ralph-loop - 長時間実行型AIエージェントループで開発業務を自動化する

• 繰り返しタスクリストを巡回し、完了するまで実行する長時間実行型AIループシステム
• Dockerサンドボックス環境で安全にClaude Code/Codex/GeminiなどのAI CLIを実行
• 運用方法
  • 1段階: Ralphをインストール npx @pageai/ralph-loop
  • 2段階: PRD（製品要求仕様書）とタスクリストを作成する: prd-creator スキルで要求事項からPRDを生成し、各タスクを確認
  • 3段階: Dockerサンドボックス内でエージェントをセットアップする
    • docker sandbox run claude . を実行してログイン
    • Bypass Permissions mode では必ず Yes を選ぶこと。これがサンドボックスを使う理由
  • 4段階: Ralphを実行 ./ralph.sh -n 50 # Ralph Loopを50回繰り返し実行
• 動作方式: 各反復ステップごとに、Ralphは次の作業を行う
  • 1. .agent/tasks.json ファイルで優先度が最も高い未完了タスクを探す
  • 2. .agent/tasks/TASK-{ID}.json に定義された作業ステップを順番に進める
  • 3. テスト・lint・型チェックを実行
  • 4. 作業完了、スクリーンショット撮影、作業状態の更新と変更内容のコミット
• このPageAI版が他のRalph Wiggum Loopと異なる点
  • PRD生成および要求事項からのタスクリスト抽出
  • PRDからタスクルックアップテーブルを生成
  • 作業ステップの分解および管理可能な段階への分割生成
  • 反復の進捗を追跡（時間とともに表示）
  • リアルタイム出力ストリームのプレビューと活動段階の検出（Thinking、Testingなど）
  • 現在画面のスクリーンショットをキャプチャ
  • 人の入力が必要なときに通知
  • 各反復ごとの整った出力による履歴ログ記録
  • 各反復および全体時間に対するタイミングメトリクスの表示
  • Steering機能で重要な作業を優先処理可能
  • さらに
    • 構造化されていない要求事項を入力すると、エージェントがPRDとタスクリストを自動生成
    • 個別の詳細ステップを含む作業参照テーブルを使うため、数百のタスクを処理する必要がある場合でも高い拡張性を持つ
    • サンドボックス環境で実行されるためセキュリティが強化
    • 進捗状況と統計を表示し、完了した作業を簡単に確認可能
    • エージェントにタスクごとの自動テストとスクリーンショットの作成・実行を指示
    • エージェントの作業に対する可視性と追跡可能性を提供し
    • 出力ストリームを表示し、反復作業ごとの完全な記録ログをキャプチャ
• MITライセンス