Una pequeña habilidad llamada i-have-adhd se volvió viral para hacer que los agentes codificadores vayan al grano
Un archivo de habilidades gratuito que aplica diez reglas a los asistentes de codificación encabezó Hacker News. Existe porque los modelos fronterizos siguen enterrando la solución real bajo tres párrafos de carraspeo, y la solución funciona para todos.
Un desarrollador que trabaja bajo el nombre de ayghri publicó un pequeño archivo de texto en GitHub llamado i-have-adhd, y subió a la portada de Hacker News con más de 300 puntos en medio día. Hace una cosa: obliga a un asistente de codificación a dar la respuesta.
El archivo es una habilidad, que es un conjunto de instrucciones que un asistente de IA carga y sigue durante el resto de una conversación. Este aplica aproximadamente diez reglas. Pon la siguiente acción primero. Número de trabajo de varios pasos. Vuelva a indicar dónde se encuentra al cruzar las curvas para que el lector no tenga que retroceder. Suprimir tangentes. Proporcione estimaciones de tiempo específicas en lugar de vagas. Haga visibles los pasos terminados. En la práctica, reescribe el tipo de respuesta que todos reconocen, algo así como “quizás quieras ver tus versiones de dependencia, podría haber una discrepancia allí, avísame si quieres profundizar más”, en un comando: ejecuta npm install jsonwebtoken@latest, luego edita la línea 42 de src/auth.ts. Se instala en Claude, Cursor y Gemini a través de un breve archivo de configuración, y lo activas con un comando de barra diagonal y lo desactivas diciendo detener. Modo TDAH.
¿Qué hay detrás de esto?
El nombre es honesto acerca de para quién fue escrito y funciona porque la restricción es buena para todos. Los modelos se protegen por una razón. Están entrenados en textos donde la cobertura se lee como cuidadosa y reforzados por evaluadores humanos que tienden a preferir respuestas que suenen completas. El resultado es un asistente que conoce la solución y dedica cuatro frases acercándose a ella de lado.
Hay una segunda razón por la que esto resonó. A medida que los asistentes pasan de las ventanas de chat a agentes que actúan, el costo de una respuesta oculta aumenta. Si está hojeando la producción de un agente para decidir si aprueba un cambio, un muro de prosa calificada no es precaución, es fricción. La tracción de un archivo de texto de 300 líneas también dice algo sobre dónde se encuentra la verdadera influencia en este momento: no en modelos más grandes, sino en decirle al modelo que ya sabes cómo comportarse.
Qué significa esto para usted: No necesita este archivo específico para obtener el beneficio. Si su asistente duda, dígaselo, con las mismas palabras que usaría con un colega: primero responda, luego el razonamiento, sin preámbulo, nombre el archivo y la línea. La mayoría de las herramientas le permiten guardar eso como una instrucción permanente, una instrucción personalizada o una regla del proyecto, por lo que puede decirlo una vez en lugar de cada vez. Si utiliza Claude, Cursor o Gemini para el código, el repositorio es gratuito y tarda un minuto en instalarse. Y si el resultado de una herramienta de IA le ha molestado de una manera específica, este es su recordatorio de que la solución suele ser una frase, no un modelo diferente.
Fuentes
Un modelo de difusión ahora escribe 1.100 palabras por segundo y no cuesta casi nada
Inception Labs lanzó Mercury 2.5, un modelo de lenguaje creado de la misma manera que los generadores de imágenes en lugar de ChatGPT. Produce 1.107 tokens por segundo en tarjetas Nvidia ordinarias a 20 centavos por millón de tokens de entrada.
