Plus de 40 000 étoiles sur GitHub pour un projet dont l’objectif paraît étonnamment simple : apprendre aux Coding Agents à mieux répondre.
Son nom est plutôt surprenant : i-have-adhd. Pourtant, derrière ce nom provocateur se cache une idée très concrète : lorsqu’on travaille avec une intelligence artificielle, le problème n’est pas toujours qu’elle ne connaît pas la réponse. Parfois, c’est simplement qu’elle met trop de temps à arriver au point important.
Ce projet open source ne crée pas un nouveau modèle d’intelligence artificielle et ne rend pas Claude ou Codex plus puissants. Il cherche plutôt à modifier la manière dont un Coding Agent communique avec son utilisateur.
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Le problème : l’IA explique parfois beaucoup trop
Les Coding Agents modernes peuvent analyser un projet, modifier des fichiers, corriger des bugs, exécuter des commandes et réaliser des tâches complexes de manière autonome.
Mais cette puissance s’accompagne parfois d’un défaut particulièrement frustrant : la tendance à trop expliquer.
Vous demandez par exemple pourquoi un test échoue. L’agent peut alors commencer par présenter le contexte, détailler plusieurs hypothèses, expliquer ce qu’il vient d’analyser et proposer différentes pistes avant de vous indiquer finalement la modification nécessaire.
La réponse peut être parfaitement correcte. Mais lorsque vous êtes en plein développement, vous n’avez pas forcément besoin d’un exposé complet : vous voulez savoir quoi faire.
C’est précisément le problème auquel s’attaque i-have-adhd.
Une philosophie simple : l’action d’abord
Le principe du projet tient en quelques règles : commencer par l’action suivante, structurer les tâches en étapes et supprimer les détours inutiles.
Le but n’est pas d’interdire les explications. Lorsqu’un utilisateur demande une explication détaillée, l’agent peut évidemment développer sa réponse. L’idée est plutôt d’éviter que l’information essentielle soit noyée sous une longue introduction.
Moins de blabla.
Plus d’action.
Avant : chercher la réponse au milieu du texte
❌ Une réponse trop longue
L’agent commence par expliquer le contexte, les causes possibles du problème, les différents composants concernés et plusieurs solutions envisageables avant d’arriver à la modification réellement nécessaire.
Le problème n’est pas nécessairement la qualité de l’analyse. C’est simplement que la réponse recherchée est enfouie dans l’explication.
Après : aller directement à l’essentiel
✓ Une réponse plus efficace
Modifiez le fichier concerné, puis relancez le test.
- Ouvrir le fichier concerné.
- Modifier la fonction indiquée.
- Lancer le test.
- Corriger uniquement si le test échoue.
Prochaine étape : vérifier le résultat.
C’est cette différence de présentation qui constitue le cœur du projet : l’utilisateur doit pouvoir comprendre rapidement ce qu’il doit faire ensuite.
Les 10 règles qui changent la façon de répondre
Le Skill repose sur 10 règles principales destinées à rendre les réponses plus directes, structurées et faciles à parcourir.
- Commencer par l’action suivante.
- Numéroter les tâches comportant plusieurs étapes.
- Terminer par une prochaine action concrète.
- Éviter les digressions.
- Rappeler l’état actuel de la tâche.
- Donner des estimations de temps précises.
- Rendre visibles les résultats obtenus.
- Présenter les erreurs de manière factuelle.
- Regrouper les longues listes et éviter de les rendre interminables.
- Éviter les préambules, récapitulatifs et formules de clôture inutiles.
Ce n’est pas une nouvelle IA
C’est probablement l’aspect le plus intéressant du projet.
i-have-adhd n’est pas un nouveau modèle d’intelligence artificielle. Il ne remplace ni Claude, ni Codex, ni les autres modèles utilisés par les Coding Agents.
Il agit plutôt comme une couche d’instructions qui influence la façon dont l’agent structure et présente ses réponses.
Le cerveau reste le même.
La manière de communiquer change.
Compatible avec plusieurs Coding Agents
L’autre intérêt du projet est qu’il ne se limite pas à un seul environnement.
Le dépôt propose des intégrations pour plusieurs Coding Agents, notamment Claude Code, Codex, Cursor et OpenCode, ainsi que pour d’autres environnements compatibles avec le système Agent Skills.
L’objectif est de pouvoir retrouver la même philosophie de communication quel que soit l’outil utilisé.
Comment l’utiliser ?
L’installation dépend de l’environnement choisi. Pour les outils compatibles avec le gestionnaire Agent Skills, le dépôt propose notamment une installation directe depuis le terminal.
La commande générique est :
npx skills add ayghri/i-have-adhd
Pour Claude Code, le dépôt fournit une installation via son marketplace :
claude plugin marketplace add ayghri/i-have-adhd
claude plugin install i-have-adhd@i-have-adhd
Une fois installé dans Claude Code, le Skill peut être appelé avec :
/i-have-adhd
Pour Codex, le dépôt fournit également une procédure spécifique d’installation et le Skill peut ensuite être activé explicitement avec :
$i-have-adhd
À retenir : les commandes d’installation ne sont pas identiques pour tous les agents. Il vaut donc mieux suivre les instructions correspondant précisément à l’environnement utilisé.
Pourquoi cette approche peut faire gagner du temps
Dans une conversation classique avec une IA, une réponse longue peut être très utile lorsqu’on cherche à apprendre ou à comprendre un sujet en profondeur.
Avec un Coding Agent, la priorité est souvent différente : faire avancer le projet.
Le développeur veut généralement savoir rapidement :
- quel fichier modifier ;
- quelle commande exécuter ;
- quelle modification effectuer ;
- quel test lancer ;
- quelle est la prochaine étape.
Dans ce contexte, une réponse courte et bien structurée peut être beaucoup plus efficace qu’une explication exhaustive.
Un projet open source et personnalisable
Le projet est distribué sous licence MIT.
Son comportement peut également être adapté. Le dépôt explique notamment qu’il est possible de créer son propre fork, de modifier le fichier principal du Skill puis d’utiliser sa version personnalisée.
Cette possibilité est intéressante pour les développeurs ou les équipes qui souhaitent imposer leur propre style de communication à leurs agents : réponses plus courtes, priorité aux commandes, étapes mieux séparées ou règles adaptées à leur workflow.
Un nom volontairement provocateur
Le nom i-have-adhd peut évidemment surprendre.
Le projet précise toutefois qu’aucun diagnostic de TDAH n’est nécessaire pour l’utiliser. Le nom fait référence au type de communication recherché : des réponses plus directes, structurées et faciles à parcourir.
Le projet s’inspire notamment de ressources consacrées au TDAH, mais précise que ces principes ont été adaptés à la manière dont un modèle de langage devrait communiquer avec son utilisateur. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
Une petite idée qui répond à un vrai problème
Ce qui rend i-have-adhd intéressant n’est finalement pas sa complexité technique.
C’est justement sa simplicité.
Le projet part d’une frustration que beaucoup d’utilisateurs d’IA connaissent : l’assistant possède parfois exactement la bonne réponse, mais celle-ci se retrouve cachée derrière trop d’explications.
En imposant une communication plus directe, des étapes clairement structurées et une prochaine action identifiable, le Skill cherche à transformer le Coding Agent en un outil plus agréable et plus efficace au quotidien.
Une IA plus utile n’est pas forcément une IA qui parle davantage.
Parfois, il suffit qu’elle sache aller droit au but.
Et c’est probablement ce qui explique une partie du succès de ce projet : il ne promet pas de rendre l’IA plus intelligente, mais de rendre son utilisation plus efficace.
