lidorshimoni/openclaw-osint-stalker

# OpenClaw OSINT 技能（统一架构） 一个为 OpenClaw 设计的解耦、可扩展的 OSINT 框架，采用智能的 Director-Worker 架构，将大规模数据抓取与高级推理分离开来。 ## 架构：一个命令，两个智能体 此技能将复杂的多模型流水线抽象为一个单一的命令。 ### `osint`（统一入口） - **触发方式：** `/osint [可选问题]` - **执行流程：** 1. **Director（Pro 模型）：** OpenClaw 启动一个具备高级推理能力的 "OSINT Director" 智能体。它接收你的问题，并检查是否已存在关于该目标的原始数据湖。 2. **Worker（Flash 模型）：** 如果数据缺失，Director 会自动使用快速、低成本的模型（`gemini-3-flash-preview`）生成一个专属的 "Harvester" 子智能体。Harvester 执行深度网络抓取，通过电子邮件和别名进行线索追踪（pivot），将所有内容转储到一个庞大的 Markdown 文件中（`reports/_raw_data.md`）。 3. **综合分析：** Director 再次激活，读取庞大的原始数据湖，对时间线和人物简介进行交叉比对，最终为用户综合出一份精确且带有来源引用的情报简报。 ## 安装 将该技能链接到你的 OpenClaw 工作区： ``` openclaw skills install path/to/osint-stalker-repo/osint ``` ## 示例工作流 1. **用户：** "lidorshimoni 已知的最后位置是哪里？" 2. **编排器（`osint-director`）：** 检查 `reports/lidorshimoni_raw_data.md` 是否存在。结果为不存在。 3. **编排器：** 启动 `osint-harvester` 子智能体（Gemini Flash）。 4. **Harvester：** 枚举账户，抓取 GitHub 简介、LinkedIn 帖子和个人网站。将原始 Markdown 转储到数据湖中。 5. **编排器：** 重新唤醒，摄取庞大的 Markdown 文件，并综合出答案。 6. **编排器：** 回复用户："根据抓取到的 GitHub 简介（`github.com/lidorshimoni`）和 Hackaday 项目帖子（`hackaday.io/...`），已知的最后位置是以色列的基里亚特盖特（Kiryat Gat）。"

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