murdok1982/InteligenciaGeopolitica

## 操作目录 - [系统描述](#descripción-del-sistema) - [架构](#arquitectura) - [生产 Pipeline](#pipeline-de-producción) - [OSINT 来源网络](#red-de-fuentes-osint) - [安装](#instalación) - [配置](#configuración) - [执行](#ejecución) - [项目结构](#estructura-del-proyecto) - [报告格式](#formato-del-informe) - [Docker](#docker) - [情报方法论](#metodología-de-inteligencia) - [作者与联系方式](#autor-y-contacto) ## 系统描述 **InteligenciaGeopolitica** 是一个开源的地缘情报服务器，旨在本地或 air-gapped 环境中运行。它监控**6个战略区域**的**23个国家**，聚合来自国际分析师的**30个 RSS 来源**和**10个 YouTube 频道**的信息，并每周生成结构化的西班牙语和英语报告。 ### 主要功能 | 功能 | 描述 | |-----------|-------------| | 🤖 **本地 LLM** | 通过 Ollama 运行 Gemma 4B 模型 — 无需 API key，无 token 成本 | | 📡 **OSINT RSS** | 30个全球来源：Reuters, BBC, RAND, SIPRI, Chatham House, Jane's, FT... | | 🎥 **YouTube OSINT** | 10个分析师频道（CSIS, CFR, Stratfor, Al Jazeera, DW...），无需 API | | 🌐 **Web Scraping** | 使用 trafilatura + BeautifulSoup 提取完整内容 | | 📰 **每周报告** | 双语 (ES/EN) Markdown 报告，包含分析及 6个月/1年/3年预测 | | 🛡️ **SSRF 防护** | 拦截所有 HTTP 请求中的私有 IP | | 🔁 **OpenAI fallback** | 如果 Ollama 不可用，可选择使用 OpenAI 作为备选 | | 🐳 **Docker-ready** | 通过 `docker-compose up` 运行完整技术栈 | ## 架构 ``` graph TB subgraph ADQUISICION["🛰️ CAPA DE ADQUISICIÓN OSINT"] RSS["📡 RSS Aggregator
feedparser
30 fuentes globales"] YT["🎥 YouTube OSINT
RSS público
sin API key"] GDELT["🌍 GDELT v2
Base de datos
de eventos globales"] NEWSAPI["📰 NewsAPI
opcional
100 req/día gratis"] SCRAPER["🕷️ Web Scraper
trafilatura + BS4
+ protección SSRF"] end subgraph FUENTES["📚 FUENTES VALIDADAS"] F1["Reuters · BBC · FT"] F2["RAND · SIPRI · IISS"] F3["Chatham House · CFR"] F4["Jane's · Defense News"] F5["Al Jazeera · DW · France24"] end subgraph PROCESAMIENTO["⚙️ CAPA DE PROCESAMIENTO"] DEDUP["🔑 Deduplicación
SHA-256 por URL"] CLUSTER["📂 Clustering
por categoría
y región"] GRADE["⭐ Evaluación
Fiabilidad
Escala NATO A/B/C"] end subgraph LLM["🧠 MOTOR LLM LOCAL"] OLLAMA["🦙 Ollama
gemma4:4b / atalaya-geoint
8192 tokens ctx"] FALLBACK["☁️ OpenAI fallback
(opcional)"] end subgraph ANALISIS["📊 ANÁLISIS GEOINT"] ECONOMIA["💹 Economía
Indicadores macro
Riesgos financieros"] SEGURIDAD["🔒 Seguridad Interior
Amenazas internas
Actores no estatales"] DEFENSA["⚔️ Defensa
FFAA · Doctrinas
Adquisiciones"] INTEL["🕵️ Inteligencia
SIGINT · Diplomacia
Ciberoperaciones"] end subgraph SINTESIS["🗺️ SÍNTESIS ESTRATÉGICA"] REGIONAL["📍 Síntesis Regional
6 regiones"] GLOBAL["🌐 Panorama Global
Ejes de poder"] EXEC["📋 Resumen Ejecutivo
Riesgos + Oportunidades"] end subgraph OUTPUT["📄 PRODUCTO FINAL"] REPORT["📑 Informe Markdown
Bilingüe ES/EN
outputs/"] end FUENTES --> RSS RSS --> DEDUP YT --> DEDUP GDELT --> DEDUP NEWSAPI --> DEDUP SCRAPER --> DEDUP DEDUP --> CLUSTER CLUSTER --> GRADE GRADE --> LLM OLLAMA --> ANALISIS FALLBACK -.