OSINT方法论

要解决的问题

开放式情报收集最常见的失败不是"搜不到资料"，而是检索过程随兴所至：在搜索引擎、社交平台、公开数据库之间反复横跳，结果零散、无法复现，也无法说明"为什么查到这里就停"。另一个问题是采集与分析混为一谈——边抓数据边下结论，导致时间线混乱、证据链断裂，直到写报告才发现缺少关键中间环节。

技能如何工作

这个技能把 OSINT 工作拆成一条固定流水线，激活后 Claude 会把它当作操作清单按顺序执行：

• 目标定义：先明确 target 是谁、需要什么样的画像，再决定查什么、不查什么。
• 信源选择：根据目标特征挑选公开来源——搜索引擎、社交档案、公共记录、DNS/WHOIS 等。
• 采集流程：按既定顺序执行检索，逐项记录来源与抓取时间。
• 数据关联：把不同来源的碎片对齐到同一实体上，识别相互冲突的信息。
• 时间线重建：按时间排序关键事件，还原目标的行为轨迹。
• 报告输出：以结构化方式交付结论，并附上证据来源。

执行过程中它会跟踪清单里已完成的条目，并根据当前发现建议下一步动作。用户没有另行指定时，步骤严格按顺序推进。

适用边界

它只提供方法论框架，不包含具体的抓取脚本或工具链，实际采集仍依赖浏览器与公开 API。此外，公开来源的数据可能存在滞后、噪声甚至误导，关联出的结论应视为线索而非定论。涉及隐私边界或平台条款的场景，需要使用者自行判断合规性。