Rencontrez Ralph Wiggum—une technique astucieuse basée sur Bash pour itérer et optimiser les sorties des LLM via des boucles de prompting systématiques. La création de Geoffrey Huntley utilise des scripts shell simples pour alimenter de manière répétée Claude (ou des modèles de langage similaires) avec des prompts affinés, permettant au modèle de s'auto-améliorer et de générer de meilleurs résultats à chaque cycle.

La méthode est particulièrement utile pour les développeurs et chercheurs en crypto qui doivent générer du code complexe, des audits de sécurité ou des analyses de données à grande échelle. Au lieu d’un prompting ponctuel, l’approche en boucle affine progressivement les sorties, détectant les cas limites et améliorant la précision. Considérez-la comme une collaboration entre une IA et elle-même.

Les implémentations actuelles gèrent déjà environ 150k itérations en environnement de production. Les développeurs apprécient sa simplicité—pas besoin de frameworks sophistiqués, juste des boucles Bash pures qui font le travail lourd.

Pourquoi cela importe-t-il ? Parce que dans l’espace Web3, automatiser des tâches sophistiquées de LLM sans dépendances externes est une révolution. Que vous analysiez des contrats intelligents, génériez de la documentation ou fassiez de la rétro-ingénierie de protocoles, cette approche itérative permet de gagner du temps et de réduire l’intervention manuelle.