ADHD Skill：让编码 Agent 多视角并发想方案的并行发散神器

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-07-30 13 阅读

当 LLM 编码智能体被问「给我几个方案」时，往往直接跳到第一个合理候选并开始打磨——业内称之为「过早收敛」。ADHD Skill 用一种架构级别的修补强行打破这种收敛：让 N 条推理分支在完全隔离的不同「认知框架」下并行发散，再用一个独立的批评者通道打分、聚类、剪枝、深化幸存者。它本周新晋 GitHub Trending TypeScript 周榜（996 stars this week），GitHub star 截至 2026-07-30 已达 2,781，被 The New Stack 专题报道，并被 repowire、mstack、han、striatum 等多个开源项目官方采用。

功能与原则

ADHD 的核心能力是「让 LLM 在做创意/设计类任务时不再给出唯一「教科书答案」，而是产出 30+ 个跨领域的候选，再挑出非显而易见的那个」。它有三条不可妥协的设计原则：

  • 分支严格隔离：每条分支单独 LLM 调用，零共享上下文，避免 Chain-of-Thought 的跨步骤锚定效应。
  • 以「视角重构」驱动发散：不是「试 x 还是试 y」这种下一步搜索，而是「监管者」「速通玩家」「生物学家」「$0 预算」这种结构性扭曲，让框架本身成为发散算子。
  • 生成与批评彻底分离：Generator 和 Critic 是两次反向 system prompt 的独立 LLM 调用，不是同一次推理里自我打分——这正是 ToT/MoA 都没做彻底的部分。

认可度

  • GitHub stars：2,781（截至 2026-07-30，本周新增 996，登 GitHub Trending TypeScript 周榜）
  • 下载量：adhd-agent 已发布到 npm，提供 CLI + Node/TS 库双形态
  • 媒体曝光：The New Stack 专题报道，Trendshift 收录；Discord/Reddit 多 Agent 社区有独立测试讨论
  • 生态采用：repowire（首个官方集成，PR #313 已合并）、mstack（Claude 插件市场）、han（11 源 / 8 轮验证研究）、wtfismyrepo（代码库 onboarding 解释引擎）等 10+ 项目官方 ship
  • 学术背书：2026-05-25 发布 v0.1 preprint，方法论与评测公开可复现

链接

GitHub 仓库：https://github.com/UditAkhourii/adhd

npm 包：https://www.npmjs.com/package/adhd-agent

方法论文档：https://adhdstack.github.io/

原作者

Udit Akhouri Raj，GitHub @UditAkhourii，Twitter/X @akhouriudit。独立研究者，关注 autoregressive 推理的过早收敛问题，主攻认知框架作为推理架构算子的方向。已在 repowire / mstack / han 等 10+ 开源项目中以 MIT 协议落地 ADHD 方法。

介绍

ADHD 是一份给 Claude Code、Cursor、Codex、Cline、Continue、Aider、Gemini CLI、Windsurf 等 50+ 编码智能体的 Skill 包。它把「设计一个扛住 leader election 的限流器」「给一个偶发卡死的 LLM CLI 设计重试策略」这类开放式问题，从「单次推理 + 自我打分」变成「多视角并发发散 + 独立批评者选优」的工程化流程。

方法本身借鉴 Tree-of-Thought 的树结构，但替换了两个核心驱动：分支不再共享上下文，改用「监管者 / 速通玩家 / 生物学家 / $0 预算 / 10 岁小孩」这类结构性扭曲作为发散算子；评估不再穿插在生成里，而是独立 LLM 调用，专门负责打分、聚类、剪掉「陷阱」、深化 top-K 幸存者。

论文在 6 个开放式工程问题上与单次推理基线对打，独立 LLM-as-judge 给出的 0–10 评分上，ADHD 6 局 5 胜，平均 novelty +5.17、breadth +4.17、trap detection +7.67。

特点

  • 跨 50+ 智能体通用：一个 SKILL.md 同时跑 Claude Code、Codex、Cursor、Antigravity、Kimi、Qwen、Trae 等
  • 零依赖安装：npx skills add UditAkhourii/adhd 一行搞定，自动识别当前 agent
  • 自动触发 + 显式触发：智能体识别到「brainstorm / ideate / design / naming / refactor」等意图自动启用，也可 /adhd "你的问题" 强制调用
  • 三形态分发：Skill 文件、CLI（adhd "问题"）、Node/TS 库（run({problem, framesPerRun, topK})），覆盖 IDE / 终端 / 自研 agent 三类入口
  • 方法论可复现：benchmark、frame 库、critic prompt、eval results.json 全部公开，可独立验证

