cognis-digital/timeliner

``` pip install cognis-timeliner timeliner scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 逐步指南 1. **安装** CLI（控制台脚本 `timeliner`）： pip install cognis-timeliner 2. **将数据源合并为时间线** — `timeliner` 接受一个或多个日志/CSV 文件作为位置参数，并输出规范化、按时间排序的超级时间线： timeliner auth.log syslog.csv access.log 3. **生成机器可读的 JSON**，以便通过管道传递给其他工具： timeliner auth.log syslog.csv --format json > timeline.json 4. **阅读输出** — 每个事件都有 `ts`、`source` 和 `event` 字段；表格视图对于无法解析的时间戳会输出 `(undated)`，并在末尾显示事件/数据源的计数。使用 `jq` 进行筛选： timeliner *.log --format json | jq '.[] | select(.source=="auth.log")' 5. **在 CI 中实现自动化** — 将事件工件规范化为单一时间线： - run: pip install cognis-timeliner - run: timeliner artifacts/*.log artifacts/*.csv --format json > timeline.json ## 目录 - [为什么选择 timeliner？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关工具](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 timeliner？ 通过合并与规范化日志/工件 CSV 构建取证超级时间线 — 无需部署重量级的基础设施。 `timeliner` 具备单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，即可获取符合您现有工作流格式的优先排序结果（表格 · JSON · SARIF），将其作为 CI 的门槛，并允许代理通过 MCP 进行驱动。 ## 功能 - ✅ Todo - ✅ Fixme - ✅ Xxx - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-timeliner timeliner --version timeliner scan . # scan current project timeliner scan . --format json # machine-readable timeliner scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ timeliner scan . [HIGH ] TIM-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] TIM-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[disk / memory artifact] --> P[timeliner
parse] P --> OUT[timeline + IOCs] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `timeliner` 能够与所有主流的 AI 使用方式实现互操作： - **MCP server** — `timeliner mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `timeliner scan . --format json` 通过管道传递给任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码即可将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis timeliner** | 典型工具 | |---|:---:|:---:| | 支持自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 为 CI 提供 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生支持 (AI agents) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版本 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源授权 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 集成 可整合至您的技术栈：代码扫描使用 **SARIF**，通用场景使用 **JSON**，AI 代理使用 **MCP server** (`timeliner mcp`)，并为 SIEM/Slack/Jira 提供 webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/timeliner.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/timeliner.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/timeliner.git" # uv pip install cognis-timeliner # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/timeliner:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/timeliner # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/timeliner/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | Cloud | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/timeliner` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 **探索该套件 →** [🗂️ 全部 170+ 工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与包含 300+ 工具的 Cognis 套件无缝组合 — 统一的 JSON 输入/输出以及共享的兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下开源可见 — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业/生产用途需要授权** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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