hoolulu/deep-research

해결하는 문제

이 프로젝트는 기관급 심층 연구 보고서를 생성하기 위한 자동화된 시스템을 제공합니다. 얕은 요약, 전문 보고서의 높은 비용, 특정 지역 소스(예: 중국 플랫폼)에 대한 접근 어려움, AI가 추적 가능한 출처 없이 데이터를 조작하는 경향과 같은 AI 연구의 일반적인 한계를 해결합니다.

작동 방식

이 시스템은 4단계로 구성된 다중 에이전트 자율 파이프라인을 사용합니다:

1. 개요 분석: AI가 주제를 분석하고 연구 프레임워크와 검색 계획을 생성합니다.
2. 데이터 수집: 4계층 우선 검색 전략(내장 엔진, 추천 소스, 엄선된 sources.json 목록, 무료 폴백)을 사용하여 정보를 수집하고 Scrapling을 통해 콘텐츠를 가져옵니다. 또한 로컬 PDF, DOCX, TXT, MD 파일을 읽어 오프라인 모드를 지원합니다.
3. 병렬 작성: 챕터를 병렬로 작성하며, 도구 호출을 피하기 위해 프롬프트에 사실을 직접 포함합니다.
4. 검증 및 조립: 시스템은 배치 검증을 수행하고, 보고서를 조립하고, 인용을 변환하며, 최종 QA 검사를 실행합니다.

대상 독자

유료 데이터베이스나 연구 기관의 비용 없이 전문가 수준의 연구 기능이 필요한 인디 개발자, 독립 연구원 및 소규모 팀을 위해 설계되었습니다.

하이라이트

• 다국어 지원: 주제 언어를 자동 감지하고 19개의 다른 언어로 기본 보고서를 생성합니다.
• 추적 가능한 출처: 모든 숫자와 사실은 클릭 가능한 인용과 전체 참조 목록으로 뒷받침됩니다.
• 종합적인 분석: 모든 챕터에 반대되는 관점을 포함하고 최종 요약에 대한 신뢰도 등급을 제공합니다.
• 유연한 깊이: 보고서 길이와 세부 정보를 제어하는 세 가지 모드(빠름, 표준, 심층)를 제공합니다.
• ** sublattice 도구 통합**: Claude Code, Cursor, Codex CLI와 같은 다양한 AI 코딩 도구에서 작동합니다.
• 로컬 관리: 보고서를 검색, 필터링 및 PDF 또는 DOCX로 내보내기 위한 로컬 보고서 브라우저가 포함되어 있습니다.