Presentamos el plugin ralph-research. Acabo de adoptar el loop de ralph para implementar artículos. Me sorprende lo bien que ya funciona esto. Todo el plugin fue eliminado de un solo golpe por Claude Code, pero ya puede programar conceptos de IA en papel y ejecutar experimentos en un bucle de auto-mejora. ¡Salvaje!

Notas: - Se tardaron unos 40 minutos en implementar el documento ReAct sin interrupciones. - Tuvo algunos problemas, pero fue descubriendo cómo solucionarlos por el camino. Esto es lo que hace que el loop ralph sea extremadamente poderoso. Puede explorar soluciones y aprender de sus errores. Yo diría que la investigación es probablemente un caso de uso aún mejor para Ralph, ya que la investigación requiere mucha exploración. - He probado en otros artículos más recientes y ha hecho un buen trabajo, lo que me da esperanza de que esto pueda implementarse para ser más robusto. - Como puedes ver en el vídeo, y como con cualquier cosa impulsada por LLM, le costará usar modelos más nuevos incluso si das instrucciones y APIs. Pero esto es algo que se puede solucionar fácilmente con un estímulo ingenioso. - Este no es un plugin perfecto, y es principalmente para pruebas internas. Todavía tengo muchas cosas que mejorar antes de poder lanzarlo, junto con otros plugins de los que depende. Compartiré más detalles a medida que siga trabajando en estos plugins. Sigue @omarsar0 Déjame saber qué opinas y cómo podría serte útil.