睡一觉，代码写完了

最近看到几个案例，觉得有必要记录一下。

$50K合同，$297完成

Geoffrey Huntley是这套方法的发明者。他在Twitter上分享了一个朋友的战绩：一个价值五万美金的外包合同，用Claude跑了一晚上，API费用只花了297美金。交付了MVP，测试通过，代码可用。

这是167倍的投入产出比。不是PPT里的数字，是真实的iMessage截图。

三个月，一门编程语言

Huntley自己做了一个更疯狂的实验。

他给Claude下了一个简单的指令："做一门编程语言，像Go，但关键词全换成Gen Z俚语。"然后让Claude在一个bash循环里跑了三个月。

三个月后，跑出来一门叫Cursed的编程语言。1198次git commit，完整的编译器支持macOS、Linux和Windows，既有解释器模式也有LLVM编译模式。代码最初用C写，后来AI自己把它改写成Rust，又改写成Zig。

API费用约$14,000，相当于旧金山工程师四分之一个月工资。现在cursed-lang.org可以下载。

其他案例

Y Combinator的一次黑客马拉松上，有团队晚上启动这套系统，第二天早上醒来发现跑出了6个完整的代码仓库，带测试、带文档、带部署配置。

一个大型项目从React v16迁移到v19，用这套方法跑了14小时，零人工干预。

最近流行的那个视频里，一个法国开发者用Claude Code + Ralph，10分钟生成了一套完整的营销方案。竞品调研自动跑了17次搜索，用户画像从Reddit抓取真实用户痛点原话，最后输出定价策略、价值阶梯和落地页HTML代码。他还做了一个骚操作：创建两个AI Agent分别模拟Alex Hormozi和Russell Brunson的方法论，让它们审核每一步生成的内容，不通过就重做。

这套东西叫什么

叫Ralph Loop，也叫Ralph Wiggum技术，名字来自《辛普森一家》的角色。

核心原理极其简单，一行bash就能说清楚：

while :; do cat PROMPT.md | claude-code ; done

就是一个死循环，不断把同一个prompt喂给Claude Code。Claude干完活想退出，被hook拦住，重新喂prompt。Claude就会review自己上一轮的代码，继续改进。直到满足预设的完成条件，或者达到最大迭代次数。

为什么有效

传统用AI写代码有几个问题。上下文会被吃掉，聊久了AI会忘事。需要人一直盯着，你问一句它答一句来回折腾。质量不稳定，AI偶尔犯蠢你得手动修。

Ralph Loop的解法是：每轮迭代用全新上下文，但通过git历史和progress.txt等文件保持记忆。AI读的是前一轮留下的"遗产"，不是自己的上下文。不需要人盯着，设好prompt和完成条件让它自己跑，你可以去睡觉。内置反馈循环，每轮跑完会跑测试做typecheck，不通过就继续改，质量有保底。

Huntley说："Ralph会犯错，但每次犯错我都会调整prompt，像调吉他一样调它。"

什么时候该用

任务明确、验收标准清晰的事情很适合。比如所有测试通过、所有lint错误修复这种，机器能判断对错的事情。重复性强的事情也适合，批量迁移、批量生成这类活。Greenfield项目、文档生成这些不需要深度判断的任务是最佳场景。

不适合的场景也很明确：需要复杂决策的事、验收标准模糊的事、高风险的生产代码。

我的观察

这套东西的核心不是技术。技术只是一行bash。

核心是任务定义能力。你要能把一个模糊的需求拆成明确的步骤，每一步有清晰的验收标准。能做到这一点，AI就能替你执行。做不到这一点，再强的AI也帮不了你。

这和管理人是一个道理，只是被管理的对象从人变成了机器。

资源

Ralph项目地址：https://github.com/snarktank/ralph

Geoffrey Huntley的博客：https://ghuntley.com/ralph/

Cursed编程语言：https://cursed-lang.org

原视频：YouTube搜"Claude Code Built My Entire $100M Offer"

如果你也在研究这类AI工作流，可以加我交流。

我正在做一件事：帮人把业务里最重复、最费人的环节，做成AI能自动执行的工作流。不是卖课，是交付。有兴趣的可以聊聊。