**Skill**-Eintrag: **hyperresearch** von **Jordan Gibbs** ist ein **Deep-Research-Harness**, das Claude Code in einen dokumentarischen Rechercheagenten verwandelt, ausgeliefert als PyPI-Paket (MIT, Python 3.11-3.13), das **20 Claude Code Skills**, eine CLI, einen MCP-Server und eine lokale Web-UI installiert. Stand **3. August 2026**: 1.568 Stars, 170 Forks, Repo erstellt am 9. April 2026, letzter Push am 1. August. **Der Kern ist eine 16-stufige, nach Tiers adaptive Pipeline** — `light` (~30-40 Min.), `full` (~1,5-2,5 Std.), `dissertation` (4-8 Std., 25.000-80.000 Wörter über 300-450 Quellen) — die einen Prompt entgegennimmt und einen adversarial geprüften Bericht mit vollständiger Provenienz zurückgibt. **Die zentrale Architekturentscheidung ist zusammen mit ihrem Fehlermodus dokumentiert**: Der Einstiegs-Skill ist ein **schlanker Router** ohne eigene Prozedur, wobei jeder Schritt in seinem eigenen Skill lebt, der **frisch im Moment seines Aufrufs** geladen wird, weil die Vorgängerversion *„ein einzelner 1200-Zeilen-Skill war, der komprimiert wurde, bevor Layer 4 seine Dreifachentwurf-Prozedur brauchte. Der Orchestrator vergaß die Prozedur, schrieb einen einzigen Entwurf und produzierte einen Bericht mit flacher Bewertung“* war. **Zwei tragende Prinzipien.** *„Patchen, niemals neu erzeugen“*: Nach der Synthese sind nur chirurgische `Edit`-Nachbesserungen möglich, wobei der Patcher und der Politur-Auditor auf Ebene der Claude-Code-Allowlist auf `[Read, Edit]` werkzeugseitig gesperrt sind, sodass sie *„physisch keinen neuen Entwurf schreiben können“*. *„Die kanonische Recherchefrage ist Gesetz“*: Der wortgetreue Prompt wird einmal in `query.md` persistiert und von jedem Schritt und jedem Subagenten erneut gelesen. **Sechzehn Subagenten** mit konfigurierbarer Rolle und Modell (Fetcher und Cite-Checker auf Sonnet, Kritiker, Synthesizer und Patcher auf Opus). **Der Vault** ist ein persistenter, in SQLite indizierter Markdown-Speicher — *„Markdown ist Wahrheit, SQLite ist Cache“* — mit einem Notiz-Lebenszyklus (`draft → review → evergreen`, `stale → deprecated → archive`), nachvollziehbarer Provenienz, einem zusammengesetzten Qualitätsscore (Quellentyp, Zitationsautorität via OpenAlex und Semantic Scholar mit Retraction-Flags, internem PageRank) und einem **Unabhängigkeitsaudit**, das syndizierte Kopien zusammenfasst — *„fünf Nachdrucke einer Pressemitteilung wiegen so viel wie eine Quelle“*. **Drei mechanische Schranken vor der Auslieferung**: Zitationsintegrität (jedes zitierte Zitat muss **wortgetreu** in einer Vault-Notiz existieren), ein bei jeder zitierten DOI aufgefrischter Retraction-Sweep und eine Zitat-zu-Satz-Verknüpfungsprüfung durch ein skeptisches LLM. **Zu markierender Vorbehalt**: Die Eingangsbehauptung — *„führt derzeit das DeepResearch-Bench-RACE-Ranking an“* — wird durch ihre eigene Fußnote widerlegt, *„zukunftsgerichtete Projektion aus einem stratifizierten Pilotversuch … Eine Drittvalidierung steht noch aus“*. Eine Projektion ist kein Ranking, dennoch platziert das Diagramm sie vor Gemini und OpenAI Deep Research.
#Skill#Deep Research#Research-Harness
**Jordan Gibbs** — auteur et mainteneur du dépôt `jordan-gibbs/hyperresearch`. Le projet est distribué sous **licence MIT** et publié sur **PyPI** (`pip install hyperresearch`). Signaux d'adoption au 3 août 2026 : **1 568 étoiles** · **170 forks** · 13 issues ouvertes · dépôt créé le **9 avril 2026** et poussé le **1er août 2026** — soit une traction rapide sur moins de quatre mois. Topics déclarés : `agents` · `agentskills` · `claude-code` · `deep-research` · `deep-research-agent`.
