Apresentando o plugin ralph-research. Acabei de adotar o ralph-loop para implementar artigos. Fiquei impressionado com o quão bem isso já funciona. Todo o plugin foi criado de uma só vez pelo Claude Code, mas já consegue codificar conceitos de artigos sobre IA e realizar experimentos em um loop de autoaperfeiçoamento. Incrível!

Notas: - Levou cerca de 40 minutos para implementar o documento ReAct sem interrupções. - Encontrou alguns problemas, mas conseguiu descobrir como resolvê-los ao longo do caminho. É isso que torna o ralph-loop extremamente poderoso. Ele pode explorar soluções e aprender com os seus erros. Eu diria que a pesquisa é provavelmente um caso de uso ainda melhor para o ralph, pois a pesquisa requer muita exploração. - Testei em outros documentos mais recentes, e ele 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 acontece com qualquer coisa alimentada por LLM, ele terá dificuldades em usar modelos mais novos, mesmo que você forneça instruções e APIs. Mas isso é algo que pode ser facilmente corrigido com sugestões inteligentes. - Este não é um plugin perfeito, e é principalmente para fins de teste interno. Ainda tenho muitas coisas a melhorar antes de poder lançá-lo, juntamente com outros plugins dos quais depende. Vou compartilhar mais detalhes à medida que continuo a trabalhar nesses plugins. Acompanhe @omarsar0 Deixe-me saber seus pensamentos e como isso poderia ser útil para você.