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.

解决的问题

ADHD 解决了自回归推理中的“过早收敛”和锚定偏差问题。在标准的 Chain-of-Thought 或 Tree-of-Thought 中，Agent 往往会锁定在第一个想法上，无法探索广泛的非显而易见的解决方案，也无法识别推理过程中的潜在陷阱。

工作原理

该项目实现了一个在生成和评估之间具有严格机械分离的两阶段循环：

  1. Diverge（发散）：系统生成 N 个并行的、隔离的 LLM 调用。每个调用都被赋予一个特定的“认知框架”（视角提示词），并被禁止评估结果。由于这些进程之间没有任何共享上下文，它们无法在彼此的想法上产生锚定。
  2. Focus（聚焦）：一个独立的评论家 LLM 调用根据新颖性、可行性和匹配度对想法进行评分。然后它对想法进行聚类，剪枝“陷阱”（看似诱人但错误的想法），并将前 K 个幸存者深化为详细的草图。

适用对象

专为需要为复杂任务（如设计决策、API 接口设计、模糊调试、命名和战略规划）提供高质量构思的开发者和 AI Agent 构建者设计。

亮点

  • 架构级修复：通过使用隔离的并行进程，将锚定视为结构性问题而非提示词问题。
  • 陷阱检测：专门识别并解释为什么应避免某些常见但有缺陷的想法。
  • Agent 无关性：可以作为各种 Agent（Claude Code, Cursor, Windsurf 等）的技能进行安装，或者作为 TypeScript 库/CLI 使用。
  • 经证实的性能：基准测试显示，与单次生成（single-shot）基准相比，在新颖性和陷阱检测方面有显著提升。