使用方法

1. 一键安装（推荐）

npx skills add UditAkhourii/adhd

skills CLI 会自动识别当前 agent（Claude Code / Cursor / Codex / Cline / Continue / Aider / Gemini CLI / Windsurf / Cody / Roo / Augment / OpenCode / Kilo / Kimi / Qwen / Trae / Replit / Warp 等），把 skills/adhd/SKILL.md 放到正确的目录。安装完重启 agent 即可生效。

2. 仅作 CLI（不需要 agent）

npm install -g adhd-agent
export ANTHROPIC_API_KEY=...
adhd "设计一个扛住 leader election 的限流器"

3. 作为库嵌进自研 agent

import { run } from "adhd-agent";
const result = await run({ problem: "...", framesPerRun: 5, topK: 3 });

4. 手动安装到指定目录

mkdir -p ~/.claude/skills/adhd
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/UditAkhourii/adhd/main/skills/adhd/SKILL.md 
  -o ~/.claude/skills/adhd/SKILL.md

使用场景与人群

适用场景：架构设计、API/SDK 形态决策、模糊故障调试、重构规划、命名/定位、prompt 调优——任何「要给我几个方案」的开放式问题。

目标用户：

  • 资深工程师 / 架构师：用 ADHD 跑一遍再决定技术选型，跳出「Google SRE 第 22 章」「K8s 官方文档」式的高概率答案
  • AI 产品经理：让 Agent 同时跑「监管者」「速通玩家」「10 岁小孩」三个 frame，30 秒拿到 30 个候选
  • 开源 maintainer：在设计新 API / 命名新功能前用它做一轮 sanity check，避免「cute but 不可维护」的方案
  • Agent 框架作者：直接用 ADHD 的 generator/critic split 作为子智能体编排模板（repowire、mstack 已落地）

输入与输出案例

案例 1：CLI 卡死 90 秒，如何重试？

输入：「We have a CLI that calls an LLM and it sometimes hangs for 90 seconds. Design the right retry/timeout/UX strategy.」

单次推理基线输出：渐进式超时（10s / 30s / 60s）+ 快速失败指数退避 + 对冲并行请求 + 流式保活。最终建议 15s 首 token / 30s 间隔 / 90s 绝对超时 + 一次自动重试。没有指出任何陷阱，也没考虑「用户想中途放弃」这个 frame。

ADHD 输出：6 个 frame 并行发散 30+ 想法，跨经济激励、异步控制面、游戏化、知觉扭曲、群体智能、冗余竞赛六个簇。最终选出非显而易见的选项：

  • 「rage-quit = 即时中断 + 切换到更便宜的模型」——一个按钮等得越久越烫，一键取消并自动改投 Haiku 级
  • 同时打出 20 个带一句话理由的陷阱标记，包括「流式 token 倒序输出」「耐心 token 计费」这类 cute 但烧工程时间的方案
  • 独立 LLM 评分：breadth 9 vs 6，novelty 8 vs 3，trap detection ~8 vs ~2

案例 2：架构选型

输入：「design a rate limiter that survives a leader election」（设计一个扛住 leader election 的限流器）

ADHD 输出（节选）：

  • 「speedrunner」frame：直接放弃选举，让每个节点独立限流 + gossip 同步，用最后写者覆盖解决冲突
  • 「regulator」frame：把限流做成 token bucket，把 leader election 做成软状态 + 租约降级，选举期间允许 2× burst
  • 「$0 budget」frame：干脆用单机内存 LRU + 单 leader，前置一道「流量形态判断」分流，只有真有分布式需求的请求才进入选举
  • Critic pass 剪掉「把 leader election 换成 Raft」「用 Redlock」这种教科书方案，把幸存者深化成一份完整的「失败模式 × 触发条件 × 兜底动作」矩阵

一句话结论：如果你的 Agent 给出的方案总让你皱眉「太标准了」——装上 ADHD，让它先跑 6 个互相看不见的视角，再让一个独立的批评者帮你挑那个非显而易见的选项。

GitHub: https://github.com/UditAkhourii/adhd

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