UditAkhourii/adhd

ADHD — a skill for coding agents. Tree-of-thought with pruning, built on the Claude & Codex Agent SDK. Fans out parallel divergent thoughts under different cognitive frames, scores, prunes traps, deepens the survivors. The no-brainer skill for creative and interdisciplinary work.

해결하는 문제

ADHD는 자기회귀적 추론에서의 "조기 수렴" 및 앵커링 편향 문제를 해결합니다. 표준적인 Chain-of-Thought 또는 Tree-of-Thought에서는 에이전트가 종종 첫 번째 아이디어에 고착되어 광범위한 비자명한 솔루션을 탐색하거나 추론 과정에서의 잠재적 함정을 식별하는 데 실패하곤 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 생성과 평가 사이에 엄격한 기계적 분리를 두는 2단계 루프를 구현합니다:

  1. Diverge (확산): 시스템은 N개의 병렬로 격리된 LLM 호출을 생성합니다. 각 호출에는 특정 "인지 프레임"(관점 프롬프트)이 주어지며, 결과를 평가하는 것은 금지됩니다. 이러한 프로세스들은 공유된 컨텍스트가 전혀 없기 때문에 서로의 아이디어에 앵커링될 수 없습니다.
  2. Focus (집중): 별도의 비평가 LLM 호출이 신규성, 실행 가능성 및 적합성을 기준으로 아이디어에 점수를 매깁니다. 그런 다음 아이디어를 클러스터링하고, "함정"(매력적이지만 잘못된 아이디어)을 제거하며, 상위 K개의 생존 아이디어를 상세한 스케치로 심화시킵니다.

대상

설계 결정, API 서피스 설계, 퍼지 디버깅, 명명 및 전략적 계획과 같은 복잡한 작업에 고품질의 아이디어 생성이 필요한 개발자와 AI 에이전트 빌더를 위해 설계되었습니다.

주요 특징

  • 아키텍처적 해결: 격리된 병렬 프로세스를 사용하여 앵커링을 프롬프트 문제가 아닌 구조적 문제로 취급합니다.
  • 함정 탐지: 특정 일반적이지만 결함이 있는 아이디어를 구체적으로 식별하고 왜 피해야 하는지 설명합니다.
  • 에이전트 불가지론(Agent-Agnostic): 다양한 에이전트(Claude Code, Cursor, Windsurf 등)를 위한 기술로 설치하거나 TypeScript 라이브러리/CLI로 사용할 수 있습니다.
  • 검증된 성능: 벤치마크 결과, 싱글샷 베이스라인과 비교하여 신규성 및 함정 탐지 측면에서 상당한 향상을 보여줍니다.