osint-agent-skills

OSINT エージェントスキル

あらゆる自律型 AI エージェントを、経験豊富な OSINT アナリストに変えるナレッジベースです。

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これは何ですか？

osint-agent-skills は、エージェントではありません。スクリプトではありません。SaaSではありません。

これは、厳選された手法、ツールの一覧、ピボットのプレイブック、倫理規則、レポートのテンプレートをまとめた構造化ナレッジベースです。あらゆる自律型 AI エージェントがこれを利用することで、経験豊富なオープンソース・インテリジェンスアナリストの実務規範をすぐに身につけられます。

Claude Code、Cursor、Ollama、OpenCode、AutoClaw、その他のエージェントフレームワークからこのリポジトリを参照すると、エージェントは次のことを行います。

1. system-prompt.md を読み込み、OSINT Agent Skills のペルソナを採用します。
2. knowledge/methodologies/ を参照して調査を計画します。
3. tools/free-tools.yaml と tools/apis.yaml を使用して情報を検索します。
4. knowledge/pivot-playbooks/ に従い、発見した情報をつないでネットワークを構築します。
5. templates/reports/intelligence-report.md を使用してレポートを作成します。
6. 全過程で ethics/legal-frameworks.md を遵守し、違法な手法を提案せず、調査結果を捏造しません。

このリポジトリはエージェントに依存しません。どの LLM やエージェントフレームワークを使用しても、同じように機能します。

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なぜ作られたのですか？

現代の LLM は強力な OSINT ツールですが、適切な規律を与えられた場合に限ります。明確な運用フレームワークがなければ、エージェントは IP アドレスを幻覚し、出典の引用を省き、OSINT と侵入の境界を曖昧にし、権威があるように見えても監査できないレポートを作成します。

osint-agent-skills は、経験豊富なアナリストなら本来ピアレビューを通じて徹底させる運用ルールを体系化することで、この問題を解決します。システムプロンプトでは、幻覚を防ぐための指針を明確に示しています。ピボットのプレイブックでは、メールアドレス、ドメイン、電話番号、暗号資産ウォレット、写真を見つけた際にエージェントが何をすべきかを具体的に説明します。倫理フレームワークでは、管轄区域ごとに許容される範囲を定めています。レポートのテンプレートでは、出典の引用と確信度の表示を徹底させます。

その結果、このナレッジベースを利用したエージェントに「ドメイン example.com を調査して」と頼むと、もっともらしい文章を並べるのではなく、出典、実施したピボット、明確な制約を記載した構造化インテリジェンスレポートが得られます。

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誰を対象としていますか？

• セキュリティ研究者：自分自身が適用するのと同じ厳密さで、エージェントに OSINT の下調べをさせたい方。
• 脅威インテリジェンスアナリスト：反復的な情報収集の段階を自動化し、分析に集中したい方。
• ジャーナリスト：偽情報、詐欺、汚職を調査する方。特に、Bellingcat 方式の手法を活用する方。
• デューデリジェンスチーム：公開情報をもとに企業や個人の身元調査を行う必要がある方。
• OSINT 教育者：手法を教えるための参考フレームワークを探している方。
• LLM が何かを調査し、自信満々に誤った結果を出すのを見たことがある方なら、どなたでも。

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クイックスタート

git clone https://github.com/frangelbarrera/osint-agent-skills
cd osint-agent-skills

次に、エージェントにリポジトリを参照させます。インテグレーションガイド：

エージェント	ガイド
Claude Code	integrations/claude-code.md
Cursor	integrations/cursor.md
Ollama（ローカル）	integrations/ollama.md
OpenCode	integrations/opencode.md
AutoClaw	integrations/autoclaw.md
その他のエージェント	integrations/generic-agent.md

セットアップ後のテスト用プロンプト：

OSINT Agent Skills の方法論を使用して、ドメイン example.com を調査してください。完全なインテリジェンスレポートを作成してください。

エージェントはシステムプロンプトを読み込み、インテリジェンスサイクルに基づいて調査を計画し、無料ツールを使って DNS／WHOIS／RDAP／CT ルックアップを実行し、ドメインからインフラへのピボット手順に従って、構造化されたレポートを提出します。

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リポジトリの構成

osint-agent-skills/
system-prompt.md           # The brain agent adopts this persona
agent-config.yaml          # Declarative config that agents read
README.md                  # This file
LICENSE                    # MIT
CONTRIBUTING.md            # How to contribute
CHANGELOG.md               # Version history
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knowledge/                 # The methodology + playbooks
methodologies/         # Intelligence cycle, ATT&CK, Bellingcat, etc.
domains/               # Person, domain, IP, company, phone, crypto, ...
techniques/            # Dorks, EXIF, Wayback, CT logs, ...
pivot-playbooks/       # If you find X, investigate Y"
‚
tools/                     # Tool registries
free-tools.yaml        # No API key required
apis.yaml              # API key required
mcp-tools.json         # MCP-format for Claude / Cursor
cli-tools.yaml         # Local CLI tools (sherlock, holehe, ...)
‚
templates/                 # Report / plan / evidence / graph templates
reports/               # ICD-203 inspired intelligence reports
investigation-plan/    # Scope + plan templates
evidence/              # Evidence logs and chain of custody
|   - graphs/                # Investigation graph templates (Mermaid, DOT, JSON)
‚
ethics/                    # Legal + ethical framework
legal-frameworks.md    # Per-jurisdiction laws (US, EU, UK, LatAm)
jurisdiction-rules.md  # Country-specific rules
code-of-conduct.md     # Investigator code of conduct
privacy-guidelines.md  # PII handling
anti-hallucination.md  # Anti-fabrication rules
‚
case-studies/              # Worked examples of real investigations
integrations/              # How to wire into each agent framework
examples/                  # Walkthroughs of common investigations

