5行代码惊艳硅谷！澳洲牧民破译AI编程奇技

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新智元报道

编辑：KingHZ Aeneas

【新智元导读】只用5行代码，这位养羊大叔就捅破了AI编程的天花板！它让硅谷巨震，Claude Code之父30天没写代码，甚至催生了Cowork的新物种大爆发！

最近，一个澳大利亚的养羊大叔用5行代码捅破AI编程天花板的故事，彻底火出圈了。

2025年底，在铲羊粪的间隙，Geoffrey Huntley写出了下面这个仅含5行代码的Bash脚本。

while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; done

当时的他可能永远不会想到，短短一个月内，这几行代码会掀起一股技术狂潮，直接颠覆了今日的硅谷！

可以说，此前爆火的Claude Code，和这几天红透半边天的Claude Cowork，都和这五行代码，有着千丝万缕的联系。

甚至一位工程师预言：2026，将是整个硅谷套壳Ralph Wiggum的一年！

五行代码的玄机

这五行代码，究竟是什么意思？

用人话来说就是：「请完成这个任务，测试没通过，就别想出来。你可以自己看报错，自己写代码，自己重试。想试多少次就试多少次，只要不报错，就往死里改，不许下班！」

AI真信了。

这个无限循环的虐待式命令，让AI真的写出了代码，根本不需要人类插手。

因此，放羊大叔给这段循环起名为Ralph Wiggum，就是《辛普森一家》中那个永远不懈、无比乐观的小男孩。

不同于传统的「追求一次写对」，Ralph Loop的核心思维，就是默认你第一次写不对。

但只要写不对，编译器就会报错，测试就会失败。而这个报错信息，就是最宝贵的财富，它精准地告诉了AI哪里错了。

因此，AI才能大彻大悟。

现在，Rlpha Wiggum已经从动画片中的人物名，成为AI领域最有影响力的名字之一。

甚至可以说，Ralph-Wiggum让如今的AI大模型，非常接近AGI了。

Claude Code之父盛赞：我不用写代码了

为什么说，Ralph-Wiggum循环对Claude Code和Cowork有奠基性的作用？

故事要从2025年底说起。

当时，注意到了这五行代码的神奇作用后，Anthropic的Claude Code负责人Boris Cherny将Geoffrey Huntley的五行脚本正式收编，推出了最新Ralph-Wiggum插件。

从此，Claude Code有如神助。

在Claude Code中，只要有下列一句话命令：

/ralph-loop "Build a REST API for todos. Requirements: CRUD operations, input validation, tests. Output COMPLETE when done." --completion-promise "COMPLETE" --max-iterations 50

Claude就能实现：

持续迭代 - 反复尝试，即使遇到失败

自参考学习 - 基于测试结果和前次代码改进

直至完成 - 不断循环直到满足所有要求

输出完成承诺 - 当任务完成时输出指定的完成标志

在25年底，Boris Cherny的这个分享，直接让开发者圈大地震。

他亲口承认：过去三十天内，自己对Claude Code项目的贡献，100%都是由Claude Code自己完成的！

Boris回忆说，在过去的三十天里，他提交了259个PR——497次提交，添加了40,000行代码，删除了38,000行代码。每一行代码都是由Claude Code + Opus 4.5编写的。

那时，Claude已经可以持续运行几分钟、几小时甚至几天。可以说，软件工程正在剧变，我们已经一脚踏入编码的新时代。

为什么Claude可以持续运行好几天？Boris解释道，当它停止时，可以使用一个停止钩子来「戳」它，让它继续运行。

而这个钩子的幕后功臣，就是Ralph-Wiggum！

具体参见这个链接：https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/tree/main/plugins/ralph-wiggum

