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.

解決的問題

ADHD 解決了自回歸推理中的「過早收斂」和錨定偏差問題。在標準的 Chain-of-Thought 或 Tree-of-Thought 中，Agent 往往會鎖定在第一個想法上，無法探索廣泛的非顯而易見的解決方案，也無法識別推理過程中的潛在陷阱。

工作原理

該專案實現了一個在生成和評估之間具有嚴格機械分離的兩階段循環：

  1. Diverge（發散）：系統生成 N 個並行的、隔離的 LLM 呼叫。每個呼叫都被賦予一個特定的「認知框架」（視角提示詞），並被禁止評估結果。由於這些進程之間沒有任何共享上下文，它們無法在彼此的想法上產生錨定。
  2. Focus（聚焦）：一個獨立的評論家 LLM 呼叫根據新穎性、可行性和匹配度對想法進行評分。然後它對想法進行聚類，剪枝「陷阱」（看似誘人但錯誤的想法），並將前 K 個倖存者深化為詳細的草圖。

適用對象

專為需要為複雜任務（如設計決策、API 介面設計、模糊除錯、命名和戰略規劃）提供高品質構思的開發者和 AI Agent 建置者設計。

亮點

  • 架構級修復：透過使用隔離的並行進程，將錨定視為結構性問題而非提示詞問題。
  • 陷阱檢測：專門識別並解釋為什麼應避免某些常見但有缺陷的想法。
  • Agent 無關性：可以作為各種 Agent（Claude Code, Cursor, Windsurf 等）的技能進行安裝，或者作為 TypeScript 函式庫/CLI 使用。
  • 經證實的性能：基準測試顯示，與單次生成（single-shot）基準相比，在新穎性和陷阱檢測方面有顯著提升。