エージェント転換：Ralph Wiggum ループとオープンSpecの自律ソフトウェア工学における方法論の包括的分析

エグゼクティブサマリー

ソフトウェア工学業界が2026年に firm 進入するにつれ、生成式AI統合の初期実験段階——「、副運転手」アシスタントとチャットベースインタラクションを特徴付ける——は conclusion に達しました。その代わりに出現したのは、より rigid な自律エージェントパラダイムです。この転換は human-in-the-loop「バイブコーディング」の制約を超え、asynchronous、reliable、および persistent 実行可能なシステムへの必要性によって drive されます。

две つの主導的方法論が this 変換の forefront に台頭しています：Ralph Wiggum ループ、大言語モデル（LLM）認知劣化を軽減 design されたブルートフォース実行パターン、およびオープンSpec、エージェント解釈に最適化された構造化要求仕様工学フレームワーク。オンライン工学コミュニティで compete「哲学」として frequently debate される一方、this 報告は それらが emerging「自律スタック」の complementary 層、表象すると宣言します——オープンSpecが legislative 定義を提供し、Ralph Wiggumが executive persistence を提供します。

This exhaustive 研究報告は these 方法論の detailed 分析を提供します。it explores LLM の技術制約——specifically「コンテキスト腐敗」と「馬鹿エリア」——that necessitated their invention、and examines 実装の mechanics。此外、it analyzes より broad エコシステム、includingモデルコンテキストプロトコル（MCP）、that serves as nervous system connecting these agents to their environments。The 報告 concludes with assessment of this 転換の economic 影響、predicting a future「Gas Town」economy where software development becomes commodity、while software engineering——specifications と guardrails のアーキテクチャ——becomes primary locus of value。

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第I部：コンテキスト危機と「バイブコーディング」の失敗

Ralph Wiggum ループとオープンSpecの2026年 ascendency を fully understand するため、まず preceding era（2023-2025）の failure modes を dissect する必要があります。この期間、often retroactively termed「バイブコーディング時代」、LLM-based コーディングアシスタント like GitHub Copilot、ChatGPT、Claude の early versions の rapid adoption によって定義されました。これらの tools individual functions または boilerplate generation に significant productivity gains を提供した一方、system level で true autonomy を deliver できませんでした。

1.1 「バイブコーディング」の定義と制約

「バイブコーディング」refers to AI development を vague、自然言語 prompts で guidance する practice で、aesthetic または superficial outcomes に focus する rather than rigorous engineering constraints¹。Developer は agent に「コードを clean にして」、「これを modern に refactor 」、「ログイン flow の bug を fix 」等の指示 to give する may、deterministic success criterion を提供 without。

Micro-tasks に effective である一方、バイブコーディングは catastrophic scalability issues 遭受します：

• 主観性：「バイブ」は non-deterministic です。LLM の「clean コード」interpretation は its training data、temperature settings、prompt の specific phrasing に基づいて varies。
• **検証可能性の欠如：**Formal specification なしでは、agent の output が correct であるかを programmatically verify する方法はありません。Success は developer が code が right と「feel」するによって determined —— dangerous heuristic that leads to subtle bugs。
• **プロジェクト不安定化：**Industry analyses で noted されるように、バイブコーディングは often agents が「hallucinating fixes that break everything」result する lead、effectively「nuking」complex codebases because agent lacks holistic understanding of project’s architectural constraints²。

1.2 コンテキスト腐敗現象

バイブコーディングが true autonomy に evolve するのを prevent する primary technical barrier はコンテキスト腐敗です。LLM は finite「コンテキストウィンドウ」内で operate —— amount of text（code、chat history、documentation）they can「see」at any given moment。

Developer が conversational interface で agent と interact する間、コンテキストウィンドウは以下の mixture で fills up：

1. Original instructions。
2. Generated code（potentially buggy）。
3. Error messages。
4. Agent’s apologies and explanations。
5. Subsequent correction attempts。

This accumulation creates「signal-to-noise」problem。Model の attention mechanism —— neural architecture that determines which parts of context are relevant —— begins to fail。Agent struggles to distinguish between the current state of code と previous failed attempts³。

