Ein GitHub-Repository namens i-have-adhd ist an einem einzigen Tag auf über 4.600 Sterne gestiegen und damit das meistgetrendingste Open-Source-Projekt auf der Plattform. Es ist weder ein neuartiger Algorithmus noch ein neues Framework noch ein Machine-Learning-Durchbruch. Es ist ein Plugin – 10 Regeln der Instruction-Prompt-Engineering –, das darauf ausgelegt ist, Coding-Agenten dazu zu bringen, zuerst die Antwort auszugeben, die Einleitung zu überspringen und aufzuhören, nützliche Informationen unter Schichten von Gesprächsfüllstoff zu vergraben.
Die Anziehungskraft des Projekts ist jedem sofort klar, der kürzlich einen Coding-Assistenten verwendet hat. Vor i-have-adhd begann eine typische Antwort auf eine Debugging-Frage vielleicht mit 'Große Frage! Lass mich darüber nachdenken,' schweifte durch drei abschweifende Beobachtungen und erreichte schließlich die eigentliche Lösung im vierten Absatz. Danach wird mit der Lösung begonnen: 'Führe npm install jsonwebtoken@latest aus und bearbeite dann src/auth.ts:42,' gefolgt von nummerierten Schritten und einem konkreten nächsten Schritt.
Die 10 Regeln erzwingen eine strenge Ausgabendisziplin: Beginne mit der nächsten Aktion, nummeriere mehrstufige Aufgaben, ende mit einem konkreten nächsten Schritt, unterdrücke Abschweifungen, stelle den Zustand bei jedem Durchlauf dar, mache Erfolge sichtbar, liefere nüchterne Fehler, begrenze Listen auf 5 Elemente und eliminiere Einleitungen, Zusammenfassungen und Schlussfolgerungen.
Das Projekt basiert auf Techniken aus The Adult ADHD Tool Kit von J. Russell Ramsay und Anthony L. Rostain, angepasst an die Art und Weise, wie ein LLM antworten sollte. Es ist MIT-lizenziert und funktioniert mit Claude Code, Cursor und anderen Agenten-Plattformen.
Die virale Adaption spiegelt eine breitere Frustration in der Entwicklergemeinsung darüber wider, wie AI-Coding-Agenten Informationen präsentieren – und einen aufkeimenden Markt für Werkzeuge, die nicht nur optimieren, was Agenten generieren, sondern wie sie es kommunizieren.