->|si Ollama no disponible| ANALISIS ECONOMIA --> SINTESIS SEGURIDAD --> SINTESIS DEFENSA --> SINTESIS INTEL --> SINTESIS REGIONAL --> GLOBAL GLOBAL --> EXEC EXEC --> REPORT style ADQUISICION fill:#1a1a2e,color:#e0e0e0,stroke:#4a4a8a style LLM fill:#0d2137,color:#e0e0e0,stroke:#1e5f8a style ANALISIS fill:#1a2e1a,color:#e0e0e0,stroke:#2d6a2d style SINTESIS fill:#2e1a1a,color:#e0e0e0,stroke:#8a2d2d style OUTPUT fill:#2e2a1a,color:#e0e0e0,stroke:#8a7a2d ``` ## 生产 Pipeline ``` sequenceDiagram autonumber participant OP as 👤 Operador participant MAIN as ⚙️ main.py participant PROV as 📡 Providers participant LLM as 🧠 Ollama LLM participant FS as 💾 outputs/ OP->>MAIN: python main.py MAIN->>MAIN: Carga .env + config.yaml MAIN->>MAIN: Valida LLM disponible loop Por cada país (23) MAIN->>PROV: collect_articles(país, días) PROV->>PROV: GDELT + RSS + YouTube PROV-->>MAIN: artículos deduplicados MAIN->>LLM: Análisis (4 categorías) LLM-->>MAIN: análisis_texto MAIN->>LLM: Previsión 6m/1a/3a LLM-->>MAIN: forecast_texto MAIN->>LLM: Traducción EN LLM-->>MAIN: section_en end loop Por cada región (6) MAIN->>LLM: Síntesis regional LLM-->>MAIN: síntesis_regional end MAIN->>LLM: Panorama global ES MAIN->>LLM: Panorama global EN MAIN->>LLM: Resumen ejecutivo ES/EN MAIN->>FS: reporte_inteligencia_YYYYMMDD.md MAIN-->>OP: ✅ Informe generado ``` ## OSINT 来源网络 ``` mindmap root((🌐 OSINT
Network)) 📰 Medios Internacionales Reuters [A] BBC World [A] BBC Mundo [A] AP News [A] The Guardian [A] El País [A] 📡 Análisis Estratégico RAND Corporation [A] SIPRI [A] Chatham House [A] CFR [A] Brookings [A] IISS [A] ⚔️ Defensa y Seguridad Jane's 360 [A] Defense News [A] War on the Rocks [A] Lawfare [A] Foreign Affairs [A] Foreign Policy [A] 💹 Economía Global Financial Times [A] Reuters Business [A] 🌍 Regionales Al Jazeera [A] DW Español [A] France 24 ES [A] Middle East Eye [B] The Diplomat [A] 🔍 OSINT Especializado Bellingcat [B] ISS Africa [A] 📺 YouTube Analistas CSIS [A] Stratfor [A] CFR [A] Chatham House [A] RAND [A] Al Jazeera [A] BBC Mundo [A] DW Español [A] France 24 ES [A] Real Vision [B] ``` ### 地理覆盖范围 ``` graph LR subgraph NA["🇺🇸 Norteamérica"] US["Estados Unidos"] CA["Canadá"] end subgraph LA["🌎 América Latina"] MX["México"] BR["Brasil"] AR["Argentina"] end subgraph EU["🇪🇺 Europa Occidental"] GB["Reino Unido"] FR["Francia"] DE["Alemania"] end subgraph EE["⚔️ Europa del Este"] RU["Rusia"] UA["Ucrania"] end subgraph AS["🐉 Asia Oriental"] CN["China"] JP["Japón"] KR["Corea del Sur"] end subgraph SAS["🌏 Asia del Sur"] IN["India"] PK["Pakistán"] end subgraph ME["🕌 Oriente Medio"] SA["Arabia Saudí"] IR["Irán"] IL["Israel"] TR["Turquía"] EG["Egipto"] end subgraph AF["🌍 África"] ZA["Sudáfrica"] NG["Nigeria"] end subgraph OC["🦘 Oceanía"] AU["Australia"] end style NA fill:#1a3a5c,color:#fff,stroke:#2a6aac style LA fill:#1a3a1a,color:#fff,stroke:#2a8a2a style EU fill:#3a1a5c,color:#fff,stroke:#7a2aac style EE fill:#5c1a1a,color:#fff,stroke:#ac2a2a style AS fill:#3a2a1a,color:#fff,stroke:#ac6a2a style SAS fill:#1a3a3a,color:#fff,stroke:#2aacac style ME fill:#3a3a1a,color:#fff,stroke:#acac2a style AF fill:#2a1a3a,color:#fff,stroke:#6a2aac style OC fill:#1a2a3a,color:#fff,stroke:#2a6a8a ``` ## 安装 ### 选项 A — 快速安装（推荐） ``` # 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/murdok1982/InteligenciaGeopolitica.git cd InteligenciaGeopolitica # 2. 