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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 16 апреля 2026 г.🔗 Source
Клод Сыщик: 56-шаговая рабочая процедура для расследований с помощью Claude AI
Ad

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
Ad

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 папки templates/ по этапу, шагу или ID задачи
  • source_grader.py: Оценка надёжности и достоверности источника по Admiralty 6x6 с рекомендациями к действию
  • entity_resolver.py: Вероятностное связывание записей по Феллеги-Сантеру; детерминированное сопоставление по уникальным идентификаторам
  • corporate_intel.py: Агрегирует данные о компаниях из UK Companies House, SEC EDGAR, GLEIF LEI и ICIJ Offshore Leaks
  • domain_intel.py: Разведка домена через DNS, RDAP, crt.sh, Shodan InternetDB — аутентификация не требуется
  • username_enum.py: Асинхронное перечисление имён пользователей на социальных платформах с использованием Maigret, Sherlock или WhatsMyName
  • sanctions_screen.py: Нечёткое сопоставление имён со списками OFAC SDN, UK HMT и другими публичными санкционными списками
  • evidence_preservation.py: Судебный захват веб-страниц: скриншоты, HTML, WARC, отправка в Wayback, цепочка учёта SHA-256
  • content_archiver.py: Асинхронная загрузка и каталогизация медиа через yt-dlp, gallery-dl и Playwright с созданием манифеста
  • chronological_matrix.py: Построение временной линии, нормализованной до UTC; обнаружение пробелов, флагирование конфликтов источников, экспорт в CSV
  • network_graph.py: Направленный граф отношений POLE; степень входа/выхода, PageRank, обнаружение сообществ, экспорт в HTML/GEXF
  • geolocation.py: Извлечение GPS из EXIF, анализ положения солнца/теней, корреляция с исторической погодой, обратное геокодирование
  • financial_analysis.py: Обнаружение финансовых аномалий в SEC EDGAR: закон Бенфорда, годовая дисперсия, Z-оценка Альтмана
  • report_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

Ad

👀 Смотрите также

Аудит SecureCode: аудитор безопасности сервера Linux, созданный с помощью Claude Code
Инструменты

Аудит SecureCode: аудитор безопасности сервера Linux, созданный с помощью Claude Code

Независимый разработчик создал SecureCode Audit с помощью Claude Code — выполните одну SSH-команду, получите отчет по безопасности из 22 проверок с приоритетными исправлениями. Первые 30 зарегистрировавшихся получат полный аудит бесплатно.

OpenClawRadar
SpecLock: MCP-сервер для обеспечения соблюдения ограничений в программировании ИИ
Инструменты

SpecLock: MCP-сервер для обеспечения соблюдения ограничений в программировании ИИ

SpecLock — это сервер MCP с открытым исходным кодом, который запоминает ограничения проекта между сессиями и блокирует их нарушение AI-агентами для написания кода. Claude независимо протестировал его с помощью 100 состязательных тестов, набрав 100/100 баллов без ложных срабатываний и со временем проверки 15,7 мс.

OpenClawRadar
Скраплинг интегрирован как основа для скрапинга OpenClaw.
Инструменты

Скраплинг интегрирован как основа для скрапинга OpenClaw.

Scrapling, библиотека с открытым исходным кодом, которая изучает структуру страницы и адаптируется к изменениям, была интегрирована в OpenClaw в качестве основного движка для скрапинга. Она работает в 774 раза быстрее, чем BeautifulSoup с Lxml, и поддерживает несколько типов селекторов с асинхронными сессиями.

OpenClawRadar
llm-use – Открытая платформа для маршрутизации и оркестрации многопоточных рабочих процессов агентов LLM.
Инструменты

llm-use – Открытая платформа для маршрутизации и оркестрации многопоточных рабочих процессов агентов LLM.

llm-use революционизирует автоматизацию с помощью своей открытой архитектуры, разработанной для эффективной маршрутизации и организации рабочих процессов многоагентных LLM. Изучите его влияние на операции AI.

OpenClawRadar