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

Gemma-4 26B-A4B с Opencode эффективно работает на M5 MacBook Air.
32-гигабайтный MacBook Air на M5 может запускать модель Gemma-4-26B-A4B-it-UD-IQ4_XS со скоростью обработки промптов 300 токенов в секунду и генерации 12 токенов в секунду в режиме низкого энергопотребления, потребляя всего 8 Вт мощности, не нагреваясь и не издавая шума.

Вышло в эфир: Навык Claude Code для мгновенной публикации HTML на живые URL-адреса
Aired — это инструмент с открытым исходным кодом, который публикует HTML на живой URL-адрес за 2 секунды с помощью навыков Claude Code или MCP-серверов. Для веб-инструментов ИИ не требуется регистрация, настройка развертывания или установка. Работает с Claude Code, Cursor, VS Code, Codex и Windsurf.

Фредди MCP Сервер подключает носимые устройства к ИИ-агентам с безголовым входом
Freddy — это персональный MCP-сервер, который связывает носимые устройства (Polar, Oura, Withings, Suunto, Intervals.icu, Hevy, а также WHOOP, Strava, Dexcom в бета-версии) с AI-клиентами, такими как Claude Code, ChatGPT и Notion AI, через OAuth. Новый headless-вход позволяет выполнять запланированные задачи для автономных агентов.

Вкусовая память: обратимая агентная память на основе гипермерных вычислительных векторов
Гиперразмерные вычисления заменяют векторный поиск для полного восстановления: перечислить ВСЕ дни, касающиеся проекта, обнаружить неназванные рабочие потоки и разложить ежедневные журналы без потерь с помощью скалярных произведений.