Li 插层 Fe3GaTe2中的显著磁性增强
2026-08-04 3440235
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用 AI 编程助手越久,我越烦一件事:问一个具体的技术问题,它先给你三段背景分析、两段风险提示、一句"Hope this helps",最后才轻飘飘抛出答案。
上周在 GitHub 上看到一个叫 i-have-adhd 的项目,名字挺扎眼,Star 周增 5200,16k 总星。MIT 协议,本质是一套给编程 Agent 用的输出风格技能包。装上之后,Claude Code、Codex、Cursor 这些工具会被强制改成"先给动作、步骤编号、没有客套话"的输出方式。
我把它装到 Claude Code 和 Cursor 里试了一周。今天说说我实际体验。
程序员和 AI 助手打交道,最浪费时间的就是这种对话:
你:这个接口 500 了,帮我看看。AI:当然,我很乐意帮忙。首先,HTTP 500 是服务器内部错误,可能的原因有很多,包括数据库连接问题、未捕获的异常、依赖服务超时等等。让我先看一下你的代码。从你的 app.py 文件来看,第 47 行似乎调用了 user_service.get_profile()...这个函数可能会抛出 ValueError... 你可以考虑增加 try-except... 另外建议检查一下日志... 如果还有问题随时告诉我。看完这段话,有效信息是:第 47 行可能抛异常,加 try-except。但你得在两三段废话里自己找。
这就是 i-have-adhd 要干掉的东西。它给 Agent 下了死命令:
首句必须是下一步动作 多步骤必须编号 结尾必须给具体下一步 禁止"Great question"、"Hope this helps"这类客套话同样的问题,装上之后大致会变成:
1. 在 app.py:47 添加 try-except ValueError2. 打印完整异常:logger.exception("get_profile failed")3. 运行 curl 复现请求下一步:把异常堆栈第一行贴给我项目核心在 skills/i-have-adhd/SKILL.md 里,10 条规则。我按自己的理解重新分了个类:

这三条本质上是把 AI 从"滔滔不绝的同事"变成"报幕员"。它不取消解释,但解释必须服务于执行。
这三条针对的是执行阻力。大块任务会拖延,编号的小步骤会推动你动第一下手。
最后一条 End with one concrete next step 是兜底:每轮对话结束必须有一个可执行动作。
我找了一个真实的调试场景做对比。背景是我在写一个 Python 脚本,解析 CSV 时报了编码错误。
这是个常见的编码问题。CSV 文件很多时候不是 UTF-8 编码,而是 GBK 或 Latin-1。当你用 pandas.read_csv 读取时,如果编码不匹配,就会抛出 UnicodeDecodeError。一个常见的做法是尝试指定 encoding='gbk' 或者 encoding='latin1'。另外你也可以用 chardet 库先检测编码。不过 chardet 有时候也不准。更稳妥的方法是逐个尝试常见编码。下面是一个可能的实现。然后才给出代码。我看到"这是个常见的编码问题"就已经开始走神了。
1. 运行 pip install chardet2. 替换文件读取代码为: with open('data.csv', 'rb') as f: raw = f.read() encoding = chardet.detect(raw)['encoding']3. 用 pd.read_csv('data.csv', encoding=encoding) 重新读取下一步:如果还报错,把完整 traceback 贴给我没有铺垫,没有"常见",没有"可能"。手放在键盘上就能开始执行。
i-have-adhd 不是库,不需要 import。它是一套系统提示词风格的 Skill,通过插件/技能机制塞进不同 Agent。
claude plugin marketplace add ayghri/i-have-adhdclaude plugin install i-have-adhd@i-have-adhd然后在对话里输入 /i-have-adhd 启用。想让每个会话默认启用:
touch ~/.claude/.i-have-adhd-alwayscodex plugin marketplace add ayghri/i-have-adhd --ref maincodex plugin add i-have-adhd@i-have-adhd输入 $i-have-adhd 显式启用,Codex 也会在合适场景隐式调用。
Cursor 走 .cursor/skills/i-have-adhd 路径。按 Cursor Skills 机制,把仓库里的 skill 文件添加进去即可。
Zed、Gemini CLI、Hermes、Pi、Antigravity 都有对应适配,具体看仓库的 INSTALL.md。
它有明确的"破例"规则:
用户明确要求解释时,可以长篇说明,但仍然禁止开场白和结束语。 执行rm -rf、force push、删表等破坏性操作前,必须确认。 连续三次修复失败后,要停下来重新说明可能错误的假设。 也就是说,安全性和理解优先于简洁。
如果你还在学概念阶段,需要 AI 详细解释"为什么",这套规则会让你觉得太干。它更适合已经知道怎么写代码、只想快点把事情做完的人。
在长对话里,"重述当前状态"这条规则特别有用。比如第三轮对话后,Agent 会主动说:
第 3 步 / 共 5 步已完成(依赖已安装,配置已更新)。下一步:编辑 vite.config.ts 添加袋里规则。这对断断续续的调试场景非常友好。你被打断十分钟回来,不用往前翻聊天记录。
名字里的 ADHD 其实是个隐喻。项目 README 自己也说:No ADHD diagnosis needed.
它真正切中的是所有高频使用 AI 编程助手的人的共同痛点:AI 输出越来越礼貌、越来越长、越来越像写作文。每句回答都在消耗你的注意力和上下文窗口。
而它背后的认知科学依据也很扎实。SKILL.md 开头列了五条事实:
这些原本是针对 ADHD 人群的观察,但放在 AI 助手这个场景里,几乎对所有人都成立。
适合用的情况:
你每天用 Claude Code / Cursor / Codex 写代码 你经常让 AI 帮你调试、改配置、跑命令 你受够了 AI 的客套话和总结陈词 你需要统一管理多个 AI 工具的输出风格不适合用的情况:
你是编程初学者,需要详细解释 你喜欢引导式、教学式的回答 你做的任务是开放性讨论,而不是具体执行装完一周我的实际感受:
最大的改变不是输出变短了,而是每次对话的终点都变清楚了。以前 AI 说完一堆,我还得问自己"所以我现在该干什么?",现在它直接告诉我"下一步粘贴报错"。这种被推着走的感觉,对推进任务很有效。
但也要承认,偶尔遇到复杂架构问题,纯动作列表会略显生硬。那种时候我会临时禁用 Skill,让它先解释清楚。
i-have-adhd 的走红说明了一件事:AI 助手的能力已经够强了,但沟通方式还差得远。我们已经不满足于"能回答",而是要求"直接告诉我第一步干嘛"。
这个项目用一套简单的规则,把 AI 从"滔滔不绝的顾问"变成了"报幕的执行助手"。它不改模型能力,只改输出结构。但恰恰是这种结构,决定了你是看完就走神,还是立刻动手。