Udit Akhouri publie ADHD (« a skill for agents »), un projet open source (MIT, v0.1.4, ~1 000 stars) qui s'attaque à la convergence prématurée du raisonnement autorégressif : un LLM s'ancre sur sa première idée, et les méthodes en arbre n'y échappent pas vraiment — « Tree-of-Thought élargit la recherche mais parcourt un seul contexte partagé, donc l'ancrage persiste entre les branches ». La position du projet : c'est un problème d'architecture, pas de prompting.
La mécanique tient en deux phases étanches. Diverge : N appels d'agents parallèles et isolés — aucun contexte partagé — reçoivent chacun le problème à travers l'un des 15 frames cognitifs délibérément distordus (avec logique de sélection et frames custom), sous un system prompt qui interdit d'évaluer. Focus : un critique séparé, au system prompt opposé, score les idées (originalité, viabilité, adéquation), les regroupe par angle sous-jacent, signale les pièges avec leurs raisons et approfondit les meilleurs survivants. La séparation générateur/critique est « mécanique » : des appels LLM distincts, pas des rôles simulés dans un même contexte — la même intuition que la revue adversariale en contexte séparé du chantier Bun ([[sumner-bun-rewrite-rust-claude-2026-07-08]]).
Tree-of-Thought élargit la recherche mais parcourt un seul contexte partagé, donc l'ancrage persiste entre les branches
La démo signature compare, sur « un CLI qui appelle un LLM et freeze parfois 90 s », la baseline (4 patterns de manuel : timeouts progressifs, backoff exponentiel, requêtes hedgées, streaming — « la réponse qu'un senior donne en 30 secondes ») à ADHD : 30+ idées en 6 clusters, 20 pièges nommés, et un pick non évident — le bouton « rage-quit » qui s'anime avec l'attente et rebascule instantanément la requête vers un modèle plus rapide et moins cher, car « le modèle lent est peut-être juste le mauvais modèle pour ce prompt ». Sur 6 problèmes ouverts, l'éval de l'auteur (juge LLM) donne breadth 9,00 vs 4,83, novelty 7,83 vs 2,67, trap detection 9,50 vs 1,83, actionability 9,50 vs 6,50 — des chiffres self-reported, à lire comme des claims.
La distribution passe par l'écosystème skills (même canal que [[skill-pocock-grill-with-docs-2026-06]]) : npx skills add UditAkhourii/adhd auto-détecte ~50 agents (Claude Code, Cursor, Codex, Cline, Gemini CLI, Windsurf…), invocation /adhd ou auto-déclenchement sur intentions d'idéation, CLI et librairie npm, le tout bâti sur les Agent SDK Claude et Codex. La traction est tangible : feature The New Stack, preprint, adoption par repowire (PR #313 mergée — les frames deviennent des « peers » du mesh-orchestrator), mstack (plugin think), zk-flow-oss, et une revue de recherche indépendante (testdouble/han) dont les conclusions vivent en issues publiques. À retenir : la divergence utile ne se prompt pas, elle s'architecture — par l'isolation des contextes et l'opposition mécanique générer/critiquer.