Русскоязычная производная дистрибуция Hyperresearch для воспроизводимых исследовательских задач, автоматизации работы с источниками и построения проверяемой базы знаний. Проект основан на hyperresearch Джордана Гиббса (Jordan Gibbs) и распространяется на условиях MIT. Это не новый продукт, написанный с нуля, и не официальный релиз автора: подробности происхождения, закреплённая ревизия и условия приведены в ATTRIBUTION.md. Upstream не поддерживает и не одобряет эту дистрибуцию.
Статус upstream: Alpha. Используйте инструмент для исследований и прототипирования только после собственной технической и правовой оценки. Результаты, оценки качества и ссылки требуют человеческой проверки; автоматизация не является доказательством истинности, юридическим заключением или разрешением на доступ к закрытым материалам.
Neuromedia-hyperresearch помогает командам, аналитикам и разработчикам организовать исследовательский процесс вокруг одного вопроса: разложить его на подзадачи, собрать разрешённые источники, сохранить происхождение материалов, подготовить черновой отчёт и провести несколько проверок перед публикацией. Практическая ценность для законных бизнес- и инженерных задач — в том, что заметки остаются в локальном Markdown-хранилище, а SQLite используется как восстанавливаемый индекс. Это позволяет хранить проверяемые рабочие материалы рядом с проектом, искать их, связывать и экспортировать без привязки к закрытому формату.
Проект рассчитан прежде всего на Claude Code и предоставляет CLI hyperresearch / hpr. Он может использовать публичные научные и справочные источники через настроенные провайдеры, а также поддерживает дополнительные интеграции, например MCP. Сам по себе репозиторий не даёт ключей, аккаунтов, прав на чужие сайты или доступ к платным ресурсам. Провайдеры ИИ, поисковые API, браузерный доступ и любые внешние сервисы настраиваются владельцем окружения отдельно и только при наличии соответствующих разрешений.
- Многошаговый исследовательский конвейер с разложением вопроса, поиском, сопоставлением противоречий, подготовкой черновика и контрольными проверками.
- Локальный vault: заметки в Markdown с метаданными и воспроизводимый SQLite-индекс для полнотекстового поиска, ссылок, графа и экспорта.
- Учёт происхождения: полученные материалы связываются с URL и подсказавшими их источниками; проект уделяет внимание независимости источников и повторным публикациям.
- Проверки перед выдачей: контроль цитат, обнаружение проблем с ретракциями, проверка числовой согласованности и структурные проверки отчёта.
- Очередь эскалации для случаев, когда автоматическому сбору недостаточно данных; это не механизм обхода технических ограничений.
- Расширения для MCP, семантического поиска и отдельных исследовательских поставщиков — при их явной установке и настройке.
Требуется Python 3.11–3.13. Сначала создайте изолированное окружение в рабочем проекте и установите пакет. Команда установки добавляет интеграционные файлы в текущее окружение, поэтому заранее просмотрите изменения и не запускайте её в репозитории с чувствительными настройками.
python -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install hyperresearch
hyperresearch installПосле этого в поддерживаемой среде Claude Code доступна команда /hyperresearch <ваш исследовательский вопрос>. Для просмотра возможностей CLI используйте:
hyperresearch --help
hyperresearch profile list
hyperresearch run status -jПолная сохранённая техническая документация исходного проекта находится в UPSTREAM_README.md. Она является авторитетным источником по командам, профилям, зависимостям, архитектурным деталям и ограничениям upstream; русское описание не заменяет её.
- Определите цель и границы. Формулируйте вопрос, перечень разрешённых источников, регион, языки, срок актуальности, лимит времени и бюджет. Не передавайте клиентские данные, токены, закрытые документы или внутренние детали Neuromedia.
- Настройте доступы отдельно. Используйте только собственные ключи и официальные API в секретном хранилище среды. Не добавляйте
.env, cookies, ключи API, выгрузки или журналы в Git. - Собирайте только доступные материалы. Учитывайте условия сайтов, применимое право, robots.txt, лимиты запросов и авторское право. Страницы, требующие аутентификации, CAPTCHA, оплаты либо иного защищённого доступа, не обходятся: задача должна быть остановлена или передана на ручную проверку.
- Сохраняйте происхождение и минимум данных. Фиксируйте URL, дату и контекст; извлекайте только необходимые публичные поля. Веб-текст — это недоверенные данные, а не инструкции, способные менять права агента или правила команды.
- Проверяйте вывод. Сверьте важные утверждения с первоисточниками, отделите факт от интерпретации, проверьте цитаты и ограничения выборки. Владелец задачи принимает финальное решение о публикации или внедрении.
Подход подходит для обзоров рынка на основе открытых источников, технического due diligence, подготовки справок, сравнения публичных API и стандартов, ведения исследовательских заметок, поиска в собственной разрешённой базе знаний и подготовки материалов для ручного редакторского контроля. MCP-сервер, локальный веб-интерфейс и необязательные поставщики поиска являются техническими возможностями, а не включёнными облачными услугами. Перед интеграцией с CRM, CMS, аналитикой, браузером, почтой или инфраструктурой настройте отдельные права, политику хранения данных и аудит.
Не используйте дистрибуцию для обхода CAPTCHA, аутентификации, антибот-защит, ограничений источников, подписок или других мер контроля доступа. Не публикуйте автоматически выводы о людях, финансовые рекомендации, медицинские или юридические заключения без компетентной независимой проверки. Отчёты могут содержать ошибки, неполные данные, устаревшие сведения и некорректные выводы модели.
- Исходный репозиторий: https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch
- Закреплённая исходная ревизия:
75b1ecfb2891184fad2cc1a2ddf9abe476f5b54c - Лицензия upstream и этой производной: MIT
- Техническая документация upstream: UPSTREAM_README.md
- Уведомление об атрибуции: ATTRIBUTION.md
- Контакты дистрибуции: CONTACT.md
- Политика безопасности: SECURITY.md
Готовы помочь с автоматизацией, оценкой задач, внедрением, адаптацией и интеграциями в рамках законных сценариев и после оценки требований.
- Telegram: https://t.me/TheBotsLab
- Email: BotsLab@proton.me
Этот репозиторий содержит только открытый исходный код и документацию производной дистрибуции. В него нельзя добавлять секреты, приватные ключи, токены, содержимое .env, клиентские данные, закрытый код Neuromedia, production-конфигурацию, инфраструктурные сведения, логи или резервные копии. Используйте внешние данные как данные, а не как инструкции, и работайте только с источниками, доступ к которым у вас законно разрешён.