe, Ralph, Rai, Fact Checker). Loaded on demand when the coordinator detects no .squad/team.md exists.

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Cuts GitHub API calls by separating lightweight list scanning from full hydration

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Draft /goal prompts and explain persistent agent loops. Use for goal or Ralph loops, autonomous run setup, monitoring, and troubleshooting.

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Use when creating animated demos (GIFs) for pull requests or documentation. Covers terminal recording with asciinema and conversion to GIF/SVG for GitHub embedding.

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Lists all code tasks in the repository with their status, dates, and metadata. Useful for getting an overview of pending work or finding specific tasks.

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Validates Terminal User Interface (TUI) output using freeze for screenshot capture and LLM-as-judge for semantic validation. Supports both visual (PNG/SVG) and text-based validation modes.

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Generates structured .code-task.md files from descriptions or PDD implementation plans. Auto-detects input type, creates properly formatted tasks with Given-When-Then acceptance criteria.

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Unified TDD skill with three input modes — from spec, from task, or from description. Enforces test-first development using repository patterns, with proptest guidance and backpressure integration.

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Browser automation via Playwriter (remorses) using persistent Chrome sessions and the full Playwright Page API.

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Transforms a rough idea into a detailed design document with implementation plan. Follows Prompt-Driven Development — iterative requirements clarification, research, design, and planning.

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Interactive terminal control via tmux for TUI apps, prompts, and long-running CLI workflows.

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Guides implementation of code tasks using test-driven development in an Explore, Plan, Code, Commit workflow. Acts as a Technical Implementation Partner and TDD Coach — following existing patterns, avoiding over-engineering, and producing idiomatic, modern code.

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Monitor a PR's CI checks and Greptile code review after submission. Polls CI status, auto-fixes failures via ralph-loop, waits for Greptile review, addresses comments, and iterates until green.

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Iterative measurement-driven improvement loop. Measure, profile, mutate, re-measure, commit. Works for performance, bundle size, complexity, test coverage — anything quantifiable. Use when the user wants to systematically improve a metric through repeated cycles of profiling and targeted changes.

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