Referenzseite, veröffentlicht auf **eventuallycoding.com** am **28. Juli 2026** von **Hugo Lassiège** (Lyon, vom Entwickler zum Unternehmer, Autor von Bloggrify, Hakanai und Writizzy). Der Autor kündigt sie selbst so an: *„Das wird eher eine Referenzseite als ein Artikel sein“*, gedacht für seine eigene Ressourcenseite. **Thema**: eine erschöpfende, werkzeuggestützte Beschreibung einer **Solo-Softwarefabrik**, in der *„der produzierte Code inzwischen fast zu 100 % generiert ist“*, über mehrere polyglotte Monorepos hinweg (Nuxt, Kotlin, JS — Hakanai, Writizzy, Bloggrify) in **kontinuierlicher Auslieferung in Produktion**. **Vorab getroffene Unterscheidung**: Dies ist kein **vibe coding** im Sinne von Karpathy (Experimentieren, sich treiben lassen), sondern **context engineering** — *„den gesamten notwendigen Kontext zum richtigen Zeitpunkt geben, damit die Software einer Absicht entspricht und systematisch kontrolliert wird“*, mit dem Satz, der die Verantwortung begründet: *„Auch wenn ich den Code nicht schreibe, bin ich dafür verantwortlich und muss die Kontrolle darüber behalten.“* **Das gesamte Werkzeug-Set beantwortet drei Fragen**, und das ist das am besten wiederverwendbare Lese-Raster des Textes: *„Was weiß der Agent?“* (Kontext, Gedächtnis, Code-Graph) — *„Was kann er deterministisch, ohne zu improvisieren?“* (Skills, Prozeduren) — *„Was stoppt ihn, wenn er einen Fehler macht?“* (Hooks, Architekturtests, Qualitäts-Gates). **Sechs im Detail beschriebene Schichten**: (1) **Kontext** — Wurzel-`CLAUDE.md` + themenbezogene `.claude/rules/*.md`, bedingt geladen über `paths:` + `.agents/*.md` für nicht-technische Belange (Personas, Positionierung, Tonalität); (2) **Skills** — rund dreißig, Existenzkriterium *„wenn ich dasselbe ein drittes Mal erkläre“*; (3) **Tools** — JetBrains-IDE-MCP, **GitNexus** (Code-Graph: `impact(symbol)`, `detect_changes()`), Claude-mem, RTK-Filter-Wrapper, Sentry, schreibgeschützte Datenbank; (4) **ausführbare Leitplanken** — Harness-Hooks, **Architekturtests**, Pattern-Linting (**ast-grep** für Architekturentscheidungen, nicht nur ESLint); (5) **Fabrik** — blockierendes Qualitäts-Gate mit `needs:` auf dem Qualitäts-Job, fünf Teststufen; (6) **Produktprozess** — nummerierte Specs mit einem Skill zum Verfassen **und einem Skill zum Abschließen**, Design in Claude Design, gestufte Auslieferung hinter Feature-Flags, Unterscheidung zwischen **Feature Flipping** (Unleash) und **Gating** (Kundenvertrag). **Die Regel, die alles zusammenfasst**: *„Was zählt, muss ausführbar sein. Eine Anweisung wird ‚meistens‘ befolgt … Ein Hook oder ein Test wird immer befolgt.“* **Eine Seltenheit für dieses Genre**: ein Abschnitt „Zu verbessern“, der vier gelebte Einschränkungen offenlegt — die **Unmöglichkeit, die Veralterung einer Regel zu messen** (*„Ich habe keine Möglichkeit zu wissen, ob eine alte Regel obsolet geworden ist“*), das **Kaninchenloch**, das durch eine Boyscout-Regel entsteht, das **Fehlen einer Paketierung** von Skills über Projekte hinweg, und vor allem das Eingeständnis der Spannung: *„Ich werde in den Implementierungsphasen immer weniger nützlich“*, *„hin- und hergerissen zwischen der Zufriedenheit, eine immer effizientere Fabrik zu haben, und dem Risiko, Wissen zu verlieren.“*
#Softwarefabrik#context engineering#vibe coding
**Hugo Lassiège** — développeur devenu entrepreneur · basé à **Lyon** · écrit du code depuis 2001 et tient **eventuallycoding.com** (le blog a porté le nom `hakanai.free.fr` avant de devenir *Eventuallycoding* en 2013). *Eventuallycoding* est le nom-parapluie qui regroupe ses projets · sa chaîne YouTube et ses blogs.
