지난 몇 주 동안 저는 HyperResearch 라는 Claude Code 스킬을 개발해 왔습니다. 이 스킬은 CC(Claude Code)를 현재 존재하는 가장 지능적인 심층 연구 프레임워크로 변환합니다.

HyperResearch 는 DeepResearch Bench 기준에서 OpenAI, Google, NVIDIA 의 제품보다 에이전트 검색(agentic search) 분야에서 더 뛰어난 성능을 보입니다. 이 프로젝트는 오픈소스이며, 하나의 명령어로 설치할 수 있으며, 사용자의 CC 구독을 활용하므로 OpenAI 나 Gemini Pro 에 대한 별도 비용을 지불할 필요가 없습니다.

이것은 16 단계 파이프라인을 사용하여 각 세션 동안 검색 가능하고 영구적인 지식 저장소를 생성합니다. 이 저장소는 이후의 검색에서 확장될 수 있습니다. 저는 이를 원래 사용자 프롬프트와 최대한 일치하도록 설계했으며, 내장된 사실 확인(fact-checking), 적대적 검토(adversarial review), 그리고 폭넓고 깊이 있는 조사(breadth and depth-investigating) 기능을 포함시켰습니다.

이는 일반화된 프레임워크이므로, 특정 주식의 거래 전략 개발부터 경쟁사 제품 분석, LLM 아키텍처의 최신 동향 이해에 이르기까지 대규모 연구 작업의 어느 것에도 사용할 수 있습니다.

이것은 crawl4ai(오픈소스 LLM 검색 도구)를 사용하여 표준 웹 검색 도구보다 더 넓은 범위의 정보를 포착합니다. 또한 인증된 세션을 구성할 수 있으므로, LinkedIn, Twitter 등이 이제 에이전트 검색에 포함될 수 있습니다.

https://github.com/jordan-gibbs/hyperresearch