运行自动安装程序 # 安装 Ollama，下载 gemma4:4b，创建 atalaya-geoint 配置文件，安装 pip chmod +x setup.sh ./setup.sh ``` `setup.sh` 脚本会自动执行： ``` [1/4] Instalando dependencias Python (requirements.txt) [2/4] Verificando / instalando Ollama [3/4] Descargando modelo gemma4:4b (~3.5 GB) [4/4] Creando perfil atalaya-geoint (Modelfile personalizado) ``` ### 选项 B — 逐步手动安装 ``` # 1. 克隆 git clone https://github.com/murdok1982/InteligenciaGeopolitica.git cd InteligenciaGeopolitica # 2. 虚拟环境 python3 -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac # venv\Scripts\activate # Windows # 3. 依赖项 pip install -r requirements.txt # 4. 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # 5. 下载基础模型 ollama pull gemma4:4b # 6. 创建军事分析师配置文件（可选但推荐） ollama create atalaya-geoint -f ollama_geoint.modelfile # 7. 配置环境 cp .env.example .env # 如有必要编辑 .env（参见“配置”部分） ``` ### 选项 C — Docker（无需本地安装） ``` git clone https://github.com/murdok1982/InteligenciaGeopolitica.git cd InteligenciaGeopolitica cp .env.example .env # 启动 Ollama 并下载模型（仅限首次） docker compose --profile ollama-init up # 运行 pipeline docker compose --profile run up ``` ### 系统要求 | 组件 | 最低要求 | 推荐 | |-----------|--------|-------------| | Python | 3.10+ | 3.11+ | | RAM | 6 GB | 8 GB | | 存储 | 5 GB | 10 GB | | CPU | 4 核 | 8 核 | | GPU | 不需要 | NVIDIA（加速 10 倍） | | OS | Linux / macOS / WSL2 | Ubuntu 22.04 LTS | | 网络 | OSINT 需要 | — | ## 配置 `.env` 文件控制所有操作参数： ``` # ── LLM 引擎 ───────────────────────────────────────────────────────────────── LLM_PROVIDER=ollama # ollama | openai | auto OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434 OLLAMA_MODEL=atalaya-geoint # o gemma4:4b para el modelo base # ── OpenAI Fallback（可选） ──────────────────────────────────────────────── # OPENAI_API_KEY=sk-... # OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini # ── 可选新闻源 ─────────────────────────────────────────────────────────── # NEWSAPI_KEY=... # newsapi.org — 每天 100 次免费请求 ``` `config.yaml` 的参数： ``` run: days_back: 7 # Ventana temporal de análisis (días) per_country_limit: 20 # Artículos máx. por país providers: # Fuentes activas - rss # 30 feeds RSS globales (sin API) - youtube # 10 canales YouTube (sin API) - gdelt # Base de datos eventos globales # - newsapi # Requiere NEWSAPI_KEY en .env llm: temperature: 0.3 # Precisión analítica (0.0–1.0) max_tokens: 2000 report: classification: ABIERTO # ABIERTO | RESTRINGIDO | CONFIDENCIAL ``` ### 可用的 LLM 模式 ``` flowchart LR ENV{LLM_PROVIDER} ENV -->|ollama| OL["🦙 Ollama local
gemma4:4b
Sin coste · Privado"] ENV -->|openai| OAI["☁️ OpenAI
gpt-4o-mini
Requiere API key"] ENV -->|auto| AUTO["🔄 Auto-detect
Ollama primero
OpenAI si falla"] style OL fill:#1a3a1a,color:#fff,stroke:#2a8a2a style OAI fill:#1a1a3a,color:#fff,stroke:#2a2aac style AUTO fill:#3a2a1a,color:#fff,stroke:#ac8a2a ``` ## 执行 ### 立即生成报告 ``` # 激活虚拟环境（如果尚未激活） source venv/bin/activate # 运行 python main.py ``` 预期输出： ``` 🔧 Proveedor LLM: OLLAMA | Modelo: atalaya-geoint 📰 Fuentes activas: gdelt, rss, youtube 🌍 Países a analizar: 23 📅 Período: últimos 7 días 🔎 Recolectando y analizando países... 