認識 Ralph Wiggum——一種基於 Bash 的巧妙技術，用於通過系統化提示循環來迭代和優化大型語言模型（LLM）的輸出。Geoffrey Huntley 的創作利用簡單的 shell 腳本，反覆向 Claude (或類似的語言模型) 提供經過優化的提示，使模型能夠自我改進，並在每個循環中產生更佳的結果。

這種方法對於需要大量生成複雜代碼、安全審計或數據分析的加密貨幣開發者和研究人員特別有用。與一次性提示不同，循環方法逐步優化輸出，捕捉邊緣案例並提高準確性。可以將其想像成讓 AI 與自己合作。

目前的實現已在生產環境中處理約 150k 次迭代。開發者喜歡它的簡單——不需要花哨的框架，只需純粹的 Bash 循環來完成繁重的工作。

為什麼這很重要？因為在 Web3 領域，無需外部依賴就能自動化複雜的 LLM 任務是一個遊戲規則的改變。無論你是在分析智能合約、生成文檔，還是反向工程協議，這種迭代方法都能節省時間並減少手動干預。