Slash-Befehle: Voreingestellte Workflows, komplexe Aufgaben mit einem Klick auslösen

Was Sie nach diesem Tutorial können

• Verwenden Sie /init-deep, um mit einem Klick eine Projekt-Wissensdatenbank zu erstellen
• Lassen Sie den Agenten mit /ralph-loop kontinuierlich arbeiten, bis die Aufgabe erledigt ist
• Führen Sie mit /refactor intelligente Refactorings durch und verifizieren Sie automatisch jeden Schritt
• Beginnen Sie mit /start-work die systematische Entwicklung ab einem Prometheus-Plan

Ihr aktuelles Problem

Wenn Sie wiederholt dieselben komplexen Aufgaben ausführen, müssen Sie jedes Mal lange Befehle eingeben:

"Bitte helfen Sie mir, die Struktur dieses Projekts zu analysieren, alle wichtigen Module zu finden, für jedes Verzeichnis eine AGENTS.md zu erstellen und dann die Codebank-Muster parallel zu erkunden..."

Solche langen Befehle verschwenden Zeit und es passiert leicht, dass Schritte vergessen werden.

Wann Sie diesen Ansatz verwenden

Slash-Befehle sind voreingestellte Workflow-Vorlagen, die mit einem Klick ausgelöst werden. Diese Befehle decken häufige Entwicklungsszenarien ab:

Szenario	Befehl
---	---
AI kontinuierlich arbeiten lassen	/ralph-loop
Intelligentes Refactoring	/refactor
Ab einem Plan arbeiten	/start-work

Kernkonzept

Slash-Befehle sind vordefinierte Workflow-Vorlagen, die komplexe Aufgaben schnell über Trigger ausführen, die mit / beginnen.

Funktionsweise:

oh-my-opencode verfügt über 6 integrierte Slash-Befehle:

Befehl	Funktion	Komplexität
/init-deep	Erstellt hierarchische AGENTS.md-Dateien	Mittel
/ralph-loop	Selbstreferenzielle Entwicklungsschleife	Hoch
/ulw-loop	Ultrawork-Version von ralph-loop	Hoch
/cancel-ralph	Bricht aktive Ralph-Schleife ab	Niedrig
/refactor	Intelligentes Refactoring, vollständige Toolkette	Hoch
/start-work	Beginnt Arbeit ab Prometheus-Plan	Mittel

Benutzerdefinierte Befehle

Neben den integrierten Befehlen können Sie im Verzeichnis .opencode/command/ oder .claude/commands/ benutzerdefinierte Befehle erstellen (Markdown-Dateien).

🎒 Vorbereitungen

• ✅ oh-my-opencode installiert
• ✅ Mindestens ein AI Provider konfiguriert
• ✅ Grundlegendes Verständnis der Agenten-Nutzung (empfohlen: zuerst "Erste Schritte mit Sisyphus: Hauptorchestrator" lernen)

Mitmachen

Schritt 1: Projekt-Wissensdatenbank erstellen

Warum AI-Agenten müssen die Projektstruktur und Konventionen kennen, um effizient zu arbeiten. Der Befehl /init-deep analysiert das Projekt automatisch und erstellt hierarchische AGENTS.md-Dateien.

Geben Sie in OpenCode ein:

/init-deep

Sie sollten sehen: Der Agent beginnt, die Projektstruktur parallel zu analysieren, Code-Muster zu erkunden und AGENTS.md-Dateien zu erstellen.

Erweiterte Verwendung:

# Alle Dateien neu erstellen (alte löschen)
/init-deep --create-new

# Erstellungstiefe begrenzen
/init-deep --max-depth=2

Beispielausgabe:

=== init-deep Complete ===

Mode: update

Files:
  [OK] ./AGENTS.md (root, 120 lines)
  [OK] ./src/hooks/AGENTS.md (45 lines)
  [OK] ./src/agents/AGENTS.md (38 lines)

Dirs Analyzed: 12
AGENTS.md Created: 3

Schritt 2: AI kontinuierlich arbeiten lassen

Warum Einige Aufgaben erfordern mehrere Iterationen, um abgeschlossen zu werden (z. B. Beheben komplexer Bugs). Der Befehl /ralph-loop lässt den Agenten kontinuierlich arbeiten, bis die Aufgabe erledigt ist, anstatt mittendrin abzubrechen.

Geben Sie in OpenCode ein:

/ralph-loop "Beheben Sie das Authentifizierungsproblem auf der Anmeldeseite und stellen Sie sicher, dass alle Fehlerfälle behandelt werden"

Sie sollten sehen: Der Agent beginnt zu arbeiten, setzt nach Abschluss automatisch fort, bis das Abschluss-Marker ausgegeben wird.

