核心用法
wreckit-ralph 是一个内置于 AI 自身的代码验证框架，通过结构化的多角色并行验证解决"AI 无法自证"的根本问题。它不依赖外部 CI/CD 工具，而是利用 AI 自身的上下文隔离能力，在同一会话中 spawn 多个独立工作节点（Builder/Tester/Breaker），形成互相制约的验证网络。
四大模式自动适配场景：
- BUILD（🟢 绿场开发）：空仓库 + PRD → 完整流水线
- REBUILD（🟡 迁移重构）：现有代码 + 迁移规范 → 行为捕获 + 回放验证
- FIX（🔴 缺陷修复）：Bug 报告 → 修复 + 回归检测
- AUDIT（🔵 代码审计）：仅验证报告，不做修改
九道质量闸门： 从 AI Slop Scan（幻觉代码检测）、类型检查、变异测试（mutation kill ≥95%）、跨节点交叉验证到 SAST 安全扫描，每道闸门都有可读的判定标准与失败处理逻辑。最终输出 .wreckit/ 证明包，包含 Ship/Caution/Blocked 三级裁决。
显著优点
1. 零外部依赖：完全利用 AI 会话机制，无需配置 CI、Docker 或测试环境，特别适合快速原型与受限环境。
2. 结构防幻觉：通过强制隔离角色上下文（Builder 不知道 Tester 的具体策略），从架构层面减少自我验证的系统性偏差。
3. 可复现证明：生成的证明包包含所有闸门结果、覆盖率数据、变异测试报告，可作为代码审查的客观附件。
4. 语言无关：通过 detect-stack.sh 自动识别语言与测试框架，支持任意技术栈。
潜在局限
- 深度依赖模型能力：若底层 AI 的 tool use 或会话 spawn 能力受限，并行验证会退化为串行，效率骤降。
- 计算成本高昂：14 步框架 + 多节点并行意味着大量 token 消耗，小项目可能"过度验证"。
- 无法完全消除幻觉：交叉验证仍基于同源 AI，极端情况下可能出现系统性一致错误。
- 生态锁定风险：
.wreckit/格式为项目私有，未开放标准，长期可迁移性存疑。
适合人群
- AI 原生开发者：习惯用自然语言驱动代码生成，需要快速质量反馈
- 遗留代码维护者：需要在缺乏测试的代码库上建立安全网
- 迁移项目负责人：跨语言/框架重写时，需要行为一致性保证
常规风险
| 风险 | 说明 |
|------|------|
| 配置错误 | `maxSpawnDepth < 2` 导致并行失败，静默退化为单节点 |
| 结果伪造 | 未正确阅读 `references/swarm/collect.md` 时，可能伪造工人返回结果 |
| 依赖幻觉 | `check-deps.sh` 虽能检测，但复杂私有 registry 可能漏报 |
| 裁决过度信任 | "Ship" 仅表示通过闸门，不等同于生产环境安全 |
建议始终保留人工终审环节，将 wreckit-ralph 视为增强型预检而非替代代码审查。