ralph-skill-review-loop
ラルフ・ウィガム関連のSkillについて、ベストプラクティスに照らして改善を重ね、連続して問題がないと判断されるまでレビューを繰り返すことで、Skillの品質を向上させるSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Self-improving review loop for Ralph Wiggum skills. Reviews skills against best practices, implements improvements, and continues until two consecutive clean reviews. Use when validating or improving the ralph-prompt-* skill suite.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
ラルフ・ウィガム関連のSkillについて、ベストプラクティスに照らして改善を重ね、連続して問題がないと判断されるまでレビューを繰り返すことで、Skillの品質を向上させるSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o ralph-skill-review-loop.zip https://jpskill.com/download/9483.zip && unzip -o ralph-skill-review-loop.zip && rm ralph-skill-review-loop.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9483.zip -OutFile "$d\ralph-skill-review-loop.zip"; Expand-Archive "$d\ralph-skill-review-loop.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\ralph-skill-review-loop.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
ralph-skill-review-loop.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
ralph-skill-review-loopフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
Ralph Skill Review Loop
概要
Ralph Wiggumの手法を用いて、Ralph Wiggumプロンプト生成スキル自体をレビューし改善するメタスキルです。スキルが2回連続でレビューに合格し、改善の推奨事項がなくなるまで、継続的な改善ループを実行します。
クイックスタート
このプロンプトをコピーして、Ralphループで実行します。
/ralph-wiggum:ralph-loop "[paste prompt below]" --completion-promise "RALPH_SKILLS_PERFECTED" --max-iterations 100
自己改善レビュー・ループ・プロンプト
# タスク: Ralph Wiggumスキルの自己改善レビュー
## 目的
Ralph Wiggumプロンプト生成スキルをレビューし改善し、改善の推奨事項がゼロで2回連続でレビューに合格するまで繰り返します。
## 対象スキル
1. ralph-prompt-builder (マスターオーケストレーター)
2. ralph-prompt-single-task (シングルタスクジェネレーター)
3. ralph-prompt-multi-task (マルチタスクジェネレーター)
4. ralph-prompt-project (プロジェクトジェネレーター)
5. ralph-prompt-research (リサーチジェネレーター)
場所: .claude/skills/ralph-prompt-*/SKILL.md
## 参考資料
- RALPH-WIGGUM-TECHNIQUE-COMPREHENSIVE-RESEARCH.md (12,000語以上のベストプラクティス)
- skill-builder-package/research/ (スキル構築のベストプラクティス)
- skill-builder-package/examples/ (本番スキルのパターン)
---
## 状態管理
### 必要な状態ファイル
進捗を追跡するために、これらのファイルを作成します。
**RALPH_REVIEW_STATE.json**:
```json
{
"current_iteration": 1,
"consecutive_clean_reviews": 0,
"skills_reviewed": [],
"improvements_made": [],
"last_review_timestamp": "",
"status": "IN_PROGRESS"
}
RALPH_REVIEW_LOG.md:
# Ralphスキルレビューログ
## イテレーション履歴
[各イテレーションの結果をここに追記]
ステップ1: オリエンテーション (すべてのイテレーション)
現在の状態を読み込みます。
cat RALPH_REVIEW_STATE.json
cat RALPH_REVIEW_LOG.md | tail -50
git log --oneline -5
ls -la .claude/skills/ralph-prompt-*/
確認: 連続してクリーンなレビューは何回ありますか?