Erweiterte Verwendung:

# Benutzerdefiniertes Abschluss-Marker
/ralph-loop "Einheitentests schreiben" --completion-promise="TESTS_DONE"

# Maximale Iterationsanzahl begrenzen
/ralph-loop "Leistung optimieren" --max-iterations=50

Ultrawork-Version (aktiviert alle professionellen Agenten):

/ulw-loop "Entwickeln Sie eine REST-API mit Authentifizierung, Autorisierung und Rate-Limiting"

Kontrollpunkt ✅

• Setzt der Agent nach jeder Iteration automatisch fort?
• Sehen Sie nach Abschluss die Meldung "Ralph Loop Complete!"?

Schritt 3: Schleife abbrechen

Warum Wenn die Aufgabe in die falsche Richtung läuft oder Sie manuell eingreifen möchten, müssen Sie die Schleife abbrechen.

Geben Sie in OpenCode ein:

/cancel-ralph

Sie sollten sehen: Die Schleife stoppt und die Statusdateien werden bereinigt.

Schritt 4: Intelligentes Refactoring

Warum Beim Refactoring von Code führen blinde Änderungen zu Bugs. Der Befehl /refactor verwendet die vollständige Toolkette (LSP, AST-Grep, Testverifizierung), um sicheres Refactoring zu gewährleisten.

Geben Sie in OpenCode ein:

# Symbol umbenennen
/refactor "AuthService-Klasse zu UserService refactoren"

# Modul refactoren
/refactor src/auth --scope=module --strategy=safe

# Muster-Matching-Refactoring
/refactor "Alle Verwendungen der veralteten API zur neuen API migrieren"

Sie sollten sehen: Der Agent führt einen 6-Phasen-Refactoring-Prozess aus:

1. Absichts-Gateway - Bestätigt das Refactoring-Ziel
2. Codebank-Analyse - Erkundet Abhängigkeiten parallel
3. Codemap-Erstellung - Zeichnet den Einflussbereich auf
4. Testbewertung - Überprüft Testabdeckung
5. Planerstellung - Erstellt detaillierten Refactoring-Plan
6. Refactoring ausführen - Führt schrittweise aus und verifiziert

Erweiterte Verwendung:

# Aggressive Strategie (erlaubt größere Änderungen)
/refactor "Architektur-Refactoring" --strategy=aggressive

# Dateibereich
/refactor "Funktionen in utils.ts optimieren" --scope=file

Testabdeckungs-Anforderung

Wenn die Testabdeckung des Zielcodes unter 50% liegt, wird /refactor die Ausführung der aggressiven Strategie verweigern. Es wird empfohlen, zuerst Tests hinzuzufügen.

Schritt 5: Ab einem Plan arbeiten

Warum Nach der Verwendung von Prometheus zur Planung müssen die Aufgaben im Plan systematisch ausgeführt werden. Der Befehl /start-work lädt den Plan automatisch und verwendet den Atlas-Agenten zur Ausführung.

Geben Sie in OpenCode ein:

# Einzelnen Plan automatisch auswählen
/start-work

# Spezifischen Plan auswählen
/start-work "auth-api-plan"

Sie sollten sehen:

• Wenn nur ein Plan vorhanden ist: automatisch ausgewählt und Ausführung beginnt
• Wenn mehrere Pläne vorhanden sind: alle Pläne werden zur Auswahl aufgelistet

Beispielausgabe:

Available Work Plans

Current Time: 2026-01-26T10:30:00Z
Session ID: abc123

1. [auth-api-plan.md] - Modified: 2026-01-25 - Progress: 3/10 tasks
2. [migration-plan.md] - Modified: 2026-01-26 - Progress: 0/5 tasks

Which plan would you like to work on? (Enter number or plan name)

Kontrollpunkt ✅

• Wird der Plan korrekt geladen?
• Werden die Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt?
• Werden abgeschlossene Aufgaben markiert?

Häufige Fallstricke

1. /init-deep ignoriert vorhandene Dateien

Problem: Im Standardmodus behält /init-deep vorhandene AGENTS.md bei und aktualisiert oder erstellt nur fehlende Teile.

Lösung: Verwenden Sie den Parameter --create-new, um alle Dateien neu zu erstellen.

2. /ralph-loop Endlosschleife

Problem: Wenn der Agent die Aufgabe nicht erfüllen kann, läuft die Schleife bis zur maximalen Iterationsanzahl (Standard 100).

