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jordan-gibbs

jordan-gibbs/hyperresearch

Uma skill e pipeline de pesquisa aprofundada para Claude Code e OpenAI Codex que reúne fontes da web e acadêmicas em um vault Markdown persistente e pesquisável e produz relatórios com citações.

Alternativa open source a:Perplexity

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há 9 dias

O que é?

O Hyperresearch adiciona um pipeline de pesquisa aprofundada em várias etapas ao Claude Code e ao OpenAI Codex. Um único prompt é dividido em perguntas secundárias, pesquisadas na web e em fontes acadêmicas, como OpenAlex, Crossref, CORE, SEC EDGAR e FRED; depois, o conteúdo é redigido, criticado e conferido quanto às citações antes da produção do relatório final, com a procedência das fontes.

Cada fonte consultada é armazenada como uma nota Markdown com YAML frontmatter em um vault indexado pelo SQLite. Os arquivos Markdown são a fonte da verdade, e o índice pode ser reconstruído a partir deles; assim, sessões futuras pesquisam o material existente antes de buscar novas páginas. As execuções podem ser retomadas, limitadas por um orçamento de gastos e submetidas a verificações, como a integridade de citações e a checagem de retratações, antes da entrega.

O projeto é instalado com pip e configurado por projeto com um único comando. Também oferece um servidor MCP opcional e uma interface web local para navegar pelo vault a partir de outras ferramentas.

Recursos principais

  • 01Executa um pipeline de pesquisa em várias etapas a partir de um único prompt, com revisão crítica e conferência das citações antes da entrega do relatório.
  • 02Pesquisa páginas da web e fontes acadêmicas e de dados, incluindo OpenAlex, Crossref, CORE, SEC EDGAR e FRED.
  • 03Armazena cada fonte consultada como Markdown pesquisável em um vault indexado pelo SQLite, reutilizado por sessões futuras.
  • 04Retoma execuções interrompidas exatamente na etapa em que pararam e oferece suporte a orçamentos de gastos.
  • 05Tenta recuperar legalmente o texto completo de acesso aberto de artigos protegidos por paywall usando Unpaywall, Europe PMC e CORE.
  • 06Disponibiliza o vault por meio de um servidor MCP e de uma interface web local.

Casos de uso

  • Produzir, em uma única sessão, uma revisão de literatura ou análise de concorrentes com citações, usando a web e documentos regulatórios.
  • Criar um wiki de pesquisa persistente que cresça ao longo de vários projetos.
  • Permitir que Claude Desktop ou Cursor consultem um vault de pesquisa em Markdown por meio de MCP.
  • Pesquisar literatura acadêmica, incluindo livros e áreas fora das ciências, tecnologia, engenharia e matemática.

Início rápido

  1. 1

    Instale o pacote Python

    pip install hyperresearch
  2. 2

    Instale o pipeline no seu projeto para o Claude Code

    hyperresearch install
  3. 3

    No Claude Code, execute a skill com sua pergunta

    /hyperresearch <anything>

Antes de usar

  • As execuções do Codex exigem que as opções de sandbox e network sejam especificadas explicitamente. Além disso, o Codex não tem um ambiente de navegador, então você precisará revisar as páginas que exigem login ou bloqueiam bots.
  • Os bloqueios de ferramentas do Codex são apenas instruções, não restrições efetivamente aplicadas.
  • O nível dissertation é experimental, e as metas de extensão e citações ainda não estão configuradas.

Tópicos

#deep-research#claude-code#ai-agent#research#citations#mcp#knowledge-base#rag#agents#agentskills

Perguntas frequentes

O que é hyperresearch?
Uma skill e pipeline de pesquisa aprofundada para Claude Code e OpenAI Codex que reúne fontes da web e acadêmicas em um vault Markdown persistente e pesquisável e produz relatórios com citações. O Hyperresearch adiciona um pipeline de pesquisa aprofundada em várias etapas ao Claude Code e ao OpenAI Codex. Um único prompt é dividido em perguntas secundárias, pesquisadas na web e em fontes acadêmicas, como OpenAlex, Crossref, CORE, SEC EDGAR e FRED; depois, o conteúdo é redigido, criticado e conferido quanto às citações antes da produção do relatório final, com a procedência das fontes.
hyperresearch é gratuito? Qual é a licença?
hyperresearch é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
hyperresearch ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de hyperresearch foi em 10 de out. de 2026.
Para que posso usar hyperresearch?
Produzir, em uma única sessão, uma revisão de literatura ou análise de concorrentes com citações, usando a web e documentos regulatórios. Criar um wiki de pesquisa persistente que cresça ao longo de vários projetos. Permitir que Claude Desktop ou Cursor consultem um vault de pesquisa em Markdown por meio de MCP. Pesquisar literatura acadêmica, incluindo livros e áreas fora das ciências, tecnologia, engenharia e matemática.
Como instalar hyperresearch?
Instale o pacote Python: pip install hyperresearch Instale o pipeline no seu projeto para o Claude Code: hyperresearch install No Claude Code, execute a skill com sua pergunta: /hyperresearch <anything>
Onde consigo hyperresearch?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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