Claude Sleuth: Un Flujo de Trabajo de Investigación de 56 Tareas para Claude AI

Qué hace Claude Sleuth

Claude Sleuth es un flujo de trabajo de 6 fases y 56 tareas diseñado para Claude AI que estructura investigaciones complejas. El flujo de trabajo consta de: Dirección Operativa, Recopilación de Inteligencia, Colación y Resolución de Entidades, Procesamiento Cronológico y Relacional, Hipótesis y Razonamiento, y concluye con un Informe Final. Proporciona plantillas para cada paso y archivos de referencia para cada tarea, que son generados por task_runner.py al completar cada puerta. El sistema funciona en todas las plataformas de Claude, incluidos los dispositivos móviles, no solo en la CLI.

Arquitectura Principal

El sistema mantiene un estado de investigación persistente entre sesiones mediante Cloudflare D1, almacenando entidades, relaciones, cronologías, evidencias, calificaciones y el Cuaderno de Investigación. Incluye un Perfil de Sustituto Cognitivo de 16 secciones a partir de evidencia documental, actualizando el perfil cada vez que se sintetiza información sobre el sujeto, además de un marco de razonamiento de 12 técnicas con una función diagnose para puntos muertos, marcos competitivos o bloqueos.

Marcos Analíticos

• Admiralty 6x6: Califica la fiabilidad de la fuente (A–F) y la credibilidad (1–6) de forma independiente antes de que cualquier afirmación entre en el registro
• ACH: Deriva conclusiones mediante el Principio de Inconsistencia: las hipótesis que sobreviven son las que tienen menos evidencia en su contra
• ICD 203: Asigna cada declaración probabilística a una escala de 7 niveles, prohibiendo calificadores vagos

Convenciones de Salida

• Marcas de tiempo: ISO 8601, normalizadas a UTC
• Registros de entidades: Esquema POLE con campos obligatorios de fuente, fecha_observada, id_analista y confianza
• Bordes de red: nodo_origen, nodo_destino, tipo_relación, referencia_evidencia; los bordes son dirigidos (origen → destino)
• Custodia de evidencia: hash SHA-256, marca de tiempo de captura, ID del analista, ubicación de almacenamiento
• Lenguaje de probabilidad: escala de 7 niveles ICD 203

Referencia de Scripts

• task_runner.py: Impulsa la tubería de 56 tareas (next, done, status, jump, peek, notebook, reset)
• template_builder.py: Ensambla documentos de trabajo en Markdown desde templates/ por fase, paso o ID de tarea
• source_grader.py: Calificación de fiabilidad y credibilidad de fuentes Admiralty 6x6 con recomendaciones de acción
• entity_resolver.py: Vinculación de registros probabilística Fellegi-Sunter; emparejamiento determinista en identificadores únicos
• corporate_intel.py: Agrega datos de empresas desde UK Companies House, SEC EDGAR, GLEIF LEI e ICIJ Offshore Leaks
• domain_intel.py: Reconocimiento de dominio mediante DNS, RDAP, crt.sh, Shodan InternetDB — sin necesidad de autenticación
• username_enum.py: Enumeración asíncrona de nombres de usuario en plataformas sociales usando Maigret, Sherlock o WhatsMyName
• sanctions_screen.py: Coincidencia aproximada de nombres contra listas de sanciones públicas como OFAC SDN, UK HMT y otras
• evidence_preservation.py: Captura forense web: capturas de pantalla, HTML, WARC, envío a Wayback, cadena de custodia SHA-256
• content_archiver.py: Descarga y catalogación asíncrona de medios mediante yt-dlp, gallery-dl y Playwright con generación de manifiesto
• chronological_matrix.py: Construcción de cronología normalizada a UTC; detección de lagunas, marcado de conflictos de fuentes, exportación CSV
• network_graph.py: Gráfico de relaciones POLE dirigido; grado de entrada/salida, PageRank, detección de comunidades, exportación HTML/GEXF
• geolocation.py: Extracción de GPS EXIF, análisis de posición solar/sombras, correlación meteorológica histórica, geocodificación inversa
• financial_analysis.py: Detección de anomalías financieras en SEC EDGAR: Ley de Benford, variación interanual, Puntuación Z de Altman
• report_generator.py: Informes y memorandos de hallazgos compatibles con ICD 203 mediante plantillas Jinja2; exportación opcional a PDF con WeasyPrint

Para quién es

Este flujo de trabajo está diseñado para desarrolladores y analistas que utilizan Claude AI para investigaciones estructuradas, recopilación de inteligencia o proyectos de investigación complejos que requieren metodologías estandarizadas y gestión de estado persistente.