UditAkhourii/adhd

해결하는 문제

ADHD는 자기회귀적 추론에서 발생하는 '조기 수렴' 문제를 해결합니다. AI 에이전트는 처음 떠오르는 아이디어에 고착되기 쉬우며, 창의적이거나 비자명한 해결책을 넓게 탐색하지 못합니다. 단일 단계 또는 선형 체인 오브 사고 방식에서 흔히 나타나는 좁은 '교과서적' 답변을 방지하기 위해, 최종 답변에 도달하기 전에 여러 개의 독립된 관점을 탐색하도록 모델을 강제합니다.

작동 방식

생성과 평가 사이에 엄격한 분리를 갖는 두 단계 기계적 루프를 사용합니다.

1. 발산: N개의 병렬적이고 고립된 추론 프로세스를 생성합니다. 각 프로세스는 문제와 특정한 '인지 프레임'(관점 프롬프트)을 받지만, 결과를 평가하는 것은 금지됩니다. 이러한 분기들은 문맥을 공유하지 않기 때문에 서로의 아이디어에 고착되지 않습니다.
2. 집중: 별도의 비평가 에이전트가 생성된 아이디어를 새로운 아이디어성, 실현 가능성, 적합성 기준으로 평가합니다. 이후 '덫'(일견 좋지만 결함이 있는 아이디어)을 식별하고, 각각의 관점별로 아이디어를 클러스터링하며, 상위-K개의 생존자들을 심층적인 스케치로 발전시킵니다.

대상 사용자

디자인 결정, API 설계, 모호한 디버깅, 이름 지정, 전략적 계획과 같은 복잡한 작업에 대해 고품질의 아이디어를 필요로 하는 개발자 및 AI 에이전트 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 고립된 추론: 발산하는 분기들이 공유된 문맥을 가지지 않도록 하여 고착을 방지합니다.
• 덫 탐지: 매력적이지만 결함이 있는 아이디어를 특별히 식별하고 왜 피해야 하는지 설명합니다.
• 에이전트 독립성: Claude Code, Cursor, Windsurf 등 다양한 에이전트에 스킬로 설치 가능합니다.
• 검증된 창의성: 엔지니어링 벤치마크에서 단일 단계 기준 대비 유의미하게 높은 창의성과 포괄성 점수를 입증했습니다.