Ringkasan

i-have-adhd adalah skill open source untuk agent AI coding yang mengubah gaya jawaban model menjadi actionable dan tidak bertele-tele. Skill ini memaksa jawaban dimulai dari aksi konkret, bukan basa-basi pembuka atau penjelasan ulang masalah.

Skill ini dibuat oleh Ayoub Ghriss, peneliti machine learning di CLIMB research group, University of Colorado Boulder, dan tersedia gratis dengan lisensi MIT.

Repository resmi: https://github.com/ayghri/i-have-adhd

Untuk Apa Skill Ini Dibuat

Masalah yang ingin diselesaikan: agent AI coding sering menjawab dengan basa-basi seperti "Pertanyaan bagus! Mari kita pikirkan..." sebelum sampai ke jawaban sebenarnya, atau mengubur langkah aksi di tengah paragraf panjang. Bagi pembaca dengan pola pikir ADHD, jarak antara paham jawabannya dan benar-benar mengerjakannya adalah titik paling rawan pekerjaan terhenti.

Skill ini terinspirasi dari buku The Adult ADHD Tool Kit karya J. Russell Ramsay dan Anthony L. Rostain, tapi diadaptasi untuk bagaimana model bahasa merespons, bukan untuk bagaimana manusia mengatur waktu. Ini bukan alat diagnosis atau terapi ADHD, murni gaya output untuk coding agent.

Sebelum dan Sesudah

Contoh dari dokumentasi resmi untuk pertanyaan seputar alur autentikasi.

Sebelum aktif, jawaban biasanya diawali kalimat pembuka, penjelasan ulang struktur kode, baru menyinggung solusi di akhir paragraf, ditutup dengan kalimat semacam "Semoga membantu!"

Setelah aktif, jawaban langsung berupa perintah yang bisa dijalankan, diikuti langkah bernomor, dan ditutup dengan satu next step konkret, tanpa kalimat pembuka atau penutup.

10 Aturan Inti

Aturan lengkap ada di file SKILL.md pada repository. Ringkasannya:

  1. Utamakan aksi berikutnya: baris pertama harus berupa hal yang bisa langsung dikerjakan, bukan konteks atau rencana.
  2. Beri nomor untuk tugas bertahap: setiap langkah adalah satu aksi yang jelas batasannya.
  3. Tutup dengan satu aksi konkret: kalau masih ada yang menggantung, sebutkan satu hal yang bisa dikerjakan dalam waktu kurang dari dua menit.
  4. Tekan pembahasan yang melebar: selesaikan satu masalah dulu sebelum menawarkan masalah kedua sebagai pertanyaan terpisah.
  5. Ulangi status di setiap giliran: sebutkan progres, contohnya "langkah 3 dari 5 selesai", karena working memory yang terbatas gampang lupa kalau tidak ditulis ulang.
  6. Beri estimasi waktu yang spesifik: hindari kata "sebentar" atau "beberapa saat", ganti dengan satuan waktu konkret.
  7. Tunjukkan hasil kerja yang sudah selesai: progres yang terlihat itu penting, jangan dikubur di rekap panjang.