文章详细指导了如何搭建 Ralph 环境：首先安装 Claude Code 并配置 Docker 沙盒；接着利用 Claude 的“计划模式”生成 PRD 和进度跟踪文件；随后通过编写 Shell 脚本（如 ralph-once.sh 和 afk-ralph.sh）来实现从“人工干预循环”到“完全自动化循环”的过渡。自动化脚本利用了 Claude Code 的非交互模式（-p 标志）和自动接受编辑功能，通过识别特定的完成信号（如 COMPLETE）来终止循环。

最后，作者强调了 Ralph 的高度可定制性。它不仅可以从本地 PRD 获取任务，还能对接 GitHub Issues 或 Linear 等项目管理工具。此外，Ralph 还可以应用于提升测试覆盖率、修复 Lint 错误、重构重复代码等多种场景。这种“观察-改进-提交”的闭环模式为自主 AI 编程提供了一个简单而强大的框架。