Guide des Medienunternehmens **Every** (every.to/guides), veröffentlicht am **2. Juni 2026** und mitunterzeichnet von **Mike Taylor, Laura Entis und Claude**, der eine **8-Stufen-Reifegradskala für die KI-Einführung** vorschlägt. **Kernthese**: Die Einführung von KI **ist kein Wettlauf um maximale Ausgereiftheit** — ***„eine höhere Stufe ist nicht zwangsläufig besser“*** ; man muss die Stufe identifizieren, die **zum eigenen Workflow und Vertrauensniveau passt**, und dann regelmäßig neu bewerten, ob ein Aufstieg um eine Stufe **echten Mehrwert** bringt. ***„Der beste Weg, in KI einen Nutzen zu finden, besteht darin, sie so einzusetzen, dass sie zur eigenen Arbeit passt.“*** **Strukturierende Achse**: Auf jeder Stufe *„delegiert man mehr von seiner Arbeit an die KI – und bringt ihr mehr Vertrauen entgegen“* (zunehmende Delegation + Vertrauen). **Die 8 Stufen**: **(1) Chatbot** — Konversationsschnittstelle ohne eingebetteten Kontext (ChatGPT, Claude, Gemini); **(2) Copilot** — in den Arbeitsbereich eingebettete KI mit Zugriff auf die aktuelle Datei (Cursor, Claude in Excel, Gemini in Docs); **(3) Agent** — reaktives System, das Schritt für Schritt ausführt und dabei um Freigabe bittet (Cowork, Codex); **(4) Autopilot** — man beschreibt das **Ergebnis**, und der Agent führt es eigenständig aus; überprüft wird nur das **Endergebnis** (Lovable, Codex, Claude Code; verbunden mit *vibe coding*); **(5) Workflows** — Engineers bauen **Harnesses** rund um Agenten (Planung, Review, Vertrauensprüfungen, Guardrails; Compound engineering, Claude Workflows, Copilot AI Studio; Übergang von einmaligem vibe coding → **agentic engineering**); **(6) Assistent** — **proaktive, dauerhaft aktive** Agenten, die einen Bereich überwachen und Informationen liefern, ohne dazu aufgefordert zu werden (OpenClaw, Hermes Agent, Claude Managed Agents; z. B. `heartbeat.md` alle 30 Minuten); **(7) Multi-Agent** — gleichzeitige Verwaltung **mehrerer langlaufender Agenten** mit unterschiedlichen Rollen (Claude Managed Agents, OpenClaw, Codex Goals; *„eindeutig im Bereich des Senior Engineering“*); **(8) Orchestrator** — ein **Agent-Manager** leitet ein Team von Sub-Agenten (Planung, Delegation, Überwachung, Konsolidierung; Gas Town, Paperclip, Symphony/OpenAI; *„hochgradig experimentell“* — selbst führende Engineers übernehmen diese Rolle). **Sweet Spots nach Rolle**: **Wissensarbeiter** bewegen sich typischerweise zwischen den Stufen **1-4**, **Engineers** zwischen **5-8**. **Kanonische Parallele zur Einarbeitung eines Praktikanten**: *„Rechnen Sie damit, einen ähnlichen Aufwand in Ihre Agenten zu investieren, bevor Sie ihnen vertrauen können … auf der nächsten Autonomiestufe“* ; sowie der Kennsatz ***„Sie würden nicht damit prahlen, acht Praktikanten über Nacht an einem Schlüsselprojekt arbeiten lassen zu haben, ohne deren Ergebnisse geprüft zu haben.“*** Die richtige Stufe hängt von **4 Kriterien** ab: Qualität der Ergebnisse, Kosten, Zuverlässigkeit (Vertrauenswürdigkeit), Tragweite eines Scheiterns; und die **Modellfähigkeit** verschiebt schrittweise die als „sicher“ geltende Autonomiestufe. Ein Framework, das sich direkt nutzen lässt, um auf der Beratungsseite eine **Einführungsdoktrin** zu strukturieren. Konvergenz mit *Systemen rund um das Modell* (Dropbox/Okumura), *harness engineering* (Böckeler, Lattice, Wescale), Karpathy (vibe coding → agentic engineering), Cherny (/loop + Routines) und der Doktrin des *Agent-Managers* (BFM/Girard).
#KI-Einführung#Reifegradskala#acht Stufen
**Mike Taylor** · **Laura Entis** et **Claude** (co-auteurs déclarés) · pour **Every** (every.to) · rubrique *Guides*. Mike Taylor est un auteur connu sur les sujets prompt/AI (co-auteur de *Prompt Engineering for Generative AI*) ; Laura Entis est journaliste/éditrice. La co-signature explicite de **Claude** comme auteur fait partie du positionnement éditorial d'Every (entreprise AI-native). Publié le **2 juin 2026**.