К основному содержанию
скилл CX Codex

ralph-docs — скилл для Claude Code: ответы по Ralph Orchestrator

Скилл учит агента искать ответы о Ralph Orchestrator в опубликованной карте документации, а не выдумывать их по памяти. Пригодится, когда нужно разобраться в устройстве фреймворка или спланировать правку в его репозитории.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add mikeyobrien/ralph-orchestrator --skill ralph-docs -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает ralph-docs

Скилл подключает агента к карте документации llms.txt проекта ralph-orchestrator. Сначала агент забирает саму карту, выбирает одну-три страницы под вопрос, скачивает их в формате .md и отвечает уже по ним. Кэш лежит в ~/.cache/ralph-docs/, карта считается свежей 7 дней, потом её перезапрашивают.

Внутри три справочника: references/llms-txt-map.md с разделами карты, references/common-questions.md с частыми вопросами и references/contributing.md про порядок правок и раскладку крейтов. Разделение ролей чёткое: создание и правка пользовательских hats — это скилл ralph-hats, работа с живым циклом (запуск, возобновление, слияние, отладка) — ralph-loop, а ralph-docs только объясняет и очерчивает объём изменений.

Для работы нужен curl — им тянутся страницы, если у агента нет своего инструмента веб-загрузки. Есть и подводный камень: документация может оказаться новее установленной версии Ralph, тогда скилл советует сверить ralph --version и решить, чему верить. Для запросов «как улучшить Ralph» сначала читается concepts/tenets/index.md — шесть принципов проекта, и правка, которая им противоречит, скорее всего должна жить в другом месте.

Какие задачи решает

  • объяснить, почему цикл завершился по max_iterations
  • найти нужный крейт и тесты перед правкой ralph-orchestrator
  • разобрать, почему не сработал hat
  • сопоставить симптом бага с подсистемой и файлом в репозитории
  • ответить новичку на вопросы по установке из официальных страниц

Примеры запросов агенту

  • Как в Ralph устроен event loop и где это описано в документации?
  • Почему мой цикл завершился по max_iterations — найди объяснение в доках
  • Хочу поменять поведение presets: какой крейт и какие тесты затрагиваются?

Как установить ralph-docs

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add mikeyobrien/ralph-orchestrator --skill ralph-docs -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/ralph-docs/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ralph-docs/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о ralph-docs

Как установить ralph-docs в Claude Code?

Выполните npx skills add mikeyobrien/ralph-orchestrator --skill ralph-docs -a claude-code. После этого файл скилла окажется по пути ~/.claude/skills/ralph-docs/SKILL.md.

Что делает ralph-docs?

Учит агента отвечать на вопросы о Ralph Orchestrator по опубликованной карте llms.txt: он выбирает нужные страницы, скачивает их и цитирует источник. Заодно помогает очертить объём правки в репозитории до того, как писать код.

Чем ralph-docs отличается от ralph-hats и ralph-loop?

ralph-docs только объясняет и планирует. Создание и изменение пользовательских hats — задача ralph-hats, а запуск, возобновление и отладка живого цикла — ralph-loop.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: ralph-docs
description: Introspect, explain, and improve Ralph Orchestrator using its published llms.txt doc map. Use this skill whenever the user asks questions about Ralph's behavior, wants to understand how a Ralph internal works (event loop, hats, memories, tasks, backends, presets), debug an unfamiliar failure mode, or propose a code change to the ralph-orchestrator repo. The skill teaches the agent to discover authoritative answers from the live docs via llms.txt before guessing, and to scope improvements through the published architecture rather than the local checkout alone.
---

# Ralph Docs

Introspect Ralph Orchestrator the same way the framework expects a smart agent to
— consult the published documentation map at
<https://mikeyobrien.github.io/ralph-orchestrator/llms.txt>, fetch only the
sections relevant to the question, and answer from authoritative sources.

Use this skill to behave like an internal Ralph contributor rather than a
guess-first assistant.

## Use This Skill For

- Answering "how does Ralph do X?" questions about the event loop, hats,
  memories, tasks, presets, backends, CLI, TUI, diagnostics, waves, or API.
- Explaining an observed behavior ("why did my loop terminate with
  max_iterations?", "why didn't my hat fire?") from first principles in the
  docs, not pattern-matching.
- Proposing and scoping an improvement to the `ralph-orchestrator` codebase —
  locating the right crate, the relevant concept doc, and the existing test
  surface before writing code.
- Triaging a ralph bug report: map symptoms to likely subsystem, pull in the
  concept + reference docs for that subsystem, identify the probable file path
  in the repo.
- Onboarding: answer a new user's setup/quick-start questions from the official
  Getting Started pages instead of the agent's stale training data.

## Core Principle: llms.txt Is The Router

Ralph's llms.txt is a curated map, not a full-text dump. The workflow is:

1. **Discover** — fetch `llms.txt` to see the top-level sections
   (Getting Started / Concepts / User Guide / Advanced / API / Examples /
   Contributing / Reference).
2. **Narrow** — pick the 1–3 pages that actually answer the question. The map
   links directly to `.md` versions — those are agent-optimized and should be
   preferred over scraping HTML.
3. **Fetch** — pull only those pages. Do not fetch more than three pages
   speculatively; the budget should be spent on answering, not browsing.
4. **Cross-check** — for code-level claims, confirm against the repo (crate
   paths are listed in AGENTS.md / CLAUDE.md inside the ralph-orchestrator
   checkout).
5. **Answer** — cite the page you relied on. Include the URL so the user can
   verify.