Lösung:

• Setzen Sie ein angemessenes --max-iterations (z. B. 20-30)
• Verwenden Sie /cancel-ralph zum manuellen Abbrechen
• Geben Sie eine klarere Aufgabenbeschreibung

3. /refactor Niedrige Testabdeckung

Problem: Der Zielcode hat keine Tests, das Refactoring schlägt fehl.

Lösung:

# Agenten bitten, zuerst Tests hinzuzufügen
"Bitte fügen Sie vollständige Einheitentests für AuthService hinzu, die alle Randfälle abdecken"

# Dann refactoren
/refactor "AuthService-Klasse refactoren"

4. /start-work Plan nicht gefunden

Problem: Der von Prometheus generierte Plan wurde nicht im Verzeichnis .sisyphus/plans/ gespeichert.

Lösung:

• Überprüfen Sie, ob die Prometheus-Ausgabe den Pfad der Plan-Datei enthält
• Bestätigen Sie, dass die Dateiendung des Plans .md ist

5. Falsches Format der Befehlsparameter

Problem: Parameterposition oder Format ist falsch.

Lösung:

# ✅ Richtig
/ralph-loop "Aufgabenbeschreibung" --completion-promise=DONE

# ❌ Falsch
/ralph-loop --completion-promise=DONE "Aufgabenbeschreibung"

Zusammenfassung

Befehl	Kernfunktion	Verwendungshäufigkeit
/init-deep	Projekt-Wissensdatenbank automatisch erstellen	Ersteinrichtung
/ralph-loop	Kontinuierliche Arbeitsschleife	Hoch
/ulw-loop	Ultrawork-Version der Schleife	Mittel
/cancel-ralph	Schleife abbrechen	Niedrig
/refactor	Sicheres intelligentes Refactoring	Hoch
/start-work	Prometheus-Plan ausführen	Mittel

Best Practices:

• Verwenden Sie /init-deep bei neuen Projekten, um eine Wissensdatenbank aufzubauen
• Verwenden Sie /ralph-loop für komplexe Aufgaben, um die AI kontinuierlich arbeiten zu lassen
• Bevorzugen Sie /refactor beim Refactoring von Code, um Sicherheit zu gewährleisten
• Verwenden Sie /start-work zusammen mit Prometheus für systematische Entwicklung

Vorschau auf die nächste Lektion

In der nächsten Lektion lernen wir Erweiterte Konfiguration kennen.

Sie werden lernen:

• Wie Sie die Standardmodelle und Prompts der Agenten überschreiben
• Wie Sie Berechtigungen und Sicherheitsbeschränkungen konfigurieren
• Wie Sie benutzerdefinierte Categories und Skills erstellen
• Wie Sie die Parallelitätssteuerung von Hintergrundaufgaben anpassen

---

Anhang: Quellcode-Referenz

Klicken Sie, um Quellcode-Positionen anzuzeigen

Aktualisiert am: 2026-01-26

Funktion	Dateipfad	Zeilennummer
Befehlsdefinitionen	src/features/builtin-commands/commands.ts	8-73
Befehlslader	src/features/builtin-commands/index.ts	75-89
init-deep Vorlage	src/features/builtin-commands/templates/init-deep.ts	Ganze Datei
ralph-loop Vorlage	src/features/builtin-commands/templates/ralph-loop.ts	Ganze Datei
refactor Vorlage	src/features/builtin-commands/templates/refactor.ts	Ganze Datei
start-work Vorlage	src/features/builtin-commands/templates/start-work.ts	Ganze Datei
Ralph Loop Hook Implementierung	src/hooks/ralph-loop/index.ts	Ganze Datei
Befehlstyp-Definitionen	src/features/builtin-commands/types.ts	Ganze Datei

Wichtige Funktionen:

• loadBuiltinCommands(): Lädt integrierte Befehlsdefinitionen, unterstützt das Deaktivieren bestimmter Befehle
• createRalphLoopHook(): Erstellt Ralph Loop Lebenszyklus-Hooks
• startLoop(): Startet die Schleife, setzt Status und Parameter
• cancelLoop(): Bricht aktive Schleife ab, bereinigt Statusdateien

Wichtige Konstanten:

• DEFAULT_MAX_ITERATIONS = 100: Standardmäßige maximale Iterationsanzahl
• DEFAULT_COMPLETION_PROMISE = "DONE": Standardmäßiges Abschluss-Marker

Konfigurationsposition:

• Befehle deaktivieren: Feld disabled_commands in oh-my-opencode.json
• Schleifenkonfiguration: Objekt ralph_loop in oh-my-opencode.json