认识 Ralph Wiggum——一种基于 Bash 的巧妙技术，用于通过系统提示循环迭代和优化大型语言模型（LLM）的输出。Geoffrey Huntley 的创作利用简单的 shell 脚本，反复向 Claude (或类似的语言模型)提供优化后的提示，使模型能够自我改进，并在每个周期中生成更优的结果。

该方法对于需要大规模生成复杂代码、安全审计或数据分析的加密货币开发者和研究人员尤为有用。与一次性提示不同，循环方法逐步优化输出，捕捉边缘情况并提高准确性。可以将其看作是让 AI 与自己合作。

目前的实现已经在生产环境中处理了大约 15 万次迭代。开发者们喜欢它的简洁——无需复杂的框架，只需纯粹的 Bash 循环完成繁重的任务。

为什么这很重要？因为在 Web3 领域，自动化复杂的 LLM 任务而无需外部依赖是一大变革。无论你是在分析智能合约、生成文档，还是逆向工程协议，这种迭代方法都能节省时间，减少人工干预。