Tiefgehende Recherche mit künstlicher Intelligenz
Hyperresearch ist ein auf KI-Agenten basierendes Recherche-Tool, das Daten aus dem Internet sammelt, analysiert und in eine dauerhafte Wissensdatenbank umwandelt. Dieses in Python entwickelte System fasst verstreute Internetrecherchen in einer strukturierten und durchsuchbaren Wiki-Struktur zusammen.
Aktualisierungen
- 27. September 2026: Sterne 2,835 → 3,632, neueste Version v0.12.0 (24. September 2026).
- 12. September 2026: Sterne 2,832 → 2,835, neueste Version v0.11.1 (11. September 2026).
Was es bringt
- Durchsucht und verifiziert über 250 Quellen mit einem einzigen Befehl.
- Speichert die gewonnenen Informationen in einer dauerhaften und durchsuchbaren Wissensdatenbank.
- Erstellt objektive Berichte durch Kreuzvalidierung akademischer und technischer Quellen.
Installation
cd your-project
pip install hyperresearch && hyperresearch installWenn Sie nicht programmieren
Du bist ein Experte für Tiefenrecherche. Erstelle mit dem Hyperresearch-Tool einen umfassenden Bericht über [IHR RECHERCHETHEMA HIER EINGEBEN]. Bleibe während des Rechercheprozesses neutral, verifiziere alle Behauptungen mit Quellen und füge die gewonnenen Daten der dauerhaften Wissensdatenbank hinzu. Priorisiere bei der Erstellung des Berichts akademische und technische Quellen, analysiere widersprüchliche Informationen und fasse die Ergebnisse klar zusammen.
Repository: https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-09-12 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.