Claude Sleuth: Ein 56-Aufgaben-Untersuchungs-Workflow für Claude AI

Was Claude Sleuth leistet
Claude Sleuth ist ein 6-Phasen-, 56-Aufgaben-Workflow, der für Claude AI entwickelt wurde, um komplexe Untersuchungen zu strukturieren. Der Workflow besteht aus: Operativer Richtungsgebung, Informationssammlung, Zusammenstellung & Entitätsauflösung, Chronologischer & Beziehungsverarbeitung, Hypothesenbildung & Schlussfolgerung und endet mit einem Abschlussbericht. Er bietet Vorlagen für jeden Schritt und Referenzdateien für jede Aufgabe, die von task_runner.py nach Abschluss jedes Gates ausgegeben werden. Das System funktioniert auf allen Claude-Plattformen inklusive mobil, nicht nur über die Befehlszeile.
Kernarchitektur
Das System erhält den persistenten Untersuchungszustand über Sitzungen hinweg über Cloudflare D1 aufrecht und speichert Entitäten, Beziehungen, Zeitpläne, Beweise, Bewertungen und das Untersuchungsnotizbuch. Es beinhaltet eine 16-Abschnitts-Kognitive-Surrogat-Profilierung aus dokumentarischen Beweisen, die das Profil bei jeder Synthese von Subjektinformationen erweitert, sowie ein 12-Techniken-Schlussfolgerungsrahmenwerk mit einer diagnose-Funktion für Sackgassen, konkurrierende Rahmungen oder festgefahrene Punkte.
Analytische Rahmenwerke
- Admiralty 6x6: Bewertet Quellenzuverlässigkeit (A–F) und Glaubwürdigkeit (1–6) unabhängig, bevor eine Behauptung in die Aufzeichnung eingeht
- ACH: Leitet Schlussfolgerungen über das Inkonsistenzprinzip ab – überlebende Hypothesen haben die wenigsten Gegenbeweise
- ICD 203: Ordnet jede Wahrscheinlichkeitsaussage einer 7-stufigen Skala zu und verbietet vage Qualifizierer
Ausgabekonventionen
- Zeitstempel: ISO 8601, auf UTC normalisiert
- Entitätenaufzeichnungen: POLE-Schema mit obligatorischen Feldern für Quelle, date_observed, analyst_id und confidence
- Netzwerkverbindungen: source_node, target_node, relationship_type, evidence_ref; Verbindungen sind gerichtet (Quelle → Ziel)
- Beweissicherung: SHA-256-Hash, Erfassungszeitstempel, Analysten-ID, Speicherort
- Wahrscheinlichkeitssprache: ICD-203-7-Stufen-Skala
Skriptreferenz
task_runner.py: Steuert die 56-Aufgaben-Pipeline (next,done,status,jump,peek,notebook,reset)template_builder.py: Baut Markdown-Arbeitsdokumente austemplates/nach Phase, Schritt oder Aufgaben-ID zusammensource_grader.py: Admiralty-6x6-Quellenzuverlässigkeits- und Glaubwürdigkeitsbewertung mit Handlungsempfehlungenentity_resolver.py: Fellegi-Sunter-probabilistische Datensatzverknüpfung; deterministische Zuordnung bei eindeutigen Kennungencorporate_intel.py: Aggregiert Unternehmensdaten aus UK Companies House, SEC EDGAR, GLEIF LEI und ICIJ Offshore Leaksdomain_intel.py: Domänenaufklärung über DNS, RDAP, crt.sh, Shodan InternetDB – keine Authentifizierung erforderlichusername_enum.py: Asynchrone Benutzernamen-Enumeration über soziale Plattformen mit Maigret, Sherlock oder WhatsMyNamesanctions_screen.py: Fuzzy-Namenabgleich gegen OFAC SDN, UK HMT und andere öffentliche Sanktionslistenevidence_preservation.py: Forensische Webaufnahme: Screenshots, HTML, WARC, Wayback-Einreichung, SHA-256-Beweiskettecontent_archiver.py: Asynchroner Mediendownload und Katalogisierung über yt-dlp, gallery-dl und Playwright mit Manifestgenerierungchronological_matrix.py: UTC-normalisierte Zeitplanerstellung; Lückenerkennung, Quellenkonfliktkennzeichnung, CSV-Exportnetwork_graph.py: Gerichteter POLE-Beziehungsgraph; Ein-/Ausgangsgrad, PageRank, Community-Erkennung, HTML/GEXF-Exportgeolocation.py: EXIF-GPS-Extraktion, Sonnenposition/Schattenanalyse, historische Wetterkorrelation, Reverse-Geokodierungfinancial_analysis.py: SEC-EDGAR-Finanzanomalieerkennung: Benfordsches Gesetz, Jahresveränderung, Altman-Z-Scorereport_generator.py: ICD-203-konforme Kurzberichte und Ergebnisnotizen über Jinja2-Vorlagen; optionaler WeasyPrint-PDF-Export
Für wen es gedacht ist
Dieser Workflow ist für Entwickler und Analysten konzipiert, die Claude AI für strukturierte Untersuchungen, Informationsbeschaffung oder komplexe Forschungsprojekte nutzen, die standardisierte Methodiken und persistente Zustandsverwaltung erfordern.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

Gehirn: Ein persistentes Fehlerspeichersystem für Claude Code über MCP
Brain ist ein Open-Source-MCP-Server, der Claude Code persistenten, projektübergreifenden Speicher für Fehler und Lösungen bietet. Er erfasst Fehlerkontexte, schlägt bewährte Lösungen mit Zuverlässigkeitsbewertungen vor und baut ein gewichtetes Synapsennetzwerk auf, das Fehler, Lösungen und Codemodule über alle Projekte hinweg verbindet.

Einführung von operate.txt: Eine YAML-Spezifikation für KI-Agenten zur Navigation von SaaS-Produkten
Ein Entwickler hat operate.txt erstellt, eine YAML-Datei, die unter yourdomain.com/operate.txt gehostet wird und Bildschirmdetails, Ladezustände, irreversible Aktionen sowie schrittweise Pfade für KI-Agenten dokumentiert, die Computer-Nutzungsfunktionen verwenden. Die Spezifikation behandelt Probleme wie Claude, das bei legitimen Ladebildschirmen fragt: 'Ist das kaputt?'

Außerhalb des Stromnetzes: Nutzung von Telefonhardware für Offline-AI-Anwendungen
Off Grid ist eine Open-Source-App, die die Hardware Ihres Telefons für Offline-AI-Aufgaben wie Textgenerierung und Spracherkennung nutzt.

CodeVibe: Push-Benachrichtigungen für KI-Codierungsagenten bei blockierter Eingabe
CodeVibe sendet Push-Benachrichtigungen auf Ihr Telefon, wenn KI-Coding-Agenten wie Claude Code bei der Genehmigung von Bearbeitungsvorgängen feststecken. Sie können Dateiunterschiede prüfen und mit nummerierten Optionen antworten, um den Agenten in Bewegung zu halten.