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What it solves

Hyperresearchは、Claude Codeを高度なリサーチエージェントへと変貌させるディープリサーチ・ハーネスです。AIによる長期的なリサーチ・パイプラインにおいて、エージェントがステップを忘れたり、焦点を失ったりする「コンテキストの腐敗（context-rot）」という問題を、各フェーズで新鮮なコンテキストをロードするモジュール式の16ステップ・パイプラインを使用することで解決します。また、一度きりのレポート生成による問題に対しても、時間の経過とともに蓄積される、永続的で検索可能なソースの保管庫（vault）を作成することで対処します。

How it works

このシステムは、ティア適応型パイプライン（lightまたはfullモード）を使用して、標準的なリサーチクエリから最終的なレポートへと移行します。

• Modular Pipeline: 16ステップのプロセスを採用しており、分解、幅のスイープ、矛盾のグラフ化、深度の調査、および敵対的監査（adversarial auditing）が含まれます。
• Subagent Roster: 取得、ソース分析、および統合といった特定のタスクのために、さまざまな専門化されたサブエージェント（Claude Opus, Sonnet, および Haikuを使用）をオーケストレートします。
• Surgical Patching: AIが優れたドラフトを完全に書き換えてしまうのを防ぐため、システムは「再生成ではなくパッチを当てる（patch, never regenerate）」というルールを強制します。最終的な編集は、ツールロックされた[Read, Edit]権限を使用して、外科的なハンク（surgical hunks）として適用されます。
• The Vault: 取得されたすべてのソースは、YAML frontmatterを持つmarkdownファイルとして保存され、SQLiteにインデックス化されるため、異なるリサーチ・セッション間で全文検索とプロベナンス（出典の追跡）の実現が可能です。
• Academic-First Approach: 高品質で引用ランク付けされたソースを確保するため、一般的なウェブ検索よりも学術的なAPI（Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex, PubMed）を優先します。

Who it’s for

研究者、アナリスト、およびClaude Codeのパワーユーザーで、完全なソースのプロベナンスと永続的な知識ベースを備えた、高忠実度で敵対的に監査されたレポートを必要とする人々。

Highlights

• 16-Step Adversarial Pipeline: 矛盾分析と複数の並列的な敵対的クリティック（adversarial critics）を含む、包括的なワークフロー。
• Persistent Knowledge Vault: バージョン管理が可能で検索可能な、SQLiteインデックス化されたmarkdownノートのライブラリ。
• Surgical Edit Hunks: ドラフトの修正を修正を防止するために、ドラフトの変更を機械的に強制する仕組み。
• Authenticated Crawling: LinkedInやTwitterなどのプラットフォームからデータを取得するための、認証済みセッションのサポート。
• Academic API Integration: ウェブのコメントよりも学術文献を優先する組み込みの優先順位付け。