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Ralph-loop

A long-running AI agent loop. Ralph automates software development tasks by iteratively working through a task list until completion.

장시간 실행형 AI 에이전트 루프로 개발 업무 자동화하기

About

  • 반복하여 작업 목록을 순회하며 완료될 때까지 수행하는 장시간 실행형 AI 루프 시스템
  • Docker 샌드박스 환경에서 안전하게 Claude Code/Codex/Gemini등의 AI CLI를 실행
  • 운영 방법
    • 1단계: Ralph 설치 npx @pageai/ralph-loop
    • 2단계: PRD(제품 요구사항 문서) 및 태스크 리스트 작성하기: prd-creator 스킬로 요구사항에서 PRD를 생성하고 각 태스크를 검토
    • 3단계: Docker 샌드박스 안에서 에이전트 셋업하기
      • docker sandbox run claude . 해서 로그인
      • Bypass Permissions mode에 꼭 Yes 할 것. 이게 샌드박스를 쓰는 이유
    • 4단계: Ralph 실행 ./ralph.sh -n 50 # Ralph Loop를 50회 반복 실행
  • 동작 방식 : 각 반복단계마다, Ralph는 다음 작업들을 함
    1. .agent/tasks.json 파일에서 우선순위가 가장 높은 미완료 작업을 찾음
    2. .agent/tasks/TASK-{ID}.json 에 정의된 작업 단계를 순서대로 진행
    3. 테스트·린트·타입체크 실행
    4. 작업 완료, 스크린샷 촬영, 작업 상태 업데이트 및 변경 사항 커밋
  • 이 PageAI 버전이 다른 Ralph Wiggum Loop 들과 다른 점
    • PRD 생성 및 요구사항에서 태스크 리스트 추출
    • PRD로 부터 태스크 룩업 테이블 생성
    • 작업 단계 분해 및 관리가능한 단계들로 분할 생성
    • 반복 진행 상황 추적 (시간과 함께 보여줌)
    • 실시간 출력 스트림 미리보기와 활동 단계 감지(Thinking, Testing 등)
    • 현재 화면의 스크린샷 캡처
    • 사람 입력이 필요할 때 알림 주기
    • 각 반복당 깔끔한 출력으로 히스토리 로깅
    • 각 반복 및 전체 시간에 대한 타이밍 메트릭 표시
    • Steering 기능으로 중요 작업 우선 처리 가능
    • 별도로
      • 구조화되지 않은 요구사항을 입력하면 에이전트가 PRD와 작업 목록을 자동으로 생성
      • 개별 상세 단계가 포함된 작업 조회 테이블을 사용하므로 수백 개의 작업을 처리해야 할 때 확장성이 뛰어남
      • 샌드박스 환경에서 실행되어 보안이 강화
      • 진행 상황과 통계를 표시하여 완료된 작업을 쉽게 확인 가능
      • 에이전트에게 작업별로 자동화된 테스트와 스크린샷을 작성하고 실행하도록 지시
      • 에이전트의 작업에 대한 가시성과 추적성을 제공하며
      • 출력 스트림을 표시하고 반복 작업별 전체 기록 로그를 캡처
  • MIT 라이선스

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