- 2回以上の場合: <promise>RALPH_SKILLS_PERFECTED</promise>を出力します。
- 2回未満の場合: ステップ2に進みます。
ステップ2: 包括的なスキルレビュー
レビューフレームワーク
ralph-prompt-*の各スキルについて、以下に基づいて評価します。
2.1 Ralphテクニックとの整合性 (リサーチより)
- [ ] 明確な完了基準が定義されている
- [ ] 自己検証コマンドが含まれている
- [ ] TDD/イテレーションアプローチがある
- [ ] 「行き詰まった場合」のガイダンスが含まれている
- [ ] <promise>完了タグを正しく使用している
- [ ] 適切なmax-iterationsを推奨している
- [ ] 「決定的に悪い」という哲学に従っている (失敗は修正可能)
2.2 スキル構造の品質
- [ ] YAML frontmatterが完了している (name、トリガー付きのdescription)
- [ ] プログレッシブな開示 (概要 → 詳細 → 例)
- [ ] クイックスタートセクションが存在し、実行可能である
- [ ] 例は現実的で完全である
- [ ] ベストプラクティスセクションが含まれている
- [ ] Ralphループとの統合が文書化されている
2.3 コンテンツの完全性
- [ ] すべてのセクションが適切に埋められている (プレースホルダーがない)
- [ ] 例がスキルタイプと一致している
- [ ] 検証コマンドは本物で実行可能である
- [ ] エッジケースに対処している
- [ ] 関連スキルへの相互参照がある
2.4 プロンプトテンプレートの品質
- [ ] テンプレートはリサーチのベストプラクティスに従っている
- [ ] 成功基準は測定可能である
- [ ] フェーズ構造が明確である (マルチフェーズの場合)
- [ ] 状態追跡が含まれている
- [ ] 進捗追跡パターンが含まれている
レビュープロセス
各スキルについて:
- SKILL.mdファイルを完全に読みます。
- RALPH-WIGGUM-TECHNIQUE-COMPREHENSIVE-RESEARCH.mdと比較します。
- 上記の16の基準すべてに対してチェックします。
- REVIEW_FINDINGS.mdに結果を記録します。
レビュー出力形式
REVIEW_FINDINGS.mdを作成/更新します。
# レビュー結果 - イテレーション [N]
## 概要
- レビューしたスキル: [count]
- 発見された問題の合計: [count]
- 重要な問題: [count]
- 必要な改善: [count]
## ralph-prompt-builder
### 合格
- [x] 合格する基準
### 発見された問題
- [ ] [CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW] 問題の説明
- 場所: [section/line]
- 現在: [what exists]
- あるべき姿: [what it should be]
- 修正: [specific fix]
## ralph-prompt-single-task
[... 同じ形式]
## ralph-prompt-multi-task
[... 同じ形式]
## ralph-prompt-project
[... 同じ形式]
## ralph-prompt-research
[... 同じ形式]
## 推奨事項の概要
### 修正必須 (Critical/High)
1. [Recommendation 1]
2. [Recommendation 2]
### 修正すべき (Medium)
1. [Recommendation 3]
### あると良い (Low)
1. [Recommendation 4]
## レビュー結果
- [ ] CLEAN (推奨事項なし)
- [ ] NEEDS_WORK (推奨事項あり)
ステップ3: 改善の実装
REVIEW_FINDINGS.mdにNEEDS_WORKと表示されている場合:
3.1 修正の優先順位付け
次の順序で作業します。
- 重要な問題 (機能が壊れる)
- 高い問題 (品質に大きな影響を与える)
- 中程度の問題 (品質を向上させる)
- 低い問題 (磨き)
3.2 各修正の実装
各推奨事項について:
- 対象のスキルファイルを読みます。
- 特定の修正を実装します。
- 修正が問題を解決することを確認します。
- 変更をコミットします。
git add .claude/skills/ralph-prompt-[name]/SKILL.md git commit -m "Improve ralph-prompt-[name]: [brief description]
- [Change 1]
- [Change 2]
Part of Ralph skills self-improvement loop iteration [N]"
### 3.3 改善の追跡
RALPH_REVIEW_STATE.jsonを更新します。
```json
{
"improvements_made": [
{
"iteration": N,
"skill": "ralph-prompt-X",
"issue": "description",
"fix": "what was done"
}
]
}
ステップ4: 改善後の検証
修正を実装した後:
4.1 各スキルがまだ動作することを確認
変更された各スキルについて:
- [ ] YAML frontmatterが有効である
- [ ] すべてのセクションが正しくレンダリングされる
- [ ] 例は構文的に正しい
- [ ] 壊れた参照がない
4.2 リグレッションの確認
- [ ] コンテンツが誤って削除されていない
- [ ] 相互参照がまだ有効である
- [ ] テンプレートがまだ完全である
4.3 構文チェックの実行
# YAML frontmatterの検証
for f in .claude/skills/ralph-prompt-*/SKILL.md; do
head -20 "$f" | grep -E "^(name:|description:)"
(原文はここで切り詰められています) 📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Ralph Skill Review Loop
Overview
A meta-skill that uses the Ralph Wiggum technique to review and improve the Ralph Wiggum prompt generator skills themselves. Runs a continuous improvement loop until skills pass review twice consecutively with no recommendations.