1.3 「馬鹿エリア」

This degradation leads to a state colloquially known as「馬鹿エリア」²。In 馬鹿エリア、agent の reasoning capabilities plummet。It begins to loop on identical errors、ignore explicit instructions、或いは hallucinate APIs that do not exist。

Research indicates 馬鹿エリアが token limits の function だけでなくコンテキスト汚染の function であることを indicate します。Even if window が full でない場合、contradictory information（例：bug とその failed fix）の presence が model の probabilistic generation を confuses。

Ralph Wiggum ループとオープンSpecは this 危機への specific architectural responses として emerged。Ralph Wiggum addresses runtime aspect（agent を馬鹿エリアから keep out する方法）、while オープンSpec addresses definition aspect（如何に「バイブ」を structure で replace するか）。

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第II部：Ralph Wiggum ループ——Persistence のアーキテクチャ

2026年初頭、自主 agents に関する discourse は「Ralph Wiggum ループ」の viral emergence によって disrupted —— concept championed by Geoffrey Huntley³。Simpsons キャラクター после名前「I’m in danger」meme で known、methodology embraces counter-intuitive philosophy：「naive persistence」often beats「sophisticated complexity」AI development の領域で。

2.1 哲学核心：非確定的世界での確定的悪

Ralph Wiggum ループの central thesis は LLM の fallibility の acceptance です。Rather than trying to engineer「Super Agent」that never makes mistakes（complex internal reasoning chains 経由で）、Ralph philosophy assumes agent will fail。

As Huntley articulates、「technique is deterministically bad in undeterministic world」⁴。Complex state management を strip awayし agent を simple、repeatable process に reduce するによって、system becomes predictable。It turns LLM の stochastic nature into brute-force search for solution that satisfies environment の constraints。

2.2 技術機構：ループ

Core で、「Real」Ralph Wiggum は proprietary software product でも complex Python framework でもありません。It is fundamentally bash while loop²。Canonical implementation は described as：

while :; do
  cat PROMPT.md | agent
done

This deceptively simple structure は several critical architectural constraints を enforces：

2.2.1 新鮮コンテキストインスタンス化

Every iteration of loop spawns a fresh agent⁴。There is conversation history passed from Iteration N to Iteration N+1 なし。

• **意味：**This completely eliminates コンテキスト腐敗。Agent in Iteration 10 has frustration or confusion of agent in Iteration 9 の memory なし。It effectively「dumps」context at end of every cycle²。
• **スマートエリア：**Every attempt starts with clean slate を ensure するによって、agent は perpetually「スマートエリア」で maintained、where reasoning capabilities are maximal because context window contains only relevant Spec と current file state²。

2.2.2 環境作為記憶

Agent に memory がない場合、如何 progress する？Ralph methodology は memory をNeural コンテキスト（LLM のウィンドウ）からファイルシステム（ハードドライブ）へ shifts。

• **永続性：**Code changes は files に written。If Iteration 1 writes a file、Iteration 2 sees that file as part of initial state。
• **Git History：**Version control system は progress の immutable log として acts、rather than chat log⁴。

2.3 ガードレールシステム：ファイルベース hippocampus

Purely stateless loop は same error を ad infinitum repeat する risk を runs。This を mitigate する by、Ralph Wiggum methodology は primitive but highly effective form of external memory を introduces、located in .ralph/guardrails.md⁴。

This system は as follows functions：

1. **トリガー：**Agent attempts action that causes failure（例：build error、linting violation、或いは failed test）。
2. **サイン作成：**System（agent itself または wrapper script）appends「Sign」to guardrails file。
3. **サインコンテンツ：**Sign は typically contains：
   • トリガー：“Adding new import statement。”
   • 指示：“First check if import already exists in file。”
   • 起点：“Added after Iteration 3 - duplicate import caused build failure”⁴。

Subsequent iterations で、.ralph/guardrails.md の content が PROMPT.md と concatenated され fresh agent に fed。Agent「learns」from past mistakes because it remembers them ではなく、because it reads warning signs left by its predecessors。This mechanism mimics Reinforcement Learning（RL）but operates at prompt level rather than model weight level。

