ADHD : une compétence d'agents qui isole les branches de raisonnement

Le problème visé : l'ancrage du premier jet

Le README formule le diagnostic sans détour : une chaîne de pensée linéaire s'ancre sur la première formulation qu'elle produit, et l'arbre de pensées classique ne corrige pas ce défaut parce que toutes les branches partagent le même contexte. Le projet présente cela comme un problème d'architecture et non de formulation de prompt. C'est une prise de position défendable. Si le contexte est commun, les branches héritent des mêmes associations et convergent vers des variantes du même angle. La cible revendiquée est précise : décisions de conception, débogage flou, nommage, conception de surface d'API, stratégie, et toute demande de la forme donner-moi quelques façons de. Autrement dit, des tâches où la valeur se trouve dans la diversité des pistes et non dans l'exactitude d'une réponse unique. Un correctif de bug avec une cause identifiable n'entre pas dans ce cadre.

Divergence sans contexte partagé, puis passe critique séparée

Le mécanisme décrit tient en deux temps. D'abord, le système lance N processus de raisonnement isolés sous des cadres cognitifs volontairement distordus, avec zéro contexte partagé pendant la divergence. Ensuite, une passe critique distincte note les productions, les regroupe, écarte les pièges et approfondit ce qui survit. L'exemple du README porte sur un CLI qui reste bloqué quatre-vingt-dix secondes. La réponse de référence propose des délais progressifs et une nouvelle tentative automatique. La sortie décrite par le projet répartit plus de trente idées sur six cadres nommés (economic-incentive, async-control-surface, gamification, perceptual-distortion, collective-intelligence, redundancy-race), signale vingt pièges avec une raison d'une ligne, et retient une piste que la réponse de référence n'envisage pas : le modèle lent est peut-être simplement le mauvais modèle pour cette requête. Le point intéressant n'est pas l'idée elle-même, c'est que l'isolement des cadres rend cette remise en cause possible. Un contexte unique aurait probablement reconduit le schéma attendu de nouvelles tentatives.

Ce que les chiffres du README valent, et ce qu'ils ne valent pas

Le README avance une comparaison côte à côte sur un problème d'évaluation, avec un juge LLM indépendant : étendue 9 contre 6, nouveauté 8 contre 3, détection de pièges environ 8 contre environ 2. Ces nombres proviennent du projet lui-même, sur un seul problème, avec un juge automatique. La méthodologie est renvoyée vers documentation/evals.md, et les transcriptions complètes vers bench/results.json. Tant que ces fichiers ne sont pas lus, ces scores restent une affirmation de l'auteur, pas une mesure reproductible. Le README mentionne aussi une relecture de recherche externe publiée contre la méthode, avec onze sources et huit tours de validation, dont les conclusions sont suivies publiquement dans les issues 16 à 18. C'est plus honnête que la moyenne des projets de ce genre, mais cela ne remplace pas une évaluation sur votre propre problème. Le nombre d'adoptants cité (dix-sept projets) est un signal d'activité, pas une preuve de qualité.

Installation et invocation

L'installation tient en une commande, qui détecte automatiquement l'agent utilisé parmi Claude Code, Cursor, Antigravity, Codex, Cline, Gemini CLI, Windsurf et une cinquantaine d'autres : npx skills add UditAkhourii/adhd. L'invocation se fait ensuite explicitement avec /ad, la suite du nom étant tronquée dans le README fourni. Le paquet npm s'appelle adhd-agent. Node 18 ou supérieur est requis d'après le badge du README et documentation/install.md. La version publiée est v0.1.4, datée du 30 mai 2026, avec au programme la compatibilité Codex et l'ouverture de la communauté. Notez la version : 0.1.x signifie que la surface d'intégration peut encore bouger. Le langage est TypeScript, la licence MIT, et la branche par défaut main. Le dépôt n'est pas archivé et la dernière poussée date du 29 août 2026, soit un projet actif au moment de cette lecture.

