i-have-adhd：为代码助理提供ADHD友好型简洁输出技能
为代码助理提供行动优先、编号步骤的ADHD友好输出规范，减少冗余并明确下一步，提升决策与执行效率。
GitHub ayghri/i-have-adhd 更新 2026-07-22 分支 main 星标 6.9K 分叉 283
TypeScript/Node.js LLM 插件 输出风格优化 ADHD 友好

💡 深度解析

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这个项目真正解决了什么具体问题？它的价值点在哪里？

核心分析

项目定位：本项目把“行动优先、步骤化、明确下一步与时间估算”的交互规范固化为一个可安装的skill，用于对编码助手的输出样式进行强制约束，从而降低从建议到执行的转化摩擦。

技术特点

  • 规则驱动：输出风格由 SKILL.md 中的 10 条规则定义，便于审阅与团队一致化。
  • 插件化：通过宿主代理（Claude Code、Codex）的插件机制安装，无需额外后端运行时。
  • 可复用/可定制：Fork 并修改 skills/i-have-adhd/SKILL.md 即可为团队创建自己的交互规范。

使用建议

  1. 直接用于工程任务：首选场景为 bug 修复、微小代码改动、调试和运维步骤等需要快速可执行指令的任务。
  2. 定制规则尺度：团队应 fork 并调整时间估计粒度与“可视化小胜利”的表现形式，以匹配团队速度预期。
  3. 测试回归集：在接入新代理前，用典型请求集合验证信息完整性与可执行性。

注意事项

  • 信息缺省风险：严格压缩背景可能遗漏必要假设；在复杂任务中需补充上下文请求。
  • 兼容性依赖：效果取决于宿主代理对 skills 的支持与实现细节。
  • 隐私敏感性：规则要求“重申状态每轮”时可能泄露敏感信息，需要在 SKILL.md 中加入赤线规则。

重要提示：把可执行性作为第一目标会牺牲部分教学性或深度分析；将该技能作为执行驱动工具而非全面知识传授工具来使用。

总结：适用工程实务场景，能快速把建议转为可执行步骤；但需通过定制与回归测试避免信息缺损与隐私风险。

90.0%
安装与使用这个技能对终端用户和维护者的学习曲线如何？有哪些常见使用问题与最佳实践？

核心分析

问题核心：普通用户与维护者分别面临怎样的学习曲线？常见问题与可落地的最佳实践是什么？

技术分析

  • 终端用户：安装/调用流程对终端几乎零门槛（示例命令 claude plugin marketplace add ...，然后输入 /i-have-adhd）；输出风格直观，能立即降低认知负担。
  • 维护者/定制者：需理解 SKILL.md 规则、宿主代理的插件模型以及如何回归测试不同场景，属于中等学习曲线。
  • 常见问题：
  • 规则过度简化导致缺失前提信息。
  • 代理对插件能力支持不一致，导致规则仅作为建议被忽视。
  • 自动时间估算不准确，影响调度决策。

实用建议（最佳实践）

  1. 小范围试验：先在 5–10 个典型用例上验证输出合规性，再推广到团队。
  2. 治理流程：把 SKILL.md 的修改纳入 PR 与回归测试流程，确保规则变更可审计。
  3. 敏感数据豁免：在规则里加入条款，避免自动重申凭证或机密状态。
  4. 时间估算校准：用团队历史数据调整估算粒度（例如四舍五入到 5 分钟）。

注意事项

  • 不要跳过回归测试：不同代理表现不同，需要验证输出在目标宿主上的一致性。
  • 为复杂任务提供展开路径：当规则会导致信息不足时，设计显式的“请求背景”步骤以补充。

重要提示：终端用户收益快且直接；维护者需做测试、定制与治理工作来确保长期可靠性与安全性。

总结：低门槛获取立即价值，但要通过治理与回归测试把潜在误差与隐私风险降到最低。

88.0%
如何安全与高效地定制和维护 SKILL.md（包含隐私与回归测试策略）？

核心分析

问题核心：团队如何把 SKILL.md 安全且高效地定制和维护，以兼顾可执行性、隐私与一致性？

技术分析

  • 治理（版本控制 + 审查）：将 SKILL.md 放入仓库并把修改通过 PR 流程进行审查，记录变更理由与测试结果。
  • 回归测试套件：维护代表性请求与期望输出的测试集，自动化检查编号、是否包含下一步、时间估算是否按规则格式给出等。
  • 隐私保护规则：在规则文件中加入明确豁免（例如禁止重述包含 secret、token、password 的字段），并在安装/使用说明中提醒用户。
  • 跨代理兼容性验证：在目标代理（如 Claude Code、Codex）上执行回归，记录代理差异并在规则中标注降级策略。

