Kavin-bm/ghostint

GhostInt 是一个由 AI 驱动的开源情报（OSINT）框架，它从分散的公开数据（社交资料、泄露记录、网络历史、电子邮件痕迹等）中构建出某个人的数字足迹全貌，并将其编织成一个生动的、可交互的知识图谱。 你可以把它想象成给浏览器赋予了**猎犬般的嗅觉**，由 Claude AI 提供动力，并将各种联系可视化为一个你可以真正探索的 3D 星座图。 ## 👻 为什么选择 GhostInt？ 我们开发它的原因是： - 手动通过 Google 搜索某人**既繁琐又不完整** - 现有的 OSINT 工具感觉就像是 2009 年设计的 - 世界需要一个用起来真正*有趣*的框架 无论你是正在审查自己数字足迹的安全研究员、寻找线索的记者，还是单纯充满好奇心的探索者——GhostInt 都能满足你的需求。 ## ✨ 功能说明 | 功能 | 描述 | |---|---| | 🕸️ **实体图谱** | 交互式 3D 图谱，映射身份、电子邮件、用户名和平台之间的联系 | | 🤖 **AI 分析** | Claude AI 将原始数据综合转化为人类可读的情报报告 | | 🔍 **多源抓取** | GitHub, HaveIBeenPwned, Hunter.io, Reddit, Twitter/X, Wayback Machine 等 | | ⚡ **实时任务** | 后台 worker 异步处理调查，并提供实时进度更新 | | 📊 **丰富的仪表盘** | 精美的 Next.js 前端，配有实时的 WebSocket 数据流 | ## 🛠️ 技术栈 ``` 👻 GhostInt ├── apps/ │ ├── api → Bun + Hono + tRPC (blazing fast backend) │ ├── web → Next.js 14 + Three.js (3D graph UI) │ ├── workers → BullMQ + Temporal (background jobs) │ └── ml-service → FastAPI (Python ML layer) └── packages/ ├── ai → Claude API integration ├── scrapers → Modular OSINT collectors ├── graph → Neo4j + Cypher queries ├── database → Prisma + PostgreSQL └── types → Shared TypeScript types ``` **基础设施：** PostgreSQL · Neo4j · Redis · Qdrant · Docker · Turborepo ## 🚀 快速开始 ``` # 前提条件：pnpm, bun, docker # 1. Clone it git clone https://github.com/Kavin-bm/ghostint.git cd ghostint # 2. Copy env 并填入你的 keys cp .env.example .env # 3. One-command setup（启动 DB，安装 deps，运行 migrations） bash scripts/setup.sh # 4. 尽情 Hack pnpm dev ``` ## 🌐 数据来源 | 来源 | 类型 | 状态 | |---|---|---| | 🐙 GitHub | 社交 | ✅ 已上线 | | 🔓 HaveIBeenPwned | 泄露检测 | ✅ 已上线 | | 📧 Hunter.io | 邮箱查询 | 🔜 计划中 | | 🐦 Twitter / X | 社交 | 🔜 计划中 | | 👽 Reddit | 社交 | 🔜 计划中 | | 🌐 Google | 网页搜索 | 🔜 计划中 | | 🕰️ Wayback Machine | 历史数据 | 🔜 计划中 | ## ⚖️ 法律与道德 GhostInt 旨在用于： - ✅ 安全研究与教育 - ✅ 审查**自己的**数字足迹 - ✅ 调查性新闻报道（须获得同意） - ✅ 授权后的背景调查 - ❌ 跟踪、骚扰或人肉搜索 - ❌ 任何未经授权的监视 ## 🤝 贡献 欢迎提交 PR。如果你有关于抓取器的想法、新的数据源，或者只是想修复我糟糕的变量命名——欢迎提交 issue，让我们交流一下。

由 Kavin 用 👻 和过量咖啡因倾力打造

标签：Neo4j, OSINT工具, Three.js, 实时处理, 搜索引擎查询, 数据泄露, 测试用例, 自动化攻击, 请求拦截, 逆向工具