ADHD 行动教练 zimai233/dsh-adhd-copilot

dsh-adhd-copilot

为 DeepSeek Harness 打造的行为教练技能插件——把 ADHD 用户从"想做但动不了"带到"带走一个最小行动"。

dsh 生态中唯一一个 ADHD 聚焦的行为教练插件：行为 / 心理健康分类目前是空的，本插件填补了这个空白。

不要求自律，而是通过降低启动成本、提供外部结构、陪伴执行和即时反馈，把复杂任务转化为可带走的最小行动。核心原则：永远只推动下一步，不要求完成全部。内容质量永远高于格式。

为什么

AI 很擅长做计划——但对 ADHD 大脑来说，计划本身就是问题的一部分。

三条驱动理念（来自源技能的 SKILL.md + 11 个 references）：

1. 永远只推动下一步。从不要求完成整个任务。
2. 可带走行动。每条回复给出用户能独立执行的最小动作，不需要回到聊天框；反馈循环全可选。
3. 质量地板。内容质量 > 格式；规则与好答案冲突时，规则让路。

DSH 插件生态还没有任何行为 / 心理健康方向的插件。本插件把一套经过实战打磨的 ADHD 教练方法论完整打包成可安装、可调用、零构建的插件。

功能

- adhd_breakdown 工具 —— 扫描任务 + 状态信号（启动困难 / 过载 / 分心 / 时间误估 / 没动力 / 自责 / 不知道怎么选），按 状态优先级「情绪 > 结构 > 启动」 路由到 8 个模块（M1-M8），返回结构化的单一下一步行动拆解：
- module / moduleName —— 命中的模块
- nextAction —— 30 秒内能做的下一步
- whyNow —— 为什么是这一步（绑定模块的认知事实）
- timeboxEstimate —— 具体分钟估时（不用"一会儿"）
- energyRequired —— 这一步需要的能量等级
- steps —— 1-3 步（每步

用法

直接用自然语言跟 agent 说：

"我拖着不写周报，两周了，帮我开始。"

"好多事情堆着，脑子乱成一团，不知道先做哪个。"

"我又没做完，我怎么这么差。"

Agent 会调用 adhd_breakdown，拿到类似这样的结构化拆解： json { "module": "M1", "moduleName": "任务破碎机 (Task Breaker)", "nextAction": "打开与「周报」相关的文件或页面（30 秒内）", "whyNow": "启动最难：第一个动作必须明显、微小、现在就能做。一次只给 1-3 步，每步 周报，先别想完成。只做第一步：
1. 打开与「周报」相关的文件或页面（30 秒内）
2. 写下这一行标题：「周报」

每步 dsh 生态中唯一专注于 ADHD 的行为教练插件：行为 / 心理健康类别尚属空白，而本插件填补了这一空缺。

它不要求意志力，而是降低启动成本、提供外部结构、在你执行时陪伴你，并给予即时反馈——从而让复杂任务变成一系列你真正能采取的小行动。核心原则：始终只推动下一步，绝不要求完成所有事情。内容质量永远优先于格式。

为什么

AI 很擅长做计划——但对 ADHD 大脑来说，计划本身就是问题的一部分。

三个理念驱动着一切（来自源技能的 SKILL.md + 11 个 references）：

1. 始终只推动下一步。 绝不要求完成整个任务。
2. 可带走的行动。 每次回复都给出一个你能独立完成的最小行动，无需再回到聊天中。所有反馈循环都是可选的。
3. 质量底线。 内容质量 > 格式。当某条规则会损害一个好答案时，规则让位。

dsh 插件生态此前没有行为 / 心理健康类条目。本插件将一套经过实战检验的 ADHD 教练方法论打包成一个可安装、可调用、零构建的插件。

功能

- adhd_breakdown 工具——扫描任务 + 状态信号（无法启动 / 不堪重负 / 容易分心 / 时间误判 / 缺乏动力 / 自我责备 / 无法决定），并按状态优先级 “情绪 > 结构 > 启动” 路由到 8 个模块（M1-M8），返回结构化的 单一下一步行动 拆解：
- module / moduleName——命中的模块
- nextAction——30 秒内可完成的下一步
- whyNow——为什么是这一步（该模块的认知事实）
- timeboxEstimate——具体的分钟数估计（绝不说“很快”）
- energyRequired——这一步需要多少能量
- steps——1-3 个步骤（每个

用法

用自然语言向 agent 提问：

“我的周报已经拖了两周了，帮我开始吧。”

“事情堆太多了，脑子一团乱，不知道先做什么。”

“我又失败了，为什么我这么差劲。”

agent 会调用 adhd_breakdown，得到类似这样的结构化拆解： json { "module": "M1", "moduleName": "任务破碎机 (Task Breaker)", "nextAction": "打开与「周报」相关的文件或页面（30 秒内）", "whyNow": "启动最难：第一个动作必须明显、微小、现在就能做。一次只给 1-3 步，每步 周报——先别写完。只做第一步：
1. 打开周报对应的文件或页面（30 秒内）
2. 写下这一行作为标题：“周报”

每一步 <60 秒。完成后回复“done”（可选，不阻塞）。你已经开始了——这一步已经赢了。

可选参数：battery（能量水平，用于 M3）、narrative（叙事风格，M5 需主动启用）、estimatedMinutes（你自己的时间估计，用于 M6）、parked / dropped（搁置 / 放弃列表，用于 M2）。

技能结构

skills/adhd-copilot/ 包含完整、独立的教练方法论：

| 文件 | 内容 |
| SKILL.md | 何时使用、核心原则、状态路由表、输出纪律摘要、反模式、安全边界、发送前检查 |
| references/core-workflow.md | 五个认知事实、预检门、五步流程、状态优先级、质量底线 |
| references/state-scanner.md | 状态路由表、A-G 自助菜单、惰性用户画像 |
| references/output-discipline.md | 七条输出纪律 + 例外 + 发送前检查 |
| references/M1-task-breaker.md | 无法启动 → 一次 1-3 步，每步 <60 秒 |
| references/M2-external-brain.md | 不堪重负 → 当下区域中的一件事 + 一个下一步行动 |
| references/M3-dopamine-architect.md | 缺乏动力 → 与能量匹配的菜单（开胃菜 / 主菜 / 配菜） |
| references/M4-body-double.md | 容易分心 / 需要陪伴 → 自包含的启动指令，检查点可选 |
| references/M5-interest-gamifier.md | 兴趣游戏化（仅主动启用时） |
| references/M6-time-auditor.md | 时间误判 → 分三部分对比估计与现实 |
| references/M7-adhd-reset.md | 自责 → 停止评估 → 缩小目标 → 一个 30 秒行动 |
| references/M8-router.md | 无法决定 → 2-3 个框架 + 陷阱 + 收敛到一个行动 |

开发

npm test # node --test test/ — 覆盖纯分解逻辑、技能文件完整性、逐字复制检查
node --check src/index.js

诚实设计

- 无计时器。 你工作时 AI 不会出现；所有任务中途检查点都是可选的。
- 不承诺跨会话记忆。 仅当平台支持时才持久化。
- 零干扰。 没有任务信号时完全静默。
- 安全边界。 这是执行辅助，不是医疗护理。出现危机或自残迹象时，它会温和地建议寻求专业帮助，而不是继续推送任务。

许可证

MIT