🎮 **프레임 디자인, 평가 문제, 실시간 함정 찾기 사냥을 위해 디스코드 →**에 가입하세요 · 👉 **커뮤니티 →에 기여자, 유지보수자, 초기 사용자로 참여하세요 (짧은 양식 하나).

자기퇴행적 추론의 조기 수렴을 위한 아키텍처적 수정.

선형 사고 연쇄는 먼저 말하는 것에 고정합니다. 사고의 나무는 탐색 범위를 넓히지만 여전히 단일 공유 맥락을 걷기 때문에 고정이 가지를 넘어 지속됩니다. ADHD는 이를 유발 문제가 아니라 아키텍처적 문제로 취급합니다 — 의도적으로 왜곡된 인지 프레임 아래에서 N개의 고립된 추론 과정을 생성하고, 발산 동안 공유된 맥락은 전혀 없으며, 별도의 비판 패스를 실행해 점수 매김, 클러스터링, 트랩 가지치기, 생존자 심화를 수행합니다.

**디자인 결정, 퍼지 디버깅, 이름 짓기, API 표면 디자인, 전략, 그리고 *“몇 가지 방법을 알려줘…” 같은 형태의 모든 프롬프트에서 이를 찾아보세요.

📚 공식 문서: adhd.mintlify.site · 📄 사전 인쇄본: ADHD: 코딩 에이전트를 위한 병행 발산 아이디어 · 👤 저자: 우딧 아쿠리 — @akhouriudit · 링크드인

---

나란히 비교해보세요: 기본 라인과 ADHD

평가 문제 하나, 동일한 모델, 두 가지 전략. 전체 전사본은 bench/results.json에 있습니다.

ADHD — a skill for agents

🎮 Join the Discord → for frame design, eval problems, and trap-hunting in real time · 👉 Join the community → as a contributor, maintainer, or early adopter (one short form).

An architectural fix for premature convergence in autoregressive reasoning.

Linear Chain-of-Thought anchors on whatever it says first. Tree-of-Thought widens the search but still walks a single shared context, so the anchoring persists across branches. ADHD treats this as an architectural problem, not a prompting one — it spawns N isolated reasoning processes under deliberately distorted cognitive frames, with zero shared context during divergence, then runs a separate critic pass to score, cluster, prune traps, and deepen the survivors.

Reach for it on design decisions, fuzzy debugging, naming, API surface design, strategy, and any prompt of the shape “give me a few ways to…”.

📚 Official docs: adhd.mintlify.site · 📄 Preprint: ADHD: Parallel Divergent Ideation for Coding Agents · 👤 Author: Udit Akhouri — @akhouriudit · LinkedIn

---

Side-by-side: baseline vs ADHD

One eval problem, same model, two strategies. Full transcripts in bench/results.json.

Problem. “We have a CLI that calls an LLM and it sometimes hangs for 90 seconds. Design the right retry/timeout/UX strategy.”