Клод Сыщик: 56-шаговая рабочая процедура для расследований с помощью Claude AI

Что делает Claude Sleuth
Claude Sleuth — это рабочий процесс из 6 этапов и 56 задач, разработанный для Claude AI, который структурирует сложные расследования. Рабочий процесс состоит из: Операционного направления, Сбора разведданных, Сопоставления и разрешения сущностей, Хронологической и реляционной обработки, Формирования гипотез и рассуждений и завершается Итоговым отчётом. Он предоставляет шаблоны для каждого шага и справочные файлы для каждой задачи, которые выводятся скриптом task_runner.py по завершении каждого этапа. Система работает на всех платформах Claude, включая мобильные, а не только в CLI.
Основная архитектура
Система поддерживает постоянное состояние расследования между сессиями через Cloudflare D1, храня сущности, отношения, временные линии, доказательства, оценки и Блокнот расследования. Она включает 16-раздельное когнитивное профилирование-суррогат на основе документальных свидетельств, обновляя профиль при синтезе информации о субъекте, а также 12-методную структуру рассуждений с функцией diagnose для тупиковых ситуаций, конкурирующих интерпретаций или точек застревания.
Аналитические структуры
- Admiralty 6x6: Оценивает надёжность источника (A–F) и достоверность (1–6) независимо, прежде чем какое-либо утверждение попадёт в запись
- ACH: Выводит заключения по принципу противоречия — выжившие гипотезы имеют наименьшее количество свидетельств против них
- ICD 203: Сопоставляет каждое вероятностное утверждение с 7-уровневой шкалой, запрещая расплывчатые квалификаторы
Соглашения о выводе данных
- Временные метки: ISO 8601, нормализованные до UTC
- Записи сущностей: схема POLE с обязательными полями source, date_observed, analyst_id и confidence
- Связи в сети: source_node, target_node, relationship_type, evidence_ref; связи направленные (источник → цель)
- Учёт доказательств: хэш SHA-256, метка времени захвата, ID аналитика, место хранения
- Вероятностный язык: 7-уровневая шкала ICD 203
Справочник по скриптам
task_runner.py: Управляет конвейером из 56 задач (next,done,status,jump,peek,notebook,reset)template_builder.py: Собирает рабочие документы Markdown из папкиtemplates/по этапу, шагу или ID задачиsource_grader.py: Оценка надёжности и достоверности источника по Admiralty 6x6 с рекомендациями к действиюentity_resolver.py: Вероятностное связывание записей по Феллеги-Сантеру; детерминированное сопоставление по уникальным идентификаторамcorporate_intel.py: Агрегирует данные о компаниях из UK Companies House, SEC EDGAR, GLEIF LEI и ICIJ Offshore Leaksdomain_intel.py: Разведка домена через DNS, RDAP, crt.sh, Shodan InternetDB — аутентификация не требуетсяusername_enum.py: Асинхронное перечисление имён пользователей на социальных платформах с использованием Maigret, Sherlock или WhatsMyNamesanctions_screen.py: Нечёткое сопоставление имён со списками OFAC SDN, UK HMT и другими публичными санкционными спискамиevidence_preservation.py: Судебный захват веб-страниц: скриншоты, HTML, WARC, отправка в Wayback, цепочка учёта SHA-256content_archiver.py: Асинхронная загрузка и каталогизация медиа через yt-dlp, gallery-dl и Playwright с созданием манифестаchronological_matrix.py: Построение временной линии, нормализованной до UTC; обнаружение пробелов, флагирование конфликтов источников, экспорт в CSVnetwork_graph.py: Направленный граф отношений POLE; степень входа/выхода, PageRank, обнаружение сообществ, экспорт в HTML/GEXFgeolocation.py: Извлечение GPS из EXIF, анализ положения солнца/теней, корреляция с исторической погодой, обратное геокодированиеfinancial_analysis.py: Обнаружение финансовых аномалий в SEC EDGAR: закон Бенфорда, годовая дисперсия, Z-оценка Альтманаreport_generator.py: Соответствующие ICD 203 брифинги и меморандумы с выводами через шаблоны Jinja2; опциональный экспорт в PDF через WeasyPrint
Для кого это предназначено
Этот рабочий процесс предназначен для разработчиков и аналитиков, использующих Claude AI для структурированных расследований, сбора разведданных или сложных исследовательских проектов, требующих стандартизированных методологий и постоянного управления состоянием.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Skir: Современная альтернатива Protocol Buffers для типобезопасного обмена данными
Skir — это декларативный язык для определения типов данных, констант и API, который генерирует идиоматичный, типобезопасный код на TypeScript, Python, Java, C++, Kotlin и Dart из одного файла .skir. Он включает встроенную безопасность эволюции схем, поддержку RPC, аналогичную gRPC, и сериализацию в JSON или бинарные форматы.

Airbyte Agents: Пред-индексированный контекстный слой для AI-агентов против сырых API MCP
Airbyte запускает Airbyte Agents — контекстный слой, который предварительно индексирует данные из операционных систем (Slack, Salesforce, Linear, Zendesk, Gong), снижая потребление токенов агентами до 90% по сравнению с прямыми MCP от вендоров.

Навыки OpenClaw с высокой степенью внедрения: Capability Evolver, WACLI, Composio и другие
В посте на Reddit выделены несколько навыков OpenClaw с большим количеством установок и конкретными вариантами использования, включая Capability Evolver для самостоятельного аудита поведения агента, WACLI для доступа к WhatsApp и Composio для подключения к 860+ приложениям.

Инструмент Skills Creator для OpenClaw помогает разработчикам упаковывать рабочие процессы.
Разработчик создал навык под названием skills-creator, который помогает пользователям создавать качественные навыки для OpenClaw, решая распространённые проблемы, такие как расплывчатые описания и инструкции, похожие на документацию. Он доступен на ClawHub и предлагает подход, ориентированный на дизайн, с формулами описаний, контрольными списками и уровнями сложности.