HyperbookLM

HyperbookLM 是一个开源的 AI 研究工具，基于 Next.js 15 和 React 19 构建，旨在帮助用户从分散的信息源中快速提取、整合并生成结构化洞察。它不仅能读网页和 PDF，还能输出摘要、幻灯片、音频甚至交互式思维导图。

如果你经常需要：

• 快速消化一篇技术博客或行业报告；
• 将多份白皮书整合成可查询的知识库；
• 从竞品官网提取信息并生成 SWOT 分析；
• 把研究内容自动转为演示文稿或播客素材；

那么 HyperbookLM 或许是你值得尝试的新工具。

核心功能

1. 多源内容摄取

• 网页抓取：通过集成 Hyperbrowser SDK，可一键提取任意网页正文内容（支持动态渲染页面）；
• PDF 解析：使用 unpdf 在客户端本地解析 PDF，无需上传文件，保障隐私。

所有原始内容均可作为后续 AI 分析的上下文来源。

2. 多模态 AI 输出

基于用户提供的资料，系统可并行生成多种格式的衍生内容：

所有生成内容均基于同一知识源，确保信息一致性。

技术架构

• 前端框架：Next.js 15（App Router） + React 19
• UI 组件：Tailwind CSS + shadcn/ui + Framer Motion（流畅交互动效）
• 数据摄取：Hyperbrowser（浏览器自动化抓取）
• PDF 处理：unpdf（纯前端解析，无服务器依赖）
• AI 后端：多模型协同 — OpenAI（逻辑/文本）、Gemini（视觉/排版）、ElevenLabs（语音）
• 可视化：React Flow（可交互的思维导图）

典型应用场景

▶ 内容再利用（Content Repurposing）

抓取一篇技术博客 → 自动生成：

• LinkedIn 轮播图（PPT 格式）
• 5 分钟播客音频
• 核心观点思维导图

▶ 竞品分析（Competitor Intelligence）

输入竞品官网 URL → 输出：

• 产品功能对比摘要
• SWOT 分析图谱
• 可交互的问答知识库

▶ 研究自动化（Research Automation）

上传 3 份 PDF 白皮书 + 2 个文档链接 → 构建：

• 统一可查询的知识库
• 跨文档主题聚类
• 自动生成综述报告

快速开始

前提：获取 API 密钥

• Hyperbrowser（必选，用于网页抓取）
• OpenAI（必选，用于摘要、聊天、思维导图）
• Google Gemini（必选，用于生成幻灯片）
• ElevenLabs（可选，用于音频）

部署步骤

git clone https://github.com/hyperbrowserai/hyperbooklm.git
cd hyperbooklm
yarn
cp .env.local.example .env.local
# 编辑 .env.local，填入你的 API 密钥
yarn dev

启动后访问 http://localhost:3000 即可使用。

所有 PDF 解析在浏览器完成，敏感文档无需担心泄露。

注意事项

• 多模型依赖：需同时配置多个服务商密钥，初期设置略复杂；
• Gemini 幻灯片为图像格式：当前输出为 PNG/PDF 式幻灯片，非可编辑 PPT；
• 音频为可选模块：若无需语音，可跳过 ElevenLabs 配置；
• 开源免费：项目采用 MIT 协议，可商用、可修改。