因为这个消息实在太过炸裂，开发者们的消息都快把Boris的私信挤爆了。因此两天后，Boris分享出了自己的独家秘方。

在第12部分，Boris提到，对于运行时间特别长的任务，他通常会采用以下几种方式，其中一种，就是使用ralph-wiggum插件。

（a）在任务完成后，提示Claude使用一个后台agent来校验自己的工作；

（b）使用agent的Stop hook，用更确定、可控的方式来完成校验；

（c）或者使用ralph-wiggum插件

也就是说，才诞生短短一个月，这5行代码就孕育了今天的Claude Cowork大爆炸！

最接近AGI？

Ralph-Wiggum震动整个硅谷

同时，Ralph-Wiggum这种持续迭代、不断循环的设计，也让其他开发者们屡创神迹。

在Y Combinator黑客马拉松中，有人用它一夜生成了6个完整代码仓库；有人用297美元的API成本，就完成一个5万美元的合同。

甚至三个月内，有人完全使用该方法，直接开发出一门名为cursed的编程语言！

YouTube上，介绍Ralpha循环的视频已经泛滥了。

开发者教育者Matt Pocock最近详细讲解了Ralph为什么「那么强」。

编程智能体的终极梦想，是你早上醒来时，代码已经写好了。

你的AI智能体悄悄干了一整晚，帮你清完 backlog，而且写出来的代码还能直接跑。

在他看来，Ralph插件已经非常接近这个梦想:「这是我用过最强的AI编程工具，能让长时间运行的智能体真正交付可用代码。」

区块链代币创建平台Tally的首席执行官和创始人，Dennison Bertram发布帖子直呼：

没开玩笑，这可能是我所见过的最接近AGI的东西：

这个提示与Claude绝对是一头野兽。

自动播客商业智能提取和品牌检测工具Podscan的创始人和首席执行官，Arvid Kahl则称新方法开创了未来，效果出色：

正如芝加哥企业家Hunter Hammonds所言：百万机会就在眼前，但你没准备好。

AI工程师、连续创业者Ian Nutall则称，「2026是套壳Ralph Wiggum的一年」。

失败本身，就是有价值的数据

说到底，Ralph技术本质上非常简单：一段Bash循环。

但最新插件对这个简单原理做了更巧妙的实现：

不是在会话外部运行脚本，而是直接在Claude会话内植入Stop Hook。

你给Claude指定一个任务，以及一个「完成标志」。

Claude完成任务后尝试退出——

如果没检测到完成标志，Stop Hook 会拦截退出，并把同一个提示词再次送入系统。

于是形成一个「自我反馈闭环」：

Claude每轮都能看到自己的上轮输出、错误日志或Git历史，然后再尝试修正问题。

开发者教育者Matt Pocock把这种转变形容为AI编程的「范式转变」：

从瀑布式开发（Waterfall），进化到真正意义上的AI敏捷开发（Agile）。

你不再需要预设一大堆脆弱的执行步骤，而是：

AI自主「认领一张任务卡片」

完成后再自己找下一张

持续循环，直到任务全部搞定

初版Ralph的真正力量，不仅仅是「循环」本身，而是那种天真执着的反复试错。

最关键的一点是：Ralph不会被保护，不会被「清理」错误输出。

它会直接面混乱，承认失败。

这背后是一种极端但有效的哲学：如果你让模型不断面对自己的失败、不设安全网，它最终会在压力中「梦到」正确答案，只为跳出死循环。

Huntley的版本强调暴力迭代、不择手段； 而Anthropic的版本则建立在更温和的原则之上：失败本身就是有价值的数据。

这一点在最新文档中写得很清楚：

插件通过一个特殊机制 Stop Hook 实现自反馈控制——拦截AI退出终端的行为，并判断是否真正完成任务。

插件运行机制如下：

拦截退出：当 Claude 认为自己完成任务并准备退出时，插件拦截这一动作

验证完成标志：检测是否输出了设定的（如「通过所有测试」）

注入反馈：若未完成，插件将错误格式化为结构化数据对象，重新送入AI模型继续尝试

但Anthropic的最新Ralph Wiggum插件让Geoffrey Huntley的合作者Dex感到失望：

没加--dangerously-skip-permissions就容易崩

Hook安装位置奇怪、State跟踪文件难找

逻辑复杂，删除错误文件甚至会导致整个repo失控

更重要的是，它搞错了Ralph的本质：Ralph不该「永远跑下去」，而该「把任务切碎，开独立窗口慢慢啃」。

所以，他还是选择了那5行Bash。

Ralph Wiggum兴，软件开发亡

整个开发者圈现在才刚刚意识到 AI 的力量。

最近，Ralph Wiggum才火了。

但大多数人还没意识到：Ralph，只是个起点。

真正的AI高阶用户，已经掌握了远比 Ralph 更复杂的技术。

而且，他们不只是做点小玩意儿——他们在用这些技术，复制整个公司，只需几个小时。

Michael Arnaldi从 11 岁起就开始编程，最初是为了破解游戏。

此后，从内核级开发到TypeScript 的最高抽象层，他几乎写过所有层级的代码，现在是Effectful Technologies的创始人兼CEO。

他曾经认为，编程是人生的全部。但现在，过去的一切彻底结束了。

大部分软件开发者，甚至还没意识到这场巨变的本质。

他们沉迷于模型之争：Claude好还是GPT强？Gemini有没有追上？开源模型能不能竞争？ 说白了：他们完全搞错了重点。

关键在于「流程」，不是「模型」。模型只是流程中的一环。

就像传统软件开发：并非所有程序员都需要顶级水平，但只要流程成熟，普通开发者也能做出好产品。

在AI编程中也是一样：

一个中等模型+优秀流程，远远强于一个顶级模型+混乱流程。

这是个令人不安的事实：真正先进的做法并未公开。

高阶用户之所以不分享，是因为这些技术过于强大，颠覆性太大。我们终将走向公开，但现在还没到时候。

Ralph确实是个好起点，但它有局限。

接下来两年，你会开始听到更多关于Lean、TLA+、AgenticInfrastructure的讨论。

从编程智能体到智能编程基础设施，整个软件开发行业将迎来一次深层转型。

他举了两个例子：

他用2小时，用Ralph搞一个现代版Bloomberg终端简化版；

他的一个法律专业的朋友，几乎0编程经验，靠和Claude Code聊天完成了GDPR合规检测工具。

为了用事实说话，他决定开源一个Accountability的会计系统：

支持跨公司、跨币种、符合美国GAAP标准的会计系统，

正常开发团队得花好几个月。

而他打算用闲暇时间「Ralph出来」，关键在于：故意不使用任何「黑科技」或私藏技巧。

就用公开的、基础的技术，正确应用而已。

但别误会：「软件开发已死」，不等于「软件工程已死」。

工程师不再是「写代码的人」，而是「构建能写代码的系统」的人。

他们设计技术路线、构建工具……

他们可以在几分钟内掌握新工具——最慢几个小时。

这意味着：我们过去 40 年积累的最佳实践，很多已经过时。

团队结构、开发流程、技术栈选型，全都得重构。

个体，正在变得前所未有地强大。

一个人 = 过去一整个团队。

软件开发已死，工程正在重生，AI将重构一切。

欢迎来到新时代。

参考资料：

https://mike.tech/blog/death-of-software-development

https://venturebeat.com/technology/how-ralph-wiggum-went-from-the-simpsons-to-the-biggest-name-in-ai-right-now