2.4 変種：Ralph Wiggum vs Ralph Loop

Methodology が mature になるにつれ、raw「Ralph Wiggum」technique と engineered「Ralph Loop」pattern の間に distinction が emerged⁵。

機能	Ralph Wiggum（コンセプト）	Ralph Loop（エンジニアドパターン）
構造	無限、open-ended while loop。	モジュール型、フェーズベース実行。
終了	ユーザー介入またはクラッシュ。	明確な終了条件（例：tests passing）。
適用	探索、ブルートフォーステスト。	linting、boilerplate、特定refactoring。
リスク	高（infinite token spend の potential）。	制御済み（limits 付きrety）。
観測可能性	低（terminal を見る）。	高（Braintrust 等のlogs 統合）。

“Ralph Loop” は essentially Ralph Wiggum technique の enterprise-ready adaptation です。It adds modularity —— workflows を「Plan」、「Code」、「Validate」等の discrete steps に breaking —— and control mechanisms to prevent runaway costs⁵。

2.5 実装ニュアンス

Experts は Ralph を implement すると claim する「Official」plugins を使用 warn します。“Official Anthropic Ralph Plugin”、例として、same コンテキストウィンドウ内でloop を keep する by criticism を受けました thereby reintroducing コンテキスト腐敗 and defeating entire purpose of methodology²。Community の recommendation は CLI tools（例：headless mode の claude-code）を使用して custom loops を build すること真正のコンテキスト分離を ensure するためです。

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第III部：オープンSpec——定義のアーキテクチャ

Ralph Wiggum ループは agent how works を defines（runtime engine）、but what work is を defines not。これはオープンSpecの domain です。“オープンSpec” methodology は autonomous agents の preferred input standard として prominence を gains、BMADやGitHub Spec Kit等の other frameworks と distinguish します¹。

3.1 Spec駆動開発（SDD）の台頭

バイブコーディングからSpec駆動開発（SDD）への転換は AI工学の professionalization を represents。SDD の core tenet はSpec が真理の源泉であることです。Because AI の memory は transient（especially Ralph Loop 内）、Specification file（SPEC.md） must serve as absolute、immutable reference for what constitutes success²。

3.2 方法論比較分析

Ideal SDD format を search する中で、three primary contenders が emerged。彼らの efficacy は”The Gray Cat”等の tech influencers による empirical tests で famously compared されました¹。

3.2.1 BMAD法（マルチエージェントアプリケーション構築）

• 説明：「重量級、documentation-driven approach」。BMAD emphasizes exhaustive detailing of every system component before execution。
• **性能：**Head-to-head trials building standard web application で、BMAD method required 5.5 to 8 hours setup と execution time。
• **分析：**Rigorous である一方、BMAD は rapid development cycles への「overkill」と view されます。Its complexity creates friction、turning agile projects into bureaucratic exercises⁶。

3.2.2 GitHub Spec Kit

• **説明：**Native に GitHub repositories と Pull Requests 内で work するよう designed integrated approach。
• **性能：**Same task に 대해 approximately 90 minutes で clocked in。
• **分析：**Middle-ground solution、but one that still imposes significant overhead compared to lighter alternatives¹。

3.2.3 オープンSpec

• 説明：「軽量級、会話式、しかし構造化」framework。It prioritizes speed（「Speedrun」）と clarity exhaustive documentation over。
• **性能：**オープンSpec methodology achieved same result in just 7 to 12 minutes。
• **分析：**This order-of-magnitude improvement in velocity makes オープンSpec the de facto standard for autonomous loops。It provides”just enough”structure to guide agent without overwhelming context window or developer¹。

3.3 オープンSpecの解剖

何がオープンSpecを如此 effective にする？It relies on LLM comprehension に optimized された several key structural elements：

