Englisches Original: https://argusic.com/subject/hyperresearch
hyperresearch
Verwandeln Sie Claude Code oder Codex in den intelligentesten Deep Research Agent. Sammeln, durchsuchen und synthetisieren Sie Web-Recherchen in ein persistentes, durchsuchbares Wiki, das auf sich selbst aufbaut. Gehostete API + MCP: hyperresearch.ai
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 7790041c8705
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: agents, agentskills, citations, claude code, codex, codex plugin, codex skill und deep research.
hyperresearch läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 2,5 Minuten installiert und ist auf keine Fehler gestoßen. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
All 1719 pytest tests pass, CLI reports version 0.12.0, vault initialization and web server launch succeed, and both `hyperresearch` and `hpr` entry points are functional.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
- Installationszeit
- 3 Minuten
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 3 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 0 aufgetreten, 0 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pip install completed without errors; `hyperresearch --version` returned v0.12.0; `hyperresearch init` created a vault; `hyperresearch status` reported an empty vault; `hyperresearch serve` started on port 8765; `pytest tests/` passed 1719/1719 in 81s.
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 18.181
- Genau getesteter Commit
- 7790041c8705
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
tests/test_web/test_tavily_provider.py::test_fetch_no_results_raises
tests/test_web/test_tavily_provider.py::test_content_falls_back_to_raw_content
1719 tests collected in 0.89s
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && /home/runner/venv/bin/hyperresearch fetch --help 2>&1 | head -5' in /…
succeeded in 29ms:
Usage: hyperresearch fetch [OPTIONS] {url}
Fetch a URL and save its content as a research note.
All done. Here's the summary:
tokens used
18,181
All done. Here's the summary:Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 2,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 37 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Unterwegs ging nichts kaputt: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 38 Projekten im Bereich agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte hyperresearch Platz 9 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 25 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,01 |
Themen (von GitHub)
agentsagentskillscitationsclaude-codecodexcodex-plugincodex-skilldeep-researchdeep-research-agentdeepresearchmcp-serverresearchresearch-agentresearch-tools
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/hyperresearch)Fragen
- Läuft hyperresearch?
- hyperresearch läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 3 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 0 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic hyperresearch getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 7790041c8705. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von hyperresearch gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,01 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von hyperresearch?
- 2,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht hyperresearch eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von hyperresearch schief?
- Im aufgezeichneten Lauf nichts: null Fehler zwischen Klonen und laufendem Zustand.
- Wie schneidet hyperresearch im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 38 Projekten im Bereich agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte hyperresearch Platz 9 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 25 von 38 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für hyperresearch?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.