Quick Start
Copy and run this prompt in a Ralph loop:
/ralph-wiggum:ralph-loop "[paste prompt below]" --completion-promise "RALPH_SKILLS_PERFECTED" --max-iterations 100
THE SELF-IMPROVING REVIEW LOOP PROMPT
# Task: Self-Improving Review of Ralph Wiggum Skills
## Objective
Review and improve the Ralph Wiggum prompt generator skills until they pass two consecutive reviews with zero improvement recommendations.
## Target Skills
1. ralph-prompt-builder (Master orchestrator)
2. ralph-prompt-single-task (Single task generator)
3. ralph-prompt-multi-task (Multi-task generator)
4. ralph-prompt-project (Project generator)
5. ralph-prompt-research (Research generator)
Location: .claude/skills/ralph-prompt-*/SKILL.md
## Reference Materials
- RALPH-WIGGUM-TECHNIQUE-COMPREHENSIVE-RESEARCH.md (12,000+ words of best practices)
- skill-builder-package/research/ (skill building best practices)
- skill-builder-package/examples/ (production skill patterns)
---
## STATE MANAGEMENT
### Required State Files
Create these files to track progress:
**RALPH_REVIEW_STATE.json**:
```json
{
"current_iteration": 1,
"consecutive_clean_reviews": 0,
"skills_reviewed": [],
"improvements_made": [],
"last_review_timestamp": "",
"status": "IN_PROGRESS"
}
RALPH_REVIEW_LOG.md:
# Ralph Skills Review Log
## Iteration History
[Append each iteration's findings here]
STEP 1: ORIENTATION (Every Iteration)
Read current state:
cat RALPH_REVIEW_STATE.json
cat RALPH_REVIEW_LOG.md | tail -50
git log --oneline -5
ls -la .claude/skills/ralph-prompt-*/
Check: How many consecutive clean reviews do we have?
- If 2 or more: Output <promise>RALPH_SKILLS_PERFECTED</promise>
- If less than 2: Continue to Step 2
STEP 2: COMPREHENSIVE SKILL REVIEW
Review Framework
For EACH skill in ralph-prompt-*, evaluate against:
2.1 Ralph Technique Alignment (from research)
- [ ] Clear completion criteria defined
- [ ] Includes self-verification commands
- [ ] Has TDD/iteration approach
- [ ] Includes "If Stuck" guidance
- [ ] Uses <promise> completion tags correctly
- [ ] Recommends appropriate max-iterations
- [ ] Follows "deterministically bad" philosophy (failures are fixable)
2.2 Skill Structure Quality
- [ ] YAML frontmatter complete (name, description with triggers)
- [ ] Progressive disclosure (overview → details → examples)
- [ ] Quick Start section exists and is actionable
- [ ] Examples are realistic and complete
- [ ] Best practices section included
- [ ] Integration with Ralph loop documented
2.3 Content Completeness
- [ ] All sections properly filled (no placeholders)
- [ ] Examples match the skill type
- [ ] Verification commands are real and runnable
- [ ] Edge cases addressed
- [ ] Cross-references to related skills
2.4 Prompt Template Quality
- [ ] Templates follow research best practices
- [ ] Success criteria are measurable
- [ ] Phase structure is clear (for multi-phase)
- [ ] State tracking included
- [ ] Progress tracking pattern included
Review Process
For each skill:
- Read the SKILL.md file completely
- Compare against RALPH-WIGGUM-TECHNIQUE-COMPREHENSIVE-RESEARCH.md
- Check against all 16 criteria above
- Document findings in REVIEW_FINDINGS.md
Review Output Format
Create/update REVIEW_FINDINGS.md:
# Review Findings - Iteration [N]
## Summary
- Skills reviewed: [count]
- Total issues found: [count]
- Critical issues: [count]
- Improvements needed: [count]