1. **無偏検証基準：**Most critical component。Spec must explicitly state how to test requirement、not just what requirement is。“Tell it to test requirements, not implementation”²。This allows agent to self-correct during Ralph Loop。
2. **実装視野サイジング：**Spec must be correctly”sized”。If Spec が too large（bloated）、agent cannot complete implementation within single context window（Ralph Loop resets 前に）。Spec must fit within「implementation horizon」—— amount of work agent can reliably do in one shot²。
3. **双方向計画：**Methodology encourages pre-loop phase where human と AI refine spec together。この dialogue surfaces 通常後來 cause bugs implicit assumptions（例：“Should button be mobile-responsive?”）。Result of this planning is solidified into SPEC.md²。

3.4 「オープンエージェントスタック」（OAS）」

“ObenSpec” が broaderオープンエージェントスタック（OAS）—— safe and interoperable AI agents 構築用 specification framework —— に linked されていることは worth noting⁷。OAS は YAML を使用して agent behaviors と workflows を define、them into Python agents に convert。Related である一方、日常コーディングループで使用される”オープンSpec” は often broader architectural vision の Markdown subset です。

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第IV部：モデルコンテキストプロトコル（MCP）——接続層」

Ralph Wiggum も オープンSpec も vacuum 内に存在 not。Perfect spec を running persistent loop が outside world と interact できない場合 useless です。This connectivity は**モデルコンテキストプロトコル（MCP）**によって provides、which acts as”connective tissue”または”USB-C”for AI agents⁸。

4.1 MCP：エージェントを現実にブリッジ」

Historically、LLM を tool（例：database または linter）に connect するには custom「glue code」が必要でした。MCP は this を standardizes。It allows agent inside Ralph Loop to dynamically discover and use tools exposed by environment。

• **機構：**MCP server runs alongside agent。Agent sends JSON-RPC messages to server to execute commands（read_file、run_test、query_db）and receives structured responses⁸。
• **Ralph との統合：**Ralph Loop で、MCP は”検証”step に critical です。Agent writes code、then uses MCP tool to run pytest or npm test。Output of that tool（test results） は loop continues or exits を determine する feedback signal です⁹。

4.2 MCP によって可能になる使用事例」

Ralph + オープンSpec + MCP の combination enables complex real-world workflows：

• ネットワーク自動化：“pyATS MCP server” allows Ralph agent to connect to live network devices（routers/switchers）。オープンSpec defines desired network state；Ralph agent loops through configuration changes until pyATS tests（MCP 経由）confirm state matches spec⁹。
• **データ分析：**MCP server can expose SQL databases to agent。Ralph Loop can be tasked with”Generate report on user churn”、iteratively writing SQL queries and correcting them based on error messages returned via MCP until valid dataset が produced¹⁰。

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第V部：統合エージェントワークフロー」

2026年の most sophisticated engineering teams は Ralph Wiggum と オープンSpec の間 choose not；they integrate them into unified workflow。This「統合エージェントワークフロー」represents new Software Development Lifecycle（SDLC）。

5.1 ワークフローステップ」

1. 定義段階（人間 + ハイレベルエージェント）：
   • Human developer は”Planner Agent”と interact して requirements を draft。
   • They use オープンSpec format to crystallize these requirements into SPEC.md。
   • **Crucial Step：**They define 検証基準（例：“App must pass these 5 existing unit tests”）。
2. 実行段階（Ralph Loop）：
   • Human initiates loop：ralph start --spec SPEC.md。
   • **Iteration 1：**Agent reads Spec と file system。It attempts implementation。MCP を使用してvalidation tests を run。Tests fail。Agent writes”Sign”to .ralph/guardrails.md explaining failure。
   • **コンテキストリセット：**Agent process dies。Memory is wiped。
   • **Iteration 2：**Fresh agent starts。It reads Spec と Guardrails（“Sign”）。It attempts different implementation、avoiding previous error。It runs tests。
   • **成功：**Tests pass。Loop terminates。
3. レビュー段階（人間）：
   • Human reviews Pull Request。Because work was driven by rigorous オープンSpec、review focuses on architectural fit rather than basic functionality（already proven by validation criteria）。

5.2 補完性」

• オープンSpec なしの Ralph Wiggum は chaos。Agent loops endlessly、“vibe code”producing that changes appearance but never solves core problem because success is undefined。
• Ralph Wiggum なしの オープンSpec は fragile。Developer tries to implement rigorous spec in single long conversation、eventually hitting 馬鹿エリア and failing to finish。

