hyperresearch：專為 Claude Code 設計的深度研究框架，具備 16 步對抗式流水線與持久化來源庫

解決的問題

Hyperresearch 是一個深度研究框架，能將 Claude Code 轉化為精密的研究代理。它透過模組化的 16 步流水線，為每個階段載入新鮮的上下文，解決了長篇 AI 研究流程中的「上下文腐敗（context-rot）」問題——即代理經常忘記步驟或失去焦點。此外，它還透過建立一個隨時間累積的持久化、可搜尋的來源庫，解決了單次生成報告的問題。

運作原理

該系統使用分層自適應流水線（light 或 full 模式），從標準研究查詢演進到最終報告。

• 模組化流水線： 採用包含分解、寬度掃描、矛盾圖譜、深度調查和對抗式審核在內的 16 步流程。
• 子代理名單： 編排各種專業子代理（使用 Claude Opus, Sonnet, 和 Haiku）來執行特定任務，如擷取、來源分析和綜合。
• 外科手術式修補： 為了防止 AI 完全重寫好的草稿，系統強制執行「修補，而非重新生成」的規則。最終編輯透過工具鎖定的 [Read, Edit] 權限，以外科手術式的區塊（hunks）形式進行。
• 來源庫 (The Vault)： 每個擷取的來源都以帶有 YAML frontmatter 的 markdown 檔案形式儲存，並在 SQLite 中建立索引，允許在不同的研究階段進行全文檢索和溯源追蹤。
• 學術優先方法： 系統優先使用學術 API（Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex, PubMed）而非一般網路搜尋，以確保來源的高品質與引用排名。

適用對象

需要高保真、經過對抗式審核、具備完整來源溯源與持久知識庫報告的研究人員、分析師以及 Claude Code 的進階使用者。

重點功能

• 16 步對抗式流水線： 一套包含矛盾分析和多個並行對抗評論者的全面工作流。
• 持久化知識庫： 一個由 SQLite 索引的 markdown 筆記庫，可進行版本控制與搜尋。
• 外科手術式編輯區塊： 機械式強制執行草稿修改，防止完全重新生成。
• 身份驗證爬取： 支援身份驗證會話，以便從 LinkedIn 和 Twitter 等平台擷取數據。
• 學術 API 整合： 內建對學術文獻優於網路評論的優先權設定。