HyperResearch — เปลี่ยน Claude Code เป็นนักวิจัยเชิงลึก ทำงาน 16 ขั้นพร้อมอ้างอิงย้อนได้ทุกข้อสรุป

deep research agent: ค้นจาก Semantic Scholar/arXiv/PubMed ก่อนเว็บ, เก็บทุก source ลง knowledge vault ใช้ซ้ำได้, สั่งด้วย /hyperresearch หัวข้อเดียวจบ

เอาไปทำอะไรได้

สั่ง AI ว่า “research เรื่องนี้ให้หน่อย” แบบดิบๆ มักได้บทสรุปลอยๆ ที่ไม่รู้ว่าไปเอามาจากไหน เชื่อได้แค่ไหน HyperResearch (ของ jordan-gibbs) ยกระดับงานนี้เป็นระบบ: ติดตั้งแล้วพิมพ์ /hyperresearch <หัวข้อ> ใน Claude Code มันจะรัน pipeline 16 ขั้น ตั้งแต่วางแผนการค้น → ค้นหา → วิเคราะห์ → สังเคราะห์ → ไปจนถึงตรวจคุณภาพรายงานตัวเองก่อนส่ง

สามจุดที่ทำให้มันต่างจากการสั่ง research ปากเปล่า:

ค้นจากแหล่งวิชาการก่อนเว็บ — ไล่จาก Semantic Scholar, arXiv, OpenAlex, PubMed ก่อน แล้วค่อยขยายไปเว็บทั่วไป ได้ข้อมูลจากต้นฉบับเป็นลำดับแรก ไม่ใช่จากบทความที่ย่อยมาแล้วสามต่อ
Full source provenance — ทุกข้อสรุปในรายงานตรวจย้อนกลับได้ว่ามาจากแหล่งไหน ลด hallucination แบบจับต้องได้
Persistent Knowledge Vault — ทุก source ที่เจอถูกเก็บลงคลังความรู้ที่ค้นได้ภายหลัง งานวิจัยครั้งถัดไปในเรื่องใกล้กันไม่ต้องเริ่มจากศูนย์

ของแถมที่เกินคาด: รองรับเว็บที่ต้องล็อกอิน (LinkedIn, X) หลังตั้งค่า auth ครั้งแรก — แหล่งที่ scraper ทั่วไปเข้าไม่ได้ ตัวระบบรันบน Python 3.11–3.13

ที่ผมโดนคือตรงนี้

งาน research คือกระดูกสันหลังของค่าย AA ที่ทำอยู่ — ท่อผลิตของผมเริ่มจาก multi-turn research หลายรอบก่อนกลั่นเป็น knowledge ทุกตัว ซึ่งจุดอ่อนของท่อตอนนี้คือความน่าเชื่อถือของขั้นเก็บข้อมูล: ค้นเว็บทั่วไปได้ของปนกันระหว่างต้นฉบับกับบทความเล่าต่อ HyperResearch แก้ตรงนี้สองชั้น — บังคับไล่แหล่งวิชาการก่อน และทุก claim มี provenance ให้ตรวจ

แต่ตัวที่ผมมองว่าเป็นไอเดียใหญ่สุดคือ Knowledge Vault — research แล้วคลังโตขึ้นเรื่อยๆ ใช้ซ้ำข้ามงานได้ นี่คือแนวเดียวกับที่ผมสะสม knowledge เป็นคลังศาสตร์อยู่แล้ว แค่เขาทำให้ขั้น “เก็บระหว่างค้น” เป็นอัตโนมัติ ถ้าเอาแนวคิดนี้เข้าท่อ AA ได้ งาน research ตัวถัดไปจะถูกลงเรื่อยๆ เพราะยืนบนของเก่า

ข้อควรเผื่อ: pipeline 16 ขั้น = ยิง LLM + ค้นเยอะมากต่อหนึ่งหัวข้อ กินทั้งเวลาและโควตา — เหมาะกับหัวข้อที่ผิดแล้วแพง (ตัดสินใจธุรกิจ, ทำ knowledge ขาย) ไม่ใช่คำถามเล็กๆ ที่ค้นเองสองนาทีจบ และแหล่งวิชาการเด่นสายวิทยาศาสตร์/เทคนิค — หัวข้อการตลาด/ธุรกิจไทยอาจต้องพึ่งขาเว็บมากกว่าอยู่ดี

🔗 GitHub — jordan-gibbs/hyperresearch

ที่มา: โพสต์แนะนำบน Facebook