Conheça Ralph Wiggum—uma técnica inteligente baseada em Bash para iterar e otimizar saídas de LLM através de ciclos sistemáticos de prompting. A criação de Geoffrey Huntley usa scripting simples de shell para alimentar repetidamente o Claude (ou modelos de linguagem semelhantes) com prompts refinados, permitindo que o modelo se autoaperfeiçoe e gere melhores resultados a cada ciclo.

O método é particularmente útil para desenvolvedores e investigadores de crypto que precisam gerar código complexo, auditorias de segurança ou análise de dados em escala. Em vez de prompting de uma só vez, a abordagem em loop refina incrementalmente as saídas, capturando casos extremos e melhorando a precisão. Pense nisso como ter uma IA a colaborar consigo mesma.

Implementações atuais já lidam com cerca de 150k iterações em ambientes de produção. Os desenvolvedores apreciam a sua simplicidade—sem frameworks sofisticados necessários, apenas loops Bash puros a fazer o trabalho pesado.

Por que isto importa? Porque no espaço Web3, automatizar tarefas sofisticadas de LLM sem dependências externas é uma mudança de jogo. Quer esteja a analisar contratos inteligentes, gerar documentação ou fazer engenharia reversa de protocolos, esta abordagem iterativa poupa tempo e reduz intervenção manual.