实用建议（行动步骤）

  1. 初始化治理模板：在仓库中添加 CONTRIBUTING.md，规定变更流程与测试要求。
  2. 建立回归示例库：至少 20 条代表性用例，覆盖修复、调试、运维等场景，自动化运行并比对结构化要素（步骤编号、下一步、时间估算）。
  3. 隐私静态检查：在 CI 中加入简单扫描，拒绝把凭证或敏感字段纳入自动回显示例。
  4. 估算校准监控：采集估算与实际完成时间差异，周期性调整估算规则。
  5. 代理降级策略：为不支持后处理/提示注入的代理定义‘最严格可行’规则子集。

注意事项

  • 不要在规则中硬编码敏感信息回述：把重申状态的规则限定为非敏感字段或摘要化。
  • 持续迭代：把失败用例作为修订 SKILL.md 的主要依据。

重要提示：Treat SKILL.md as a governed product artifact — tests, PR review, and privacy controls are non-optional if you deploy across teams.

总结：通过治理、回归测试、隐私静态检查与跨代理验证可以既保留该技能的高可执行性，又把风险降到可控范围内。

87.0%
这个技能是如何在技术层面强制或引导助理输出遵循 SKILL.md 规则的？架构与集成流程是什么？

核心分析

问题核心：技能如何把 SKILL.md 中的 10 条规则从文本资产转为能被编码助手遵守的行为约束？

技术分析

  • 安装与触发路径：README 显示两步流程：仓库被宿主代理拉取（marketplace add），然后通过显式命令（/i-have-adhd 或 $i-have-adhd）激活样式；部分代理也能在检测到适合的任务时隐式触发。
  • 可能的实现机制：
  • 系统提示或工具提示注入：代理在生成前把规则转为系统级或请求级指令。
  • 模板化输出/约束化生成：把编号、时间估计等格式化要求作为生成模板。
  • 后处理或校验钩子：代理可在生成后校验并重写不合规段落（如果宿主支持）。
  • 架构优势与限制：轻量且无后端依赖，易于安装与更新；但约束强度取决于宿主代理是否支持复杂的提示层级或后处理 API。

实用建议

  1. 先验证宿主能力：确认目标代理支持插件时能注入系统提示或执行生成后校验。
  2. 用示例集回归测试：构造代表性请求集合，检查编号、下一步与时间估计是否被稳定遵守。
  3. 准备降级策略：若宿主不支持后处理，则在 SKILL.md 中把关键约束写成更强的生成指令。

注意事项

  • 不可假定强制性：在部分代理上规则可能仅为建议，模型可能仍输出不合规回复。
  • 可视化测试必要：由于行为依赖代理实现，必须在目标环境反复验证。

重要提示：该技能是“轻量约束”机制——它优化交互，但并不能在所有宿主上保证 100% 强制执行。

总结：实现路线是规则文本 -> 插件/系统提示或后处理 -> 生成结果。成功与否关键在于宿主插件 API 的表达与钩子能力。

86.0%

✨ 核心亮点

  • 强调行动优先、步骤化的输出风格
  • 可通过插件市场安装，使用门槛低
  • 缺乏公开贡献者与发布记录，维护性待评估
  • 仓库元数据不全（语言/许可不一致），集成前需验证

🔧 工程化

  • 将对话输出约束为动作优先、编号步骤与明确下一步，方便快速执行
  • 针对多款编码代理（Claude/Codex）提供安装与调用示例，易上手

⚠️ 风险

  • 社区活跃度低（无贡献者、无 release），长期维护与安全更新不确定
  • 仓库信息不一致：元数据显示未知许可但 README 指明 MIT，需在生产前核实许可条款

👥 适合谁？

  • 使用编码型大型模型或具插件能力的开发者/团队，需改进助手回答的可执行性
  • 偏好直接操作指令、需要减少冗言的工程师与代码审查者