凌序之心Lynx｜GitHub深读:i-have-adhd｜让AI回答不再绕弯子

今天上GitHub热榜的,不止有炫技的3D引擎和自动化部署工具,还有个不起眼却戳中开发者痛点的项目——i-have-adhd。它用“注意力缺陷友好”的设计思路,把AI助手那些热情却冗长的回复,统统变成清晰可执行的动作清单。在AI助手越来越会“扯淡”的今天,这个项目恰恰反其道而行之:它不教你怎么组织语言,而是教AI怎么闭嘴直接干活。

核心功能:把AI的“废话”压缩成动作清单

这个项目本质上是一个Claude Code插件,但它改造的不是AI模型本身,而是AI的“输出模式”。想象你问程序员助手一个bug怎么修,普通回答可能是:

“你的auth flow有点复杂,中间件、token验证和cookie处理都得看。我看了src/auth.ts里verifyToken函数,大概42到58行用的是旧版API……希望对你有帮助!”

而启用i-have-adhd后,同一个问题的回答直接变成:

运行npm install jsonwebtoken@latest,然后编辑src/auth.ts:42。
打开src/auth.ts
替换verifyToken(42-58行)为下方代码
运行npm test -- auth.spec.ts 下一步:若有测试失败,粘贴第一行报错信息

它不删减信息量,只是重构表达方式——用数字标号替代“首先其次最后”,用明确动作替代模糊建议。10条规则里,核心是“首行动、次步骤、末下一步”的三段式输出结构,保持每个回合都有可执行出口。

上手教程:三步装好这个“AI开关”

安装方式很直接。在CLI运行:

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# 1. 卸载旧版(如有)
claude plugin uninstall i-have-adhd

# 2. 从市场安装
claude plugin marketplace add ayghri/i-have-adhd

# 3. 激活插件
claude plugin install i-have-adhd@i-have-adhd

重启Claude Code后,/i-have-adhd指令自动生效。工单里写问题时,系统会默认用精简模式应答。

想按自己习惯调优?fork仓库后编辑skills/i-have-adhd/SKILL.md,里面10条规则都用自然语言写得明明白白:

开头必须是下一步行动
多步骤任务必须编号
每轮收尾留一个具体下一步
时间估计精确到分钟而非“一点”
错误陈述直给结论不加安慰
列表最多五项一组

技术亮点:用规则代替训练

这个项目最妙的设计在于——它不改模型权重,只改输出指令模板。技术上属于典型的“提示工程工程化”:把临床心理学里针对ADHD的认知行为技巧,转译为大模型的输出约束。

有人可能担心“会不会太死板”,其实项目特意保留了灵活性。比如规则第九条强调“分组时不能漏掉相关条目”,这意味着列表压缩前会先做语义归类;规则第七条要求“让wins可见”,则把进度反馈量化为明确标记。这些都不是简单的字符串替换,而是基于任务链路的动态结构生成。

另一个技术取舍是“低声调”:项目全文没有API文档般的技术焦虑,就是朴素地择取了《成人ADHD工具箱》里的时间估算、任务分解等方法,用写给LLM的口吻 conversion 而非写给人类的自我管理指南。这解释了为什么它标注了“无需ADHD诊断”——它解决的其实是所有人在信息过载时的共同困境。

适合谁用/同类对比

适合:高频调用AI写代码的工程师、需要给团队拆解任务的Tech Lead、专注力容易被冗长回复打散的人
不适合:喜欢探索式对话的用户(它会主动截断枝节话题),或只需概念性答案的非技术决策者

同类项目多在“增强AI能力”(如多轮记忆、代码执行),而它专注“减少AI干扰”。如果把AI助手比作助理,有的项目让它更聪明,i-have-adhd则是让它更懂分寸——知道什么该说,什么该删。

专注力节省:每次交互减少70%视觉噪音
任务转化率:步骤直给提升任务可执行性
定制自由度:规则文件可 fork 修改

写在最后

当AI学会演讲时,i-have-adhd提醒我们:好的沟通首先是把意思送达到位。技术的价值不在于多炫技,而在于多省心。

星标它,不是因为它多酷,而是因为它让你在深夜debug时少走一个神。