## ralph-prompt-builder
### Passing
- [x] Criterion that passes
### Issues Found
- [ ] [CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW] Issue description
- Location: [section/line]
- Current: [what exists]
- Should be: [what it should be]
- Fix: [specific fix]
## ralph-prompt-single-task
[... same format]
## ralph-prompt-multi-task
[... same format]
## ralph-prompt-project
[... same format]
## ralph-prompt-research
[... same format]
## Recommendations Summary
### Must Fix (Critical/High)
1. [Recommendation 1]
2. [Recommendation 2]
### Should Fix (Medium)
1. [Recommendation 3]
### Nice to Have (Low)
1. [Recommendation 4]
## Review Result
- [ ] CLEAN (zero recommendations)
- [ ] NEEDS_WORK (has recommendations)
STEP 3: IMPLEMENT IMPROVEMENTS
If REVIEW_FINDINGS.md shows NEEDS_WORK:
3.1 Prioritize Fixes
Work in this order:
- Critical issues (breaks functionality)
- High issues (significantly impacts quality)
- Medium issues (improves quality)
- Low issues (polish)
3.2 Implement Each Fix
For each recommendation:
- Read the target skill file
- Implement the specific fix
- Verify the fix addresses the issue
- Commit the change:
git add .claude/skills/ralph-prompt-[name]/SKILL.md git commit -m "Improve ralph-prompt-[name]: [brief description]
- [Change 1]
- [Change 2]
Part of Ralph skills self-improvement loop iteration [N]"
### 3.3 Track Improvements
Update RALPH_REVIEW_STATE.json:
```json
{
"improvements_made": [
{
"iteration": N,
"skill": "ralph-prompt-X",
"issue": "description",
"fix": "what was done"
}
]
}
STEP 4: POST-IMPROVEMENT VERIFICATION
After implementing fixes:
4.1 Verify Each Skill Still Works
For each modified skill:
- [ ] YAML frontmatter is valid
- [ ] All sections render correctly
- [ ] Examples are syntactically correct
- [ ] No broken references
4.2 Check for Regressions
- [ ] No content accidentally deleted
- [ ] Cross-references still valid
- [ ] Templates still complete
4.3 Run Syntax Check
# Verify YAML frontmatter
for f in .claude/skills/ralph-prompt-*/SKILL.md; do
head -20 "$f" | grep -E "^(name:|description:)"
done
STEP 5: UPDATE STATE
Update RALPH_REVIEW_STATE.json:
If review was CLEAN (zero recommendations):
{
"consecutive_clean_reviews": [previous + 1],
"last_review_result": "CLEAN",
"last_review_timestamp": "[timestamp]"
}
If review was NEEDS_WORK:
{
"consecutive_clean_reviews": 0,
"last_review_result": "NEEDS_WORK",
"improvements_this_iteration": [count],
"last_review_timestamp": "[timestamp]"
}
Update RALPH_REVIEW_LOG.md:
## Iteration [N] - [timestamp]
### Review Result
[CLEAN/NEEDS_WORK]
### Issues Found
- [Issue 1]
- [Issue 2]
### Fixes Applied
- [Fix 1]
- [Fix 2]
### State After
- Consecutive clean reviews: [N]
- Total improvements to date: [N]
STEP 6: LOOP DECISION
Check Termination Condition
Read RALPH_REVIEW_STATE.json:
cat RALPH_REVIEW_STATE.json | jq '.consecutive_clean_reviews'
If consecutive_clean_reviews >= 2:
Skills have passed two consecutive reviews with zero recommendations.
Create RALPH_SKILLS_VALIDATION_COMPLETE.md:
# Ralph Skills Validation Complete
## Summary
- Total iterations: [N]
- Total improvements made: [count]
- Final state: All skills validated
## Skills Validated
1. ralph-prompt-builder - PASSED
2. ralph-prompt-single-task - PASSED
3. ralph-prompt-multi-task - PASSED
4. ralph-prompt-project - PASSED
5. ralph-prompt-research - PASSED
## Validation Criteria Met
All 16 review criteria passing for all 5 skills.
