====== Ralphban ======

[[https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=carlosiborra.ralphban|Ralphban]] je rozšíření pro Visual Studio Code, které převádí JSON soubory s úlohami do vizuální kanban tabule pro práci s LLM agenty. Projekt míří spíš na návrh, ladění a průběžnou kontrolu agentních workflow než na klasický projektový management. Zdrojový kód a README jsou dostupné na [[https://github.com/carlosiborra/Ralphban|GitHubu]].

===== K čemu slouží =====

Podle popisu projektu dává Ralphban smysl hlavně v těchto scénářích:

  * návrh a iterace task graphů pro LLM workflow
  * vizuální sledování stavu úloh a jejich průběhu
  * úpravy tasků bez ruční práce nad syrovým JSON
  * lepší orientace v dlouhotrvajících agentních bězích

README výslovně zdůrazňuje, že nejde o náhradu Jira nebo obecného kanban nástroje. Ralphban je spíš pracovní vrstva pro lidi, kteří staví vlastní harnessy, smyčky agentů nebo workflow kolem AI nástrojů.

===== Jak funguje =====

Základní princip je jednoduchý: úlohy jsou uložené v JSON souboru a Ralphban z něj přímo vykreslí board. Změny provedené v UI se zapisují zpět do stejného souboru, takže nevzniká žádný skrytý stav mimo repozitář nebo pracovní adresář.

Ukázka jednoduchého task souboru z README:

<code json>
[
  {
    "category": "backend",
    "description": "Design task execution loop",
    "steps": ["Define task state transitions", "Handle retries and failures", "Persist progress"],
    "status": "pending",
    "priority": "high",
    "passes": null
  }
]
</code>

Ralphban potom nad tímto souborem zobrazí sloupce podle stavu úloh a umožní s nimi pracovat vizuálně.

===== Hlavní funkce =====

  * vizuální kanban board generovaný přímo z JSON task souborů
  * drag & drop přesun úloh mezi stavy
  * inline editace tasků bez rozbití struktury
  * realtime synchronizace mezi boardem a souborem
  * více boardů v jednom workspace
  * automatické hledání task souborů podle patternů
  * procentuální přehled dokončení
  * filtrování a vyhledávání podle kategorie, priority nebo popisu

README také uvádí, že dokončené úlohy nelze vrátit zpět do stavu pending. To odpovídá použití nástroje jako lehkého workflow logu, ne jako plně obousměrného task manageru.

===== Rozšíření task schema =====

Projekt navazuje na strukturu tasků popsanou v článku [[https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents|Effective Harnesses for Long-Running Agents]], ale přidává několik vlastních polí pro praktičtější práci ve vizuálním boardu.

==== Důležitá pole ====

  * '''status''' — stav úlohy jako ''pending'', ''in_progress'', ''completed'' nebo ''cancelled''
  * '''priority''' — priorita typu ''low'', ''medium'', ''high''
  * '''dependencies''' — seznam tasků, na kterých daná úloha závisí
  * '''passes''' — může být ''true'', ''false'' nebo ''null''; při ''null'' se dokončení určuje přes ''status''

Ukázka plného tvaru úlohy:

<code json>
{
  "category": "backend",
  "description": "Design task execution loop",
  "status": "pending",
  "priority": "high",
  "steps": ["Define task state transitions", "Handle retries and failures"],
  "dependencies": ["Setup database schema"],
  "passes": null
}
</code>

README uvádí, že tasky jsou jednoznačně identifikované podle pole ''description''.

===== Konfigurace =====

Ralphban používá nastavení ve VS Code pro určení, které JSON soubory se mají považovat za boardy.

<code json>
{
  "ralphban.filePatterns": ["**/*.prd.json", "**/tasks.json", "**/plans/**/*.json"]
}
</code>

K dispozici jsou i feature flagy:

<code json>
{
  "ralphban.featureFlags.enablePercentageCounter": true,
  "ralphban.featureFlags.enableDragDrop": true,
  "ralphban.featureFlags.enableFilters": true
}
</code>

Prakticky to znamená, že lze poměrně snadno přizpůsobit, jaké task soubory Ralphban objeví a které části UI mají být aktivní.

===== Kdy dává smysl =====

Ralphban dává smysl hlavně tehdy, když už tasky existují ve strukturované JSON podobě a chybí nad nimi přehlednější vizualizace.

  * pokud agent nebo harness generuje úlohy do souborů
  * pokud je potřeba rychle vidět, co stojí, běží nebo je hotové
  * pokud je potřeba upravovat tasky bez ruční editace JSON
  * pokud se workflow staví kolem nástrojů jako [[ai:platformy:opencode:uvod|OpenCode]] nebo jiných AI coding agentů

Naopak nedává moc smysl jako obecný týmový kanban pro netechnické uživatele. Celý návrh počítá s tím, že primárním zdrojem pravdy je soubor a uživatel chápe jeho strukturu.

===== Filosofie projektu =====

README shrnuje filozofii projektu poměrně přímočaře:

  * žádný backend
  * žádná telemetrie
  * žádné účty
  * žádná abstrakce nad vlastními daty

To je užitečné hlavně tam, kde je důležitá lokální kontrola nad tasky a minimální vrstva mezi agentem, souborem a vizualizací.

===== Zdroje =====

  * [[https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=carlosiborra.ralphban|Ralphban – Visual Studio Marketplace]]
  * [[https://github.com/carlosiborra/Ralphban|Ralphban – GitHub]]
  * [[https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents|Anthropic – Effective Harnesses for Long-Running Agents]]