Original em inglês: https://argusic.com/subject/hyperresearch
hyperresearch
Converta Claude Code ou Codex no mais inteligente Deep Research Agent. Colete, pesquise e sintetize pesquisa web em um wiki persistente e pesquisável que se constrói sobre si mesmo. API hospedada + MCP: hyperresearch.ai
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit 7790041c8705
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: agents, agentskills, citations, claude code, codex, codex plugin, codex skill e deep research.
hyperresearch executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 2,5 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- 3 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 3 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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.
- Tokens de modelo usados
- 18.181
- Commit exato testado
- 7790041c8705
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
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:Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 2,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 37 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, hyperresearch foi o 9º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,01 |
Tópicos (de GitHub)
agentsagentskillscitationsclaude-codecodexcodex-plugincodex-skilldeep-researchdeep-research-agentdeepresearchmcp-serverresearchresearch-agentresearch-tools
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/hyperresearch)Perguntas
- hyperresearch executa?
- hyperresearch executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 3 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou hyperresearch?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 7790041c8705. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar hyperresearch?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar hyperresearch?
- 2,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- hyperresearch precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar hyperresearch?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como hyperresearch se compara às alternativas?
- Dos 38 projetos de agents que a Argusic instalou e cronometrou, hyperresearch foi o 9º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 25 de 38 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de hyperresearch?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.