Hyperresearch

Hyperresearch 是一个专为 Claude Code 设计的深度研究 Harness（工具集），它将一次简单的提问转化为一份经过对抗性审计、来源可追溯且完全可复用的研究报告。其核心理念是：不仅生成答案，更构建一个持久、可检索、不断增值的知识库。

目前在内部基准测试中，它在 DeepResearch-Bench RACE 排行榜上处于领先地位。

为什么 Hyperresearch 能胜出？

1. 极致的广度与深度：单次运行可处理 250+ 来源。顶级配置下，仅广度扫描即可覆盖 100-130 个来源，并通过引文追踪和缺口填补获取更多内容。
2. 严格的引文验证：内置持怀疑态度的“引文检查器”，在报告发布前审计每一条引用，确保其真实支持论点。幻觉引用和未承认的撤稿会被硬性阻止。
3. 去重与独立性审计：自动聚类联合发布的新闻稿或衍生副本，确保论证权重不被重复内容稀释。
4. 构造性对抗审查：四位批评者并行攻击每一份草稿，而修补器只能进行“外科手术式”编辑，物理上防止了重写导致的结构崩塌。
5. 学术资源全覆盖：hpr scholar search 一次性访问 OpenAlex, Crossref, CORE, DOAB, ClinicalTrials.gov, SEC EDGAR 和 FRED，返回去重后的统一列表，涵盖书籍、试验和文件。
6. 付费论文智能获取：通过 Unpaywall, Europe PMC 和 CORE 自动寻找合法的开放获取全文。即使出版商阻止访问，也能存储全文并在元数据中透明披露来源替换。
7. 持久化知识库：所有读取的来源都存入基于 Markdown + SQLite 的本地库。下次会话先复用旧知识，实现“复利”效应。
8. 崩溃恢复与弹性：每次运行保留清单，run resume 可从死亡的确切步骤继续。支持从 30 分钟的快速查询扩展到数小时的博士论文级研究。

安装与快速开始

cd your-project
pip install hyperresearch && hyperresearch install

在 Claude Code 中输入 /hyperresearch <你的研究问题> 即可启动。

• Python 版本：3.11 – 3.13。
• 全局安装：hyperresearch install --global 可使命令在所有 Claude Code 会话中可用。

16 步研究管线

Hyperresearch 采用分层自适应管线，根据查询复杂度自动路由：

核心步骤亮点：

• Step 1 分解：将查询规范化为原子项和覆盖矩阵。
• Step 2 广度扫描：并行获取器波次。
• Step 8 语料库批评者：主动寻找可能推翻当前结论的来源。
• Step 12 批评者：4 位对抗性批评者并行发现漏洞。
• Step 14 修补器：工具锁定 [Read, Edit]，仅应用外科手术式编辑块，绝不重写。
• Step 14.5 引文检查：验证引文-句子绑定，拦截幻觉。

持久化知识库：Markdown 是真理，SQLite 是缓存

Hyperresearch 不仅仅是一次性工具，它构建你的个人研究库：

• 存储格式：笔记以带 YAML frontmatter 的纯 Markdown 存储在 research/notes/。
• 索引：SQLite 提供快速全文和语义搜索（可选嵌入模型）。
• 溯源：每个来源携带 --suggested-by 链接，形成有根树。
• 策展：支持笔记生命周期管理（draft → review → evergreen → archive）。
• 互操作性：
  • MCP Server：pip install hyperresearch[mcp] 后，任何 MCP 客户端（如 Cursor, Claude Desktop）均可操作该库。
  • Web UI：hyperresearch serve --open 启动本地浏览器界面，提供笔记浏览、标签页和链接图。

安全与信任原则

1. 网络是敌意输入：所有从网络获取的内容都被包裹在 <untrusted-source> 定界符中，防止提示注入攻击。
2. 工具锁定：关键步骤（如修补、润色）被限制为 [Read, Edit] 权限，无法生成新内容，确保结构稳定。
3. 逐字提示作为福音：用户原始提示被持久化并贯穿整个流程，确保不偏离初衷。
4. 透明披露：任何来源替换（如 OA 恢复）都在笔记正文、Frontmatter 和 CLI 输出中明确标记。