100%|████████████████████████| 23/23 [12:34<00:00, 32.8s/país] ✅ Reporte generado: outputs/reporte_inteligencia_global_20260513_063000.md ``` ### 每周自动化 (cron) ``` # 每周一 06:00 UTC 运行 crontab -e # 添加行： 0 6 * * 1 cd /ruta/InteligenciaGeopolitica && /ruta/venv/bin/python main.py >> logs/weekly.log 2>&1 ``` ## 项目结构 ``` InteligenciaGeopolitica/ │ ├── main.py # 🚀 Pipeline principal ├── config.yaml # ⚙️ Configuración global ├── setup.sh # 🛠️ Instalador one-click ├── Dockerfile # 🐳 Imagen Docker ├── docker-compose.yml # 🐳 Stack completo con Ollama ├── ollama_geoint.modelfile # 🧠 Perfil analista militar ├── requirements.txt # 📦 Dependencias Python ├── .env.example # 🔑 Plantilla de variables │ ├── providers/ # 📡 Módulos de adquisición │ ├── gdelt_provider.py # └─ GDELT v2 (eventos globales) │ ├── newsapi_provider.py # └─ NewsAPI (opcional) │ ├── rss_provider.py # └─ 30 fuentes RSS (sin API) │ └── youtube_provider.py # └─ 10 canales YouTube (sin API) │ ├── utils/ # 🔧 Utilidades del sistema │ ├── llm.py # └─ Adaptador LLM (Ollama/OpenAI) │ ├── scraper.py # └─ Extracción web + SSRF guard │ ├── io.py # └─ E/S de archivos y config │ └── regions.py # └─ Mapeo de países a regiones │ ├── sources/ # 📚 Base de datos de fuentes │ └── sources.json # └─ 30 RSS + 10 YouTube validados │ ├── prompts/ # 📝 Plantillas de análisis │ ├── analysis_es.txt # └─ Análisis por país (4 dimensiones) │ ├── forecast_es.txt # └─ Previsión 6m/1a/3a │ ├── synthesis_es.txt # └─ Síntesis regional │ └── report_bilingual.txt # └─ Plantilla informe final │ └── outputs/ # 📄 Informes generados └── reporte_inteligencia_*.md ``` ## 报告格式 生成的每个报告都遵循以下分级结构： ``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ INFORME DE INTELIGENCIA ESTRATÉGICA GLOBAL ║ ║ Clasificación: ABIERTO | Período: últimos 7 días ║ ║ Motor: OLLAMA / atalaya-geoint ║ ╠══════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ ║ ║ VERSIÓN ESPAÑOL ║ ║ ├── Resumen Ejecutivo (10-14 líneas + riesgos/oport.) ║ ║ ├── Síntesis Regional (6 regiones) ║ ║ ├── Análisis por País (23 países) ║ ║ │ ├── Economía ║ ║ │ ├── Seguridad Interior ║ ║ │ ├── Defensa ║ ║ │ ├── Inteligencia & Diplomacia ║ ║ │ └── Previsión 6m / 1a / 3a ║ ║ └── Panorama Global y Previsiones ║ ║ ║ ║ ENGLISH VERSION ║ ║ ├── Executive Summary ║ ║ ├── Regional Synthesis ║ ║ ├── Country Analysis (23 countries) ║ ║ └── Global Outlook & Forecasts ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════╝ ``` ## Docker ### 技术栈服务 ``` graph TB subgraph DOCKER["🐳 docker-compose.yml"] subgraph INIT["profile: ollama-init (solo 1ª vez)"] OI["ollama-init
pull gemma4:4b
create atalaya-geoint"] end subgraph RUNTIME["profile: run"] OL["ollama
:11434
8 GB RAM limit"] GE["geoint
python main.py
monta outputs/"] end OL --> GE OI -.->|prepara modelo| OL end style DOCKER fill:#0d2137,color:#e0e0e0,stroke:#1e5f8a style INIT fill:#1a3a1a,color:#fff,stroke:#2a8a2a style RUNTIME fill:#3a1a1a,color:#fff,stroke:#8a2a2a ``` ``` # 首次运行 — 下载模型（约 3.5 GB，等待约 10 分钟） docker compose --profile ollama-init up # 后续运行 docker compose --profile run up # 仅 Ollama（用于交互式测试） docker compose up ollama -d ollama run atalaya-geoint ``` ## 情报方法论 ### PMESII-PT 框架 `atalaya-geoint` 配置文件指示模型应用标准的 NATO 分析框架： ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ MODELO PMESII-PT │ ├──────────┬───────────────────────────────────────────────────────┤ │ P │ Político — gobierno, actores, estabilidad │ │ M │ Militar — FFAA, doctrina, capacidades │ │ E │ Económico — PIB, comercio, sanciones, deuda │ │ S │ Social — demografía, tensiones, cohesión │ │ I │ Infraestructura — energía, telecomunicaciones │ │ I │ Información — medios, narrativas, desinformación │ ├──────────┼───────────────────────────────────────────────────────┤ │ P │ Tiempo (Physical Time) — contexto histórico │ │ T │ Terreno físico — geografía estratégica │ └──────────┴───────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ### 来源可靠性等级 (NATO) ``` ┌───────┬──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Cód. │ Descripción │ Ejemplos │ ├───────┼───────────────────────────────────────┼───────────────────┤ │ A │ Completamente fiable │ Reuters, BBC, FT │ │ B │ Generalmente fiable │ Bellingcat, MEE │ │ C │ Moderadamente fiable │ RT, Xinhua, TASS │ │ D │ Normalmente no fiable │ Blogs, forums │ │ E │ No fiable │ Fuentes anónimas │ │ F │ Fiabilidad no evaluable │ Sin contrastar │ ├───────┼───────────────────────────────────────┼───────────────────┤ │ 1 │ Confirmado por otras fuentes │ │ │ 2 │ Posiblemente verdadero │ │ │ 3 │ Quizás verdadero │ │ │ 4 │ Dudoso │ │ │ 5 │ Improbable │ │ │ 6 │ Sin evaluación │ │ └───────┴───────────────────────────────────────┴───────────────────┘ ``` ## 依赖项 ``` graph LR subgraph CORE["Core"] PY["Python 3.10+"] YML["PyYAML"] J2["Jinja2"] DOT["python-dotenv"] end subgraph LLM_STACK["LLM"] OLL["ollama (local)"] OAI["openai (fallback)"] TEN["tenacity (retry)"] end subgraph OSINT_STACK["OSINT"] FP["feedparser"] BS4["beautifulsoup4"] TRA["trafilatura"] REQ["requests"] LXM["lxml"] end subgraph IO_STACK["Output"] PD["pandas"] TQDM["tqdm"] RICH["rich"] end PY --> CORE PY --> LLM_STACK PY --> OSINT_STACK PY --> IO_STACK style CORE fill:#1a1a3a,color:#fff,stroke:#4a4aac style LLM_STACK fill:#1a3a1a,color:#fff,stroke:#4aac4a style OSINT_STACK fill:#3a1a1a,color:#fff,stroke:#ac4a4a style IO_STACK fill:#2a2a1a,color:#fff,stroke:#ac9a4a ``` ## 安全性 - **无需强制 API keys** — Ollama 完全在本地运行 - **SSRF 防护** — 所有 HTTP 请求均拦截私有 IP 范围 (RFC 1918) - **无遥测** — 在 Ollama 模式下不向第三方发送任何数据 - **兼容 Air-gap** — 初始安装后可离线运行（仅 OSINT 需要网络） - **日志不含机密** — 控制台不打印任何密钥 ## 作者与联系方式 **murdok1982 — Gustavo Lobato Clara** - GitHub: [@murdok1982](https://github.com/murdok1982) - LinkedIn: [Gustavo Lobato Clara](https://www.linkedin.com/in/gustavo-lobato-clara-2b446b102/) - Email: gustavolobatoclara@gmail.com ## 通讯中心

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1. OS 和 Python 版本
2. 完整的报错追踪（终端）
3. 已执行的命令序列

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发送邮件至 gustavolobatoclara@gmail.com，主题为：[PROPUESTA] 改进名称

1. 解决该问题的战术目标
2. 提议的技术方案
3. 对情报产品质量的预期影响

## 许可证 MIT License — 查看 [LICENSE](LICENSE) ## 支持 / 支持本项目 我专注于开发涵盖应用 AI、自动化和数据情报的开源项目。 在我的 GitHub 上，你会发现诸如 AI 驱动的分析引擎、用于开源研究的 OSINT 平台、Windows 自动化工具以及语言模型实验等项目。 所有这些都是公开且免费的，任何人都可以使用、学习或基于此进行构建。github.com/murdok1982 维持这些项目的运转需要耗费大量时间。如果其中任何一个对您有帮助，或者您单纯喜欢我所做的事情，您可以用一杯咖啡支持我：ko-fi.com/murdok1982 每一份贡献都将直接用于发布更多的开源代码。

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