jordan-gibbs/hyperresearch

What it solves

Hyperresearch 是一個深度研究框架，能將 Claude Code 轉化為一個精密的研究代理。它透過使用模組化的 16 步流程，為每個階段載入新鮮的上下文，解決了長 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的問題。它還透過建立一個持久且可搜尋的來源庫，解決了單次報告生成的問題，使資訊能隨時間不斷累積。

How it works

該系統使用分層自適應流程（light 或 full 模式）從標準研究查詢轉化為最終報告。

• Modular Pipeline: 它採用了包含分解、寬度掃描、矛盾圖譜化、深度調查和對抗性審計的 16 步流程。
• Subagent Roster: 它協調各種專業的子代理（使用 Claude Opus, Sonnet, 和 Haiku）來執行特定任務，例如獲取、來源分析和綜合。
• Surgical Patching: 為了防止 AI 完全重寫一份好的草稿，系統強制執行「僅修補，絕不重新生成」的規則。最終編輯是以手術式區塊（surgical hunks）的形式進行，並使用工具鎖定的 [Read, Edit] 權限。
• The Vault: 每個獲取的來源都以帶有 YAML frontmatter 的 markdown 檔案形式儲存，並在 SQLite 中建立索引，從而實現跨不同研究階段的全文檢索和來源追蹤。
• Academic-First Approach: 系統優先使用學術 API（Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex, PubMed）而非一般的網頁搜尋，以確保高品質、具備引用排名的來源。

Who it’s for

研究人員、分析師以及需要高保真度、經過對抗性審計、具備完整來源追蹤和持久知識庫的 Claude Code 進階用戶。

Highlights

• 16-Step Adversarial Pipeline: 一個全面的工作流，包含矛盾分析和多個並行的對抗性評論家。
• Persistent Knowledge Vault: 一個由 SQLite 索引的 markdown 筆記庫，可進行版本控制和搜尋。
• Surgical Edit Hunks: 對草稿修改的機械式強制執行，以防止完全重新生成。
• Authenticated Crawling: 支援身份驗證階段，以便從 LinkedIn 和 Twitter 等平台獲取數據。
• Academic API Integration: 內建對學術文獻的優先權，優於網頁評論。