UditAkhourii/adhd

解決する課題

ADHD は、自己回帰的推論における「早期収束」問題に対処します。AIエージェントは最初のアイデアに固執しがちで、創造的または非自明な解決策の幅広い探索が行われません。単一ショットまたは線形チェーン・オブ・シンキングでは典型的な狭い「教科書的」回答を防ぐために、モデルが最終的な答えに到達する前に、複数の独立した視点を探索するよう強制します。

動作方法

このシステムは、生成と評価の間に厳密な分離を持つ二段階のメカニカルループを使用しています。

1. 発散: N 個の並列かつ独立した推論プロセスを起動します。各プロセスは問題と特定の「認知フレーム」（視点プロンプト）を与えられますが、結果の評価は禁止されています。これらの分岐は文脈を共有しないため、互いのアイデアに anchored することはありません。
2. 集中: 別のクリティックエージェントが、生成されたアイデアを新規性、実現可能性、適合性に基づいてスコア付けします。その後、「罠」（一見良いように見えるが実際は破綻している）アイデアを特定し、角度ごとにアイデアをクラスタリングし、上位K個の生存者を詳細なスケッチに深掘りします。

対象ユーザー

設計意思決定、APIの設計、曖昧なデバッグ、命名、戦略的計画など、複雑なタスクにおける高品質なアイデーションが必要な開発者やAIエージェントユーザー向けに設計されています。

特徴

• 独立した推論: 発散する分岐が共有文脈を持たないことで、anchoring を防止します。
• 罠検出: 一見魅力的だが欠陥のあるアイデアを特定し、なぜ避けるべきかを明確に説明します。
• エージェント非依存: Claude Code、Cursor、Windsurf など、さまざまなエージェントにスキルとして導入可能。
• 実証された新規性: エンジニアリングベンチマークにおいて、単一ショットベースラインと比較して著しく高い新規性と幅広さスコアを示しています。