Apresentando o plugin ralph-research. Acabei de adotar o ralph-loop para implementar artigos. Fico impressionado com o quanto isso já funciona bem. Todo o plugin foi eliminado de uma vez pelo Claude Code, mas ele já consegue programar conceitos de IA em papel e executar experimentos em um ciclo de autoaperfeiçoamento. Louco!

Notas: - Levou cerca de 40 minutos para implementar o documento ReAct sem interrupções. - Ele teve alguns problemas, mas descobriu como resolvê-los no caminho. É isso que torna o ralph-loop extremamente poderoso. Ele pode buscar soluções e aprender com seus erros. Eu diria que pesquisa provavelmente é um caso de uso ainda melhor para o Ralph, já que pesquisa exige muita exploração. - Testei em outros artigos mais recentes, e fez um bom trabalho, o que me dá esperança de que isso possa ser implementado para ser mais robusto. - Como você pode ver no vídeo, e como em qualquer coisa com LLM, ele terá dificuldade para usar modelos mais recentes mesmo se você fornecer instruções e APIs. Mas isso é algo que pode ser facilmente corrigido com prompts inteligentes. - Este não é um plugin perfeito, e é principalmente para fins de testes internos. Ainda tenho muitas coisas a melhorar antes de poder lançar, junto com outros plugins dos quais depende. Vou compartilhar mais detalhes conforme continuar trabalhando nesses plugins. Acompanhe @omarsar0 Me conte o que você acha e como isso pode ser útil para você.