Integration は both problems を solves：オープンSpec provides target、and Ralph Wiggum provides persistent、multi-attempt trajectory to hit target。

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第VI部：経済と労働への影響」

These methodologies の adoption は software production の economics の profound shift を signals、“Gas Town”metaphor 使用して described される often³。

6.1 「ソフトウェア開発は死んだ；工学は Alive」

Ralph loop の creator Geoffrey Huntley argues that”software development as profession is effectively dead、“but”software engineering is more alive…and critical than ever”³。

• **転換：**Writing syntax（「開発」）—— actual typing of if/else statements —— now is commodity task performed by Ralph Loop。
• **新価値：**Value shifts to 工学—— design of オープンSpec、architecture of ガードレール、and verification of output。Human becomes「Spec Owner」rather than「Code Writer」²。

6.2 「Gas Town」の経済学」

“Gas Town”term（Mad Max の chaotic、resource-driven settlement への reference）は developers maintain their own swarms of autonomous agents の future を describes³。

• **トークン経済学：**Critics argue Ralph Loops が inefficient である because they”burn”tokens by re-reading context every iteration。
• **反論：**Cost of tokens is plummeting toward zero。Cost of human labor is high。If Ralph Loop burns $5.00 worth of tokens to fix bug while human sleeps、it is vastly more economical than paying human developer$100/hour to fix manually¹¹。
• **確定的悪：**Ralph の「確定的悪」nature は acceptable です because it is cheap。Agent が 10 回 fail しても 11th success が pennies costs である場合 afford できます。

6.3 労働市場への影響」

This shift は traditional「Junior Developer」role を threaten します、which was often focused on implementing well-defined tasks。这些 tasks は now Ralph Loop の ideal domain です。However、it creates new role：エージェントアーキテクトまたはSpec エンジニア—— skilled in decomposing complex problems into”sized”オープンSpec agents can digest。

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第VII部：未来軌跡と戦略展望」

7.1 エージェントツーエージェント（A2A）プロトコル」

This エコシステムの next evolution は”Human-to-Agent”loops から**エージェントツーエージェント（A2A）**collaboration への move です。

• **Google の A2A：**2025 年 open spec として launched、A2A protocol defines how autonomous agents can securely message each other¹²。
• **Ralph スウォーム：**We will likely see hierarchical structures where「Master Ralph」（high-level オープンSpec running）spawns and orchestrates multiple「Sub-Ralphs」（specific loops executing）via A2A or MCP。This allows for parallel execution of complex software projects¹³。

7.2 2026年戦略命令」

Engineering leaders にとって message is clear：「バイブコーディング」時代 is over。Competitive remain するため、organizations must：

1. **Specifications での標準化：**オープンSpec adopt 或いは similar lightweight framework to ensure all work is strictly defined。
2. **Asynchrony の Embrace：**Ralph Loops implement for maintenance、refactoring、testing tasks。Let agents work”while you sleep”¹⁴。
3. **“Spec サイジング”スキルへの投資：**Engineers train to break down monolithic features into atomic specs that fit current models の implementation horizon。

7.3 セキュリティ考慮事項」

Agents gain autonomy as、security becomes paramount。File system と network（MCP 経由）への write access 付き infinite loop は potential risk です。

• ガードレールの役割：.ralph/guardrails.md file は error prevention のためだけでなくです；it is security boundary。“NEVER commit keys to git”或いは”NEVER delete files outside of /src”等の rules を含む can。
• **A2A セキュリティ：**A2A 等の open specs が”runaway agent”scenarios を prevent する security reviews と vetting を mind に design されています¹²。

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結論」

Ralph Wiggum ループとオープンSpecの比較は conflicting technologies 間の battle not、but rather two necessary halves of autonomous engineering の harmonization です。

オープンSpec represents new order の立法部門：it writes laws、defines boundaries、truth の criteria を sets。It brings engineering の rigor back to field that briefly lost itself in generative text の「バイブ」。

Ralph Wiggum represents行政部門：it は relentless、tireless worker that executes those laws。It acknowledges current generation AI の limitations —— its forgetfulness、its distractibility —— and turns them into strengths through persistence と fresh context の power。

MCPの connectivity supported by、they form together2026年代理スタック。This stack は AI の original dream を deliver on promise をします：code を suggest する copilot not merely、but partner that ships it。未来の decade での most successful engineers は those who master writing Spec と running Loop の art。

参考文献

Footnotes

1. BMAD vs. Spek Kit vs. Open Spec: Which AI Coding Methodology is Best? - YouTube、2026年1月25日アクセス、https://www.youtube.com/watch?v=sGYvGUkerA0 ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

2. My Ralph Wiggum breakdown just got endorsed as the official …、2026年1月25日アクセス、https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1qlqaub/my_ralph_wiggum_breakdown_just_got_endorsed_as/ ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵ ↩⁶ ↩⁷ ↩⁸ ↩⁹ ↩¹⁰ ↩¹¹

3. Inventing the Ralph Wiggum Loop | Dev Interrupted Powered by LinearB、2026年1月25日アクセス、https://linearb.io/dev-interrupted/podcast/inventing-the-ralph-wiggum-loop ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

4. 2026 - The year of the Ralph Loop Agent - DEV Community、2026年1月25日アクセス、https://dev.to/alexandergekov/2026-the-year-of-the-ralph-loop-agent-1gkj ↩ ↩² ↩³ ↩⁴ ↩⁵

5. Ralph Wiggum vs Ralph Loop in Claude Code Cli - Newline.co、2026年1月25日アクセス、https://www.newline.co/@Dipen/ralph-wiggum-vs-ralph-loop-in-claude-code-cli—ec7625ba ↩ ↩²

6. BMAD vs Open Spec vs Spec Kit: Which AI Development Framework Actually Works?、2026年1月25日アクセス、https://www.youtube.com/watch?v=yMz8vzoFOqk ↩

7. DACP: Declarative Agent Communication Protocol | by Andrew Whitehouse - Medium、2026年1月25日アクセス、https://medium.com/@andrewswhitehouse/dacp-declarative-agent-communication-protocol-4ce579ec4407 ↩

8. Model Context Protocol (MCP): The New Standard for AI Agents、2026年1月25日アクセス、https://agnt.one/blog/the-model-context-protocol-for-ai-agents ↩ ↩²

9. Building the Future of Network Automation: RALPH, GAIT, and pyATS in Harmony、2026年1月25日アクセス、https://www.automateyournetwork.ca/uncategorized/building-the-future-of-network-automation-ralph-gait-and-pyats-in-harmony/ ↩ ↩²

10. Introducing the next chapter in AI productivity with LinearB’s MCP Server, AI insights, and DevEx surveys、2026年1月25日アクセス、https://linearb.io/blog/introducing-the-next-chapter-AI-productivity ↩

11. The Ralph-Wiggum Loop : r/ClaudeCode - Reddit、2026年1月25日アクセス、https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1q9qjk4/the_ralphwiggum_loop/ ↩

12. Google’s Agent2Agent (A2A) protocol: A new standard for AI agent collaboration | mcp、2026年1月25日アクセス、https://wandb.ai/onlineinference/mcp/reports/Google-s-Agent2Agent-A2A-protocol-A-new-standard-for-AI-agent-collaboration—VmlldzoxMjIxMTk1OQ ↩ ↩²

13. The Agentic Web: How Autonomous AI Agents Could Reshape the Internet’s Next Era、2026年1月25日アクセス、https://www.ikangai.com/the-agentic-web-how-autonomous-ai-agents-could-reshape-the-internets-next-era/ ↩

14. アクセス2026年1月25日、[https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1qlqaub/my_ralph_wiggum_breakdown_just_got_endorsed_as/#:~:text=Geoffrey%20Huntley%20(the%20creator%20of,your%20codebase%20while%20you%20sleep.](https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1qlqaub/my_ralph_wiggum_breakdown_just_got_endorsed_as/#:~:text=Geoffrey%20Huntley%20(the%20creator%20of,your%20codebase%20while%20you%20sleep.) ↩