## Workflow

1. Identify the question's subsystem using the taxonomy in
   `references/llms-txt-map.md` (hats, event loop, memories, tasks, backends,
   presets, CLI, TUI, diagnostics, waves, API).
2. If `~/.cache/ralph-docs/llms.txt` exists and is <7 days old, use it. Else
   refetch it:

   ```bash
   mkdir -p ~/.cache/ralph-docs
   curl -sSfL https://mikeyobrien.github.io/ralph-orchestrator/llms.txt \
     -o ~/.cache/ralph-docs/llms.txt
   ```

3. Pick the 1–3 linked `.md` pages most relevant to the subsystem. The map
   entries are documented in `references/llms-txt-map.md`; use it to shortcut
   the grep.
4. Fetch just those pages via `curl -sSfL <url> -o ~/.cache/ralph-docs/<stem>.md`
   and read them. Agents with `web_fetch` or an equivalent tool should use that
   instead.
5. Answer the user's question grounded in what you just read. Quote the
   relevant sentence when the user asks "does Ralph do X?" so they can audit.
6. If the answer requires a code change, switch to the ralph-orchestrator
   checkout and follow `references/contributing.md` for the propose-a-change
   workflow.

## Scope Boundaries

- This skill answers and explains. For creating/modifying user hats, defer to
  **ralph-hats**. For operating a live loop (running, resuming, merging,
  debugging), defer to **ralph-loop**. For code changes to
  ralph-orchestrator itself, this skill scopes the change; the actual editing
  uses the agent's native code-editing tools.
- Do not invent features not present in the published docs. If llms.txt does
  not surface an answer, say so and suggest checking the source tree at
  <https://github.com/mikeyobrien/ralph-orchestrator>.
- Do not rely on the agent's pretraining for version-sensitive claims (e.g.
  CLI flags, preset names). Ralph's CLI evolves; always verify against
  `guide/cli-reference.md` or `reference/changelog.md`.

## Guardrails

- Prefer `.md` URLs from llms.txt over scraping the rendered HTML.
- Cache fetched pages under `~/.cache/ralph-docs/` with a 7-day staleness
  threshold. Refetch llms.txt before any other doc to detect renames/moves.
- When cited docs contradict the local checkout (docs newer than the user's
  installed ralph version), note the mismatch and suggest `ralph --version` so
  the user can decide which to trust.
- For "how to improve Ralph" requests, always read
  `concepts/tenets/index.md` first. Ralph's six tenets are load-bearing;
  changes that fight them usually belong somewhere else.

## Output Expectations

- Answer first, then link. Don't make the user wait for a verbose tour.
- Include at least one source URL for non-trivial claims.
- When proposing a code change, name the crate + file (see
  `references/contributing.md` for the crate map), the concept doc that
  justifies the change, and the test file that should cover it.

## Read These References When Needed

- For the llms.txt section map + which pages answer which question:
  `references/llms-txt-map.md`
- For FAQ recipes (common introspection patterns):
  `references/common-questions.md`
- For how to propose a code change, including crate layout and PR conventions:
  `references/contributing.md`

© mikeyobrien · MIT · mikeyobrien/ralph-orchestrator

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
coding-agent-docs-optimization Samuel Berthe Готовит документацию SDK, API или протокола так, чтобы кодинг-агент собрал интеграцию с первого раза и без человека рядом. CX Codex +1 10 300установок dd-docs datadog-labs Скилл dd-docs даёт агенту прямой доступ к документации Datadog через llms.txt — индекс всех страниц в формате для ИИ. CX Codex +1 1 800установок create-llms официальный github Создаёт llms.txt в корне репозитория и собирает в нём ссылки на важные материалы проекта для LLM. 9 200установок update-llms официальный github Скилл обновляет корневой llms.txt по структуре репозитория и спецификации llms.txt. Подойдёт, когда документация или файлы проекта меняются. 8 800установок llms microsoft Собирает llms.txt и llms-full.txt по вики проекта: краткий указатель со ссылками и полную версию с встроенным текстом страниц. ★ 3 149звёзд репо Documentation Extractor nirholas Извлекает документацию с сайтов и раскладывает её по разделам в форматах для ИИ-агентов. Пригодится, чтобы добавить документацию проекта в контекст помощника. CX Codex +1 ★ 35звёзд репо

Из того же набора6

tui-validate Скилл снимает скриншот терминального интерфейса через freeze и оценивает его по критериям с помощью LLM. Пригодится после правок в TUI, чтобы поймать сломанную вёрстку. CX Codex +1 ★ 3 189звёзд репо test-driven-development Скилл ведёт агента по циклу RED → GREEN → REFACTOR и заставляет писать тесты раньше кода. Пригодится, когда нужно разложить спеку или задачу на проверяемые тесты. CX Codex +1 ★ 3 189звёзд репо pr-demo Записывает терминал через asciinema и превращает запись в GIF или SVG, который можно вставить в описание PR. CX Codex +1 ★ 3 189звёзд репо find-code-tasks Скилл показывает все файлы .code-task.md в проекте: статус, даты создания, старта и завершения. Пригодится, когда нужно понять, что ещё не сделано. CX Codex +1 ★ 3 189звёзд репо code-assist Скилл ведёт агента по циклу Explore, Plan, Code, Commit: сначала разведка и план, потом тесты, потом код. Пригодится, когда задачу надо провести через TDD, а не писать сразу. CX Codex +1 ★ 3 189звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой