Giới thiệu plugin ralph-research. Tôi vừa áp dụng ralph-loop để thực hiện các tài liệu. Thật bất ngờ khi thấy nó hoạt động tốt như vậy. Toàn bộ plugin đã được Claude Code hoàn thành chỉ trong một lần, nhưng nó đã có thể lập trình các khái niệm tài liệu AI và thực hiện các thí nghiệm trong một vòng lặp tự cải thiện. Thật tuyệt vời!

Ghi chú: - Mất khoảng 40 phút để triển khai tài liệu ReAct mà không bị gián đoạn. - Nó đã gặp một số vấn đề, nhưng đã tìm ra cách giải quyết chúng trong quá trình thực hiện. Đây là điều làm cho vòng lặp ralph trở nên cực kỳ mạnh mẽ. Nó có thể khám phá các giải pháp và học hỏi từ những sai lầm của mình. Tôi sẽ lập luận rằng nghiên cứu có lẽ là một trường hợp sử dụng tốt hơn cho ralph vì nghiên cứu yêu cầu rất nhiều sự khám phá. - Tôi đã thử nghiệm trên các tài liệu mới hơn khác, và nó đã làm rất tốt, điều này khiến tôi hy vọng rằng điều này có thể được triển khai để trở nên mạnh mẽ hơn. - Như bạn có thể thấy trong video, và như với bất kỳ thứ gì được hỗ trợ bởi LLM, nó sẽ gặp khó khăn khi sử dụng các mô hình mới hơn ngay cả khi bạn cung cấp hướng dẫn và API. Nhưng đây là điều có thể dễ dàng được khắc phục bằng cách gợi ý thông minh. - Đây không phải là một plugin hoàn hảo, và nó chủ yếu dành cho mục đích thử nghiệm nội bộ. Tôi vẫn còn nhiều điều cần cải thiện trước khi tôi có thể phát hành nó, cùng với các plugin khác mà nó phụ thuộc vào. Tôi sẽ chia sẻ thêm chi tiết khi tôi tiếp tục làm việc trên các plugin này. Theo dõi @omarsar0 Cho tôi biết suy nghĩ của bạn và cách điều này có thể hữu ích cho bạn.