Claude Sleuth: Um Fluxo de Trabalho de Investigação com 56 Tarefas para a Claude IA

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: April 16, 2026🔗 Source
Claude Sleuth: Um Fluxo de Trabalho de Investigação com 56 Tarefas para a Claude IA
Ad

O que o Claude Sleuth faz

Claude Sleuth é um fluxo de trabalho de 6 fases e 56 tarefas projetado para a Claude AI que estrutura investigações complexas. O fluxo de trabalho consiste em: Direção Operacional, Coleta de Inteligência, Colação e Resolução de Entidades, Processamento Cronológico e Relacional, Hipótese e Raciocínio, e conclui com um Relatório Final. Ele fornece modelos para cada etapa e arquivos de referência para cada tarefa, que são gerados pelo task_runner.py após a conclusão de cada gate. O sistema funciona em todas as plataformas Claude, incluindo mobile, não apenas CLI.

Arquitetura Principal

O sistema mantém o estado de investigação persistente entre sessões via Cloudflare D1, armazenando entidades, relacionamentos, cronogramas, evidências, classificações e o Caderno de Investigação. Inclui Perfil de Surrogado Cognitivo de 16 seções a partir de evidências documentais, avançando o perfil sempre que informações do sujeito são sintetizadas, além de uma estrutura de raciocínio de 12 técnicas com uma função diagnose para impasses, enquadramentos concorrentes ou pontos de bloqueio.

Estruturas Analíticas

  • Admiralty 6x6: Classifica a confiabilidade da fonte (A–F) e credibilidade (1–6) independentemente antes de qualquer afirmação entrar no registro
  • ACH: Deriva conclusões através do Princípio da Inconsistência — hipóteses sobreviventes têm a menor evidência contra elas
  • ICD 203: Mapeia cada declaração probabilística para uma escala de 7 níveis, proibindo qualificadores vagos

Convenções de Saída

  • Timestamps: ISO 8601, normalizados para UTC
  • Registros de entidades: Esquema POLE com campos obrigatórios de fonte, data_observada, id_analista e confiança
  • Bordas da rede: nó_origem, nó_destino, tipo_relacionamento, ref_evidência; bordas são direcionadas (origem → destino)
  • Custódia de evidência: hash SHA-256, timestamp de captura, ID do analista, local de armazenamento
  • Linguagem de probabilidade: escala de 7 níveis ICD 203
Ad

Referência de Scripts

  • task_runner.py: Conduz o pipeline de 56 tarefas (next, done, status, jump, peek, notebook, reset)
  • template_builder.py: Monta documentos de trabalho em Markdown a partir de templates/ por fase, etapa ou ID da tarefa
  • source_grader.py: Classificação de confiabilidade e credibilidade da fonte Admiralty 6x6 com recomendações de ação
  • entity_resolver.py: Vinculação probabilística de registros Fellegi-Sunter; correspondência determinística em identificadores únicos
  • corporate_intel.py: Agrega dados de empresas do UK Companies House, SEC EDGAR, GLEIF LEI e ICIJ Offshore Leaks
  • domain_intel.py: Reconhecimento de domínio via DNS, RDAP, crt.sh, Shodan InternetDB — nenhuma autenticação necessária
  • username_enum.py: Enumeração assíncrona de nomes de usuário em plataformas sociais usando Maigret, Sherlock ou WhatsMyName
  • sanctions_screen.py: Correspondência aproximada de nomes contra listas de sanções OFAC SDN, UK HMT e outras públicas
  • evidence_preservation.py: Captura forense da web: capturas de tela, HTML, WARC, submissão Wayback, cadeia de custódia SHA-256
  • content_archiver.py: Download e catalogação assíncrona de mídia via yt-dlp, gallery-dl e Playwright com geração de manifesto
  • chronological_matrix.py: Construção de cronograma normalizado em UTC; detecção de lacunas, sinalização de conflitos de fonte, exportação CSV
  • network_graph.py: Gráfico de relacionamentos POLE direcionado; grau de entrada/saída, PageRank, detecção de comunidade, exportação HTML/GEXF
  • geolocation.py: Extração GPS EXIF, análise de posição/sombra solar, correlação meteorológica histórica, geocodificação reversa
  • financial_analysis.py: Detecção de anomalias financeiras SEC EDGAR: Lei de Benford, variação anual, Altman Z-Score
  • report_generator.py: Briefings e memorandos de descobertas compatíveis com ICD 203 via modelos Jinja2; exportação PDF WeasyPrint opcional

Para quem é

Este fluxo de trabalho é projetado para desenvolvedores e analistas que usam a Claude AI para investigações estruturadas, coleta de inteligência ou projetos de pesquisa complexos que exigem metodologias padronizadas e gerenciamento de estado persistente.

📖 Leia a fonte completa: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

AgentMind: Um Plugin de Código do Claude Que Aprende e Aplica Suas Preferências de Codificação
Tools

AgentMind: Um Plugin de Código do Claude Que Aprende e Aplica Suas Preferências de Codificação

AgentMind é um plugin do Claude Code que observa seus padrões de codificação, aprende preferências como escolhas de ferramentas e regras de estilo, e automaticamente injeta esse contexto em sessões futuras. Ele usa um loop central de seis etapas e pontuação de confiança para determinar quando aplicar preferências aprendidas.

OpenClawRadar
Open Swarm: Sistema de Código Aberto para Executar Milhares de Agentes de IA em Paralelo
Tools

Open Swarm: Sistema de Código Aberto para Executar Milhares de Agentes de IA em Paralelo

Open Swarm é um sistema de código aberto que gera milhares de agentes de IA paralelos com acesso completo a mais de 150 ferramentas da internet, incluindo e-mail, mídias sociais, Google Workspace, pesquisa na web, execução de código e agendamento cron.

OpenClawRadar
120 Padrões de Prompt Testados: 8 Que Realmente Funcionam para o Código Claude
Tools

120 Padrões de Prompt Testados: 8 Que Realmente Funcionam para o Código Claude

Um teste empírico de 3 meses com 120 padrões de prompt para Claude Code resulta em 8 comandos acionáveis e 5 prompts de validação. Padrões-chave: L99 (elimina hesitações), /ghost (remove voz de IA), OODA (raciocínio estruturado), ULTRATHINK (raciocínio profundo), HARDMODE (depuração com restrições).

OpenClawRadar
PhantomCrowd: Simulador de Público Multiagente Usando Claude Code
Tools

PhantomCrowd: Simulador de Público Multiagente Usando Claude Code

PhantomCrowd é um mecanismo de previsão multiagente focado em marketing que simula como audiências reais reagem ao conteúdo antes de ser publicado. Ele gera 10 a 500 personas com demografias e personalidades únicas, cada uma reagindo independentemente a conteúdos como textos publicitários ou posts sociais.

OpenClawRadar