Recherche approfondie avec l'intelligence artificielle
Hyperresearch est un outil de recherche basé sur des agents d'intelligence artificielle (AI agents) qui collecte des données sur Internet, les analyse et les transforme en une base de connaissances permanente. Développé en Python, ce système consolide les recherches Internet dispersées dans une structure wiki organisée et interrogeable.
Mises à jour
- 27 septembre 2026: Étoiles 2,835 → 3,632, dernière version v0.12.0 (24 septembre 2026).
- 12 septembre 2026: Étoiles 2,832 → 2,835, dernière version v0.11.1 (11 septembre 2026).
Ce que ça vous apporte
- Parcourt et vérifie plus de 250 sources avec une seule commande.
- Stocke les informations obtenues dans une base de connaissances permanente et interrogeable.
- Génère des rapports impartiaux en effectuant des recoupements entre des sources académiques et techniques.
Installation
cd your-project
pip install hyperresearch && hyperresearch installSi vous ne codez pas
Tu es un expert en recherche approfondie. En utilisant l'outil Hyperresearch, prépare un rapport complet sur [INSÉREZ VOTRE SUJET DE RECHERCHE ICI]. Reste impartial tout au long du processus de recherche, vérifie toutes les affirmations avec des sources et ajoute les données obtenues à la base de connaissances permanente. Lors de la rédaction du rapport, donne la priorité aux sources académiques et techniques, analyse les informations contradictoires et résume clairement les résultats.
Dépôt : https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch. Base-toi sur les instructions officielles du fichier README de ce dépôt pour l'installation et l'exécution.
Avant de commencer, vérifie quel système d'exploitation nous utilisons et si les outils nécessaires (ex: Python, Node.js, Git, Docker) sont installés. Installe ceux qui manquent étape par étape selon ce système.
Crée un nouveau dossier vide pour travailler. Ne touche pas aux fichiers en dehors de ce dossier et ne supprime rien. Avant chaque commande, décris ce que tu vas faire en une phrase.
Dis-moi ce que je devrais voir à l'écran à la fin de chaque étape. Si une erreur survient, je te copierai le message d'erreur tel quel et nous la corrigerons ensemble.
Termes liés du glossaire
Liens
TreScout n'a pas développé cet outil · nous l'avons repéré dans les tendances GitHub et présenté. Cette page décrit le dépôt tel qu'il était le 2026-09-12 : Le nombre d'étoiles et notre texte datent de ce jour, le dépôt a pu changer depuis. Consultez le lien du dépôt pour l'état actuel. Le texte de présentation a été préparé avec l’IA à partir de la propre documentation du dépôt et cette page a été traduite automatiquement depuis l’original turc · la version turque fait foi.