项目介绍

Hyperresearch 是一个 Python 包加 Agent 技能，把 Claude Code 或 OpenAI Codex 改造成深度研究工作流。用户给一次提示词，它会拆分问题、从网页和学术数据库抓取来源、起草报告、并行批判、修补，最后做引用核查再交付。抓到的来源会长期保存在可搜索的 vault 中，后续会话可以复用。它面向已经在使用上述编程代理、希望得到带出处、可审计长报告的研究和分析人员。

管线共 16 步。light 走五步快速路径处理边界明确的问题，full 执行全部步骤并带四个对抗式批判者和引用检查，dissertation 是实验性的分章节超长报告模式（步骤与层级）。规模有两个杠杆：tier 按查询自动分流，gear 设置来源数量和深度预算（profile 命令）。

快速使用

需要 Python 3.11+，以及 Claude Code 或 OpenAI Codex CLI。Claude Code 的最小流程：

cd your-project
pip install hyperresearch
hyperresearch install

然后在 Claude Code 中执行 /hyperresearch <问题>。也可以用插件或单技能方式安装，但底层仍需要 Python 包（安装方式）。

Codex 需要指定目标，并在启动会话时开启写权限和网络，因为 Codex 默认两者都不允许：

pip install hyperresearch && hyperresearch install . --target codex
codex --sandbox workspace-write -c sandbox_workspace_write.network_access=true

进入会话后执行 $hyperresearch <问题>（Codex 配置）。README 说明 Codex 支持在下个 PyPI 版本发布，在此之前要先从它给出的 GitHub 地址安装。

运行产物、笔记和报告位于 research/ 下。可用 hyperresearch run status -j 查看进度、hyperresearch run resume -j 从断点继续，用 hyperresearch search "<关键词>" -j 检索资料库（vault 命令）。

使用约束

• 在 Claude Code 中管线使用 Anthropic 模型，在 Codex 中跟随会话模型；用量和花费随层级、gear 和语料规模增长。run init --budget <n> 可设置估算花费上限。
• Codex 没有 Claude-in-Chrome 浏览器通道，需要登录的抓取会留在升级队列中不会自动完成；它的按 Agent 工具锁只是提示，不具强制力（Codex 差异）。
• 付费墙来源只有在存在合法开放获取副本时才能补全。整篇改用替代副本的笔记会标为 rescued 并明确说明内容并非来自原 URL。启用 Unpaywall 需要联系人邮箱，不填时只查询 Europe PMC 的开放获取子集。
• dissertation 层级仍属实验性，长度、阅读预算和引用目标尚未完全接通（issue #103）。
• 最终闸门检查结构和引用完整性，不保证事实正确；哪些来源重要仍需用户判断。
• 支持 Python 3.11–3.14，采用 MIT 许可证。

HotRepo 点评

仓库创建于 2026 年 4 月，较新。HotRepo 记录到 2026 年 9 月 11 日新增 118 星、次日新增 153 星，11 月 3 日再增 27 星，当天以 4,355 星位列 Python 日榜第 16。这些快照不是同一天的全部语言榜排名，不能据此判断持续趋势。技术上值得关注的是围绕可审计性的设计：逐条核查引用与句子的绑定、交付前拦截未声明的撤稿和无法逐字对应的引文、以及以 Markdown 为主、离开工具也能阅读的存储方式（强制规则）。README 所称的 DRACO 第一是该仓库自报的测评结果，并非本站复现，Codex 版本也尚未经过基准测试。