## Timestamp
[ISO timestamp]
Output: <promise>RALPH_SKILLS_PERFECTED</promise>
If consecutive_clean_reviews < 2:
Continue to next iteration (loop back to STEP 1)
REVIEW CRITERIA REFERENCE (Quick Check)
Ralph Technique Alignment
- Clear completion criteria
- Self-verification commands
- TDD/iteration approach
- "If Stuck" guidance
- <promise> tags used correctly
- Appropriate max-iterations recommendations
- Deterministically bad philosophy
Skill Structure Quality
- Complete YAML frontmatter
- Progressive disclosure
- Actionable Quick Start
- Realistic examples
- Best practices section
- Ralph loop integration docs
Content Completeness
- No placeholders
- Matching examples
- Real verification commands
ESCAPE HATCH
If stuck after 50 iterations without reaching 2 consecutive clean reviews:
- Document the recurring issues in RALPH_REVIEW_BLOCKERS.md
- List which criteria keep failing
- Identify if criteria are too strict
- Output: <promise>RALPH_REVIEW_BLOCKED</promise>
PROGRESS TRACKING
Every 5 iterations, summarize:
PROGRESS SUMMARY - Iteration [N]
================================
Started: [timestamp]
Current: [timestamp]
Consecutive clean reviews: [N]/2
Skills Status:
- ralph-prompt-builder: [X/16 criteria passing]
- ralph-prompt-single-task: [X/16 criteria passing]
- ralph-prompt-multi-task: [X/16 criteria passing]
- ralph-prompt-project: [X/16 criteria passing]
- ralph-prompt-research: [X/16 criteria passing]
Improvements made: [total count]
Remaining issues: [count]
COMPLETION CONDITIONS
Output <promise>RALPH_SKILLS_PERFECTED</promise> ONLY when:
- [ ] All 5 skills reviewed
- [ ] All 16 criteria checked per skill
- [ ] Zero recommendations in current review
- [ ] Zero recommendations in previous review
- [ ] consecutive_clean_reviews >= 2 in state file
- [ ] RALPH_SKILLS_VALIDATION_COMPLETE.md created
- [ ] All changes committed
SAFETY LIMITS
- Maximum iterations: 100
- Expected completion: 20-40 iterations
- Budget alert: If > 50 iterations, evaluate if criteria are too strict
Usage Instructions
1. Initialize State Files
Before running, create the initial state:
# Create state file
cat > RALPH_REVIEW_STATE.json << 'EOF'
{
"current_iteration": 0,
"consecutive_clean_reviews": 0,
"skills_reviewed": [],
"improvements_made": [],
"last_review_timestamp": "",
"status": "NOT_STARTED"
}
EOF
# Create log file
cat > RALPH_REVIEW_LOG.md << 'EOF'
# Ralph Skills Review Log
## Overview
Self-improving review loop for Ralph Wiggum prompt generator skills.
## Target: Two consecutive clean reviews
---
## Iteration History
EOF
2. Run the Loop
/ralph-wiggum:ralph-loop "[THE PROMPT ABOVE]" \
--completion-promise "RALPH_SKILLS_PERFECTED" \
--max-iterations 100
3. Monitor Progress
# Check current state
cat RALPH_REVIEW_STATE.json | jq '.'
# See recent activity
tail -30 RALPH_REVIEW_LOG.md
# Check how many clean reviews
cat RALPH_REVIEW_STATE.json | jq '.consecutive_clean_reviews'
4. After Completion
Review the outputs:
RALPH_REVIEW_STATE.json- Final stateRALPH_REVIEW_LOG.md- Complete historyREVIEW_FINDINGS.md- Last review detailsRALPH_SKILLS_VALIDATION_COMPLETE.md- Success certificate- Git log - All improvements committed
Why This Works
- State Tracking: JSON state file persists across iterations
- Clear Criteria: 16 specific, measurable review criteria
- Self-Correction: Each iteration reads previous results and fixes issues
- Termination Condition: Two consecutive clean reviews ensures stability
- Evidence-Based: All findings documented, all fixes tracked
- Git Integration: Every improvement committed for auditability
Expected Behavior
Iteration 1-5: Discovery phase
- Identify initial issues across all skills
- Begin fixing critical issues
Iteration 6-15: Improvement phase
- Systematic fixes
- Quality improvements
- Cross-consistency
Iteration 16-25: Stabilization phase
- Fewer issues found
- Polish and edge cases
- Approaching clean reviews
Iteration 26-40: Validation phase
- First clean review achieved
- Verify no regressions
- Second clean review achieved
- Completion
Customization
Stricter Review
Add more criteria to the review framework.
Faster Completion
Reduce to "one clean review" by changing:
consecutive_clean_reviews >= 1
Focus on Specific Skills
Modify the target skills list in the prompt.