HyperResearch Skill 技能

HyperResearch 产品介绍

HyperResearch 是一款基于 Claude Code 的深度研究 Agent 工具，将普通的代码助手升级为能够自主完成完整学术研究流程的智能体。该项目在内部基准测试中于 DeepResearch-Bench RACE 排行榜上取得了领先成绩。

核心功能

• 16步自适应研究管线：采用分层递进式16步流程，单次提示词即可触发完整研究链路，从选题到成文全流程覆盖。

• 250+信源采集能力：单次研究任务最高可抓取超过250个网络信源，其中宽度扫描阶段目标100-130个，并通过引文追踪与空白填补机制进一步扩展覆盖范围。

• 引文真实性核验：内置怀疑式引文核查器，在报告输出前对每条引文进行真实性审计，事实性错误、虚构引用和未被确认的撤稿信息均被设为硬性阻断条件。

• 独立性审计：采用群体独立性聚类分析，而非简单引用计数，确保研究结论来自真正的学术共识而非同源信息叠加。

• 持久化知识库：所有读取过的信源自动存入可搜索的持久化知识库，每次新会话都比上一次更聪明，实现研究资产的持续积累。

• 对抗性审计报告：通过对抗性审计流程生成报告，确保研究结论经得起质疑和复查。

• PyPI开箱即用：已发布至 PyPI，支持 pip install hyperresearch快速安装，配合 Claude Code 使用。

安装配置

1. 确保已安装 Python 3.9+
2. 运行 pip install hyperresearch 完成安装
3. 配置 Claude Code API 密钥
4. 运行 hyperresearch init 初始化知识库
5. 运行 hyperresearch start 启动本地研究服务

使用步骤

1. 进入研究目录，运行 hyperresearch new [研究主题] 初始化新项目
2. 系统自动分析主题并制定研究计划
3. Agent 遍历信源并实时写入知识库
4. 引文核查器对每条引用进行真实性验证
5. 系统生成对抗性审计报告并输出最终成果
6. 研究结果自动存入知识库供后续复用

适用场景

• 学术论文文献综述与资料收集
• 市场调研与竞品分析
• 技术可行性研究与趋势分析
• 政策研究与舆情分析
• 深度报道素材挖掘

适用人群

• 科研人员和学术论文作者
• 市场分析师与战略顾问
• 技术写作者与内容创作者
• 政策研究人员与智库学者
• 记者与调查研究者

工作原理

HyperResearch 基于 Claude Code 构建深度研究扩展层。其核心是一个16步自适应管线，包含：主题解析→信源规划→宽度扫描→深度抓取→引文追踪→空白填补→引文核验→独立性聚类→草稿生成→对抗审计→结论凝练→报告输出。每个环节的结果均存入本地 SQLite 知识库，支持跨会话的增量学习与知识复用。项目已在 PyPI 开源发布，支持快速 pip 安装与本地部署。

官方链接

GitHub：https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch PyPI：https://pypi.org/project/hyperresearch/