Le coût réel : plusieurs appels de modèle par requête

La conception impose une dépense difficile à contourner. Six cadres isolés, cela veut dire six processus de raisonnement distincts, plus une passe critique. Le README ne donne aucun chiffre de latence ni de coût en jetons, et il faut le dire clairement : on ne peut pas estimer ici le surcoût par rapport à un appel unique. Ce qui est certain, c'est que la facture en appels de modèle augmente avec le nombre de cadres, et que la passe critique en ajoute. Sur une question de nommage, cela peut se justifier. Sur une tâche répétitive exécutée des centaines de fois par jour, le rapport devient défavorable. Le projet ne propose, dans le matériel fourni, ni mécanisme de cache, ni réglage documenté du nombre de cadres. C'est la principale zone d'ombre pour quiconque doit budgéter l'outil.

Quand l'outil est le mauvais choix

ADHD est une compétence d'agent, pas un moteur de décision. Elle produit des pistes classées, pas une vérité. Trois cas de figure échappent à son domaine. Un bug dont la cause est reproductible se traite par un test qui échoue, pas par six cadres divergents. Une tâche où la réponse correcte est unique et vérifiable (une transformation de données, une migration de schéma) n'a rien à gagner à être démultipliée. Enfin, un pipeline qui exige une traçabilité complète de chaque appel de modèle se heurtera au fait que la documentation fournie ne décrit pas le format du journal produit par la passe critique. Le README insiste sur les pièges écartés avec une raison d'une ligne, mais ne montre pas où ces raisons sont écrites ni comment les relire après coup. Pour un usage en équipe, c'est une lacune à combler avant adoption.

Face à un arbre de pensées classique

La différence avec un arbre de pensées ordinaire n'est pas le nombre de branches, c'est la séparation du contexte. Un arbre classique élargit la recherche mais conserve un contexte partagé, donc l'ancrage persiste à travers les branches. ADHD supprime ce lien pendant la divergence et déplace l'évaluation dans une passe distincte. Une alternative plus simple consiste à interroger le même modèle plusieurs fois avec des consignes de rôle différentes, puis à comparer à la main. Cela coûte moins cher en intégration et ne demande aucune compétence installée, mais rien ne filtre les pièges et rien ne regroupe les idées proches. Le projet automatise précisément ces deux étapes. La contrepartie est une dépendance à un paquet npm en version 0.1.x, avec le risque de rupture d'interface que cela implique.

Licence et maintenance

La licence MIT est permissive : usage commercial, modification et redistribution sont autorisés, avec conservation du texte de licence et de la mention de copyright. Le README ne signale aucune clause additionnelle, aucun changement de licence pour les versions futures, et aucune dépendance à un service payant du projet lui-même. Le coût de maintenance se situe ailleurs. Le paquet est en 0.1.4, la compatibilité avec les agents est assurée par une détection automatique qui devra suivre les évolutions de chacun d'eux, et le projet dépend du Claude Agent SDK et de l'écosystème Codex. Une montée de version majeure de ces SDK peut casser l'intégration. Avant de déployer, épinglez la version dans votre configuration plutôt que de suivre la dernière publication.

Conclusion éditoriale

ADHD vise les équipes qui utilisent déjà un agent de codage et butent sur des réponses trop consensuelles en conception d'API, débogage flou ou choix d'architecture. Il ne convient pas à la production d'un correctif déterministe ni à un pipeline où chaque appel de modèle doit être auditable ligne par ligne, puisque la documentation ne détaille pas le format du journal de la passe critique. Avant de l'adopter, lancez la commande d'installation sur un agent de test, ouvrez le fichier de résultats d'évaluation cité dans le README et vérifiez par vous-même la méthodologie décrite dans documentation/evals.md, car c'est le seul endroit où le projet expose comment ses scores ont été obtenus.

Sources officielles

1. License: MIT
2. Project website
3. README
4. Releases
5. UditAkhourii/adhd on GitHub