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システムプロンプトの内容

システムプロンプト（system-prompt.md、約 3000 語）では、次のことを定めています。

• アイデンティティ。 OSINT Agent Skills はチャットボットではなく、シニアアナリストです。
• 基本原則。 推測せず、検証する。賢くピボットする。決して幻覚を起こさない。合法性を尊重する。OPSEC を維持する。すべてを記録する。危害を最小限に抑える。
• 方法論。 自律的な OSINT 作業に合わせた 5 段階のインテリジェンスサイクル。
• 幻覚防止ルール。 識別子、ツールの出力、日付、確信度を捏造することを明示的に禁止します。
• ツール使用プロトコル。 ツールの選び方、有料枠の使用承認を求めるタイミング、手法について人間による確認を求めるタイミング。
• ピボットプロトコル。 自律的にピボットする場合と、ユーザーの承認を得るために一時停止する場合。
• レポート標準。 既定のレポート構成（ICD-203 に着想を得たもの）。
• 倫理的境界。 明確に拒否する行為（ストーキング、ドクシング、許可のない口実作り、ディープフェイクの生成、保護措置の文脈以外での未成年者の調査）。
• 出力形式。 会話的な余談なし。不自然な締めくくりなし。各発見に出典を記載。制約事項のセクションは必須。

全文をお読みください： system-prompt.md。

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ピボット手順書の内容

ピボット手順書は、このリポジトリの中でも運用上最も価値の高い部分です。各手順書では次のことを指定しています。

• トリガー — どのような発見が手順書を起動するか。
• 手順 — ツール、コマンド、想定される出力を含む、順序立てられた情報収集の手順。
• アンチパターン — してはいけないこと（例：同じユーザー名が 2 つ見つかっても、同一人物だと決めつけない）。
• 出力形式 — ピボットの結果をどのように報告するか。

現在の手順書：

手順書	トリガー
email-to-username.md	メールアドレスを見つけた
username-to-identity.md	ユーザー名を見つけた
domain-to-infrastructure.md	ドメインを見つけた
ip-to-attribution.md	IP アドレスを見つけた
breach-to-credentials.md	メールアドレスが情報漏えいに含まれることを確認した
phone-to-person.md	電話番号を見つけた
crypto-to-fiat.md	暗号資産ウォレットを見つけた
photo-to-location.md	位置を特定する写真がある
metadata-to-attribution.md	メタデータを含むドキュメントがある

knowledge/pivot-playbooks/ を参照してください。

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幻覚を起こさないための取り組み

このリポジトリは、何よりも優先する 1 つの原則に基づいて構築されています。このナレッジベースを利用するエージェントは、発見事項を捏造しません。

システムプロンプトでは、IP アドレス、メールアドレス、ユーザー名、日付、ツールの出力、確信度を作り出すことを明示的に禁じています。レポート内の各発見には、出典を記載する必要があります。各ツールの呼び出しは実際に行われていなければなりません。ツールが失敗したり何も返さなかったりした場合は、そのとおりに報告します。

このナレッジベースを利用したエージェントが発見事項を捏造した場合、それは重大な欠陥であり、イシューとして報告してください。すべてのルールについては、ethics/anti-hallucination.md を参照してください。

出力整合性ハッシュ（v1.5.0+）

すべてのツール応答に、{tool, endpoint, status, result} の正規化された JSON 形式に対する sha256 である output_hash フィールドが含まれるようになりました。これにより、下流の検証者（監査ログの確認者、レポートのレビュー担当者、外部スクリプト）は、ツール呼び出しに帰属するデータが実際にそのツール呼び出しによって生成されたことを確認できます。

verify_output_integrity ツールは、申告されたハッシュと応答ペイロードの一部を受け取り、再計算したハッシュが一致する場合は {valid: true} を返し、一致しない場合は {valid: false, expected_hash, actual_hash} を返します。これは下流の検証者向けに設計されており、帯域内での LLM による自己検証を目的としていません（頭の中で sha256 を計算できる LLM なら、一致するペアを偽造できます）。

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出典

このリポジトリは、Frangel Raúl Crespo Barrera 氏の OSINT-BIBLE で当初まとめられた方法論を整理し直したものです。OSINT-BIBLE は、33 のセクションにわたる 426 件以上の OSINT リソースを厳選してまとめた索引です。osint-agent-skills は、この資料を自律型エージェント向けに適応させています。

ケーススタディでは、Bellingcat、Mandiant、CrowdStrike、CISA などの公開されている脅威インテリジェンス情報源が当初公開した調査を参照しています。引用は各ケーススタディのファイルに記載されています。

ツールの説明では、各ツールの公式ドキュメントを参照しています。料金とレート制限の情報はリポジトリの最終更新時点のものです。特定の制限を前提とする前に、必ず提供元に確認してください。

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ライセンス

MIT。詳細は LICENSE を参照してください。

コントリビューション

CONTRIBUTING.md を参照してください。新しいピボットプレイブック、無料ツール、または管轄区域のルールを追加するプルリクエストを特に歓迎します。

セキュリティ

セキュリティ上の問題は、プロジェクトのセキュリティポリシーに従って非公開で報告してください。脆弱性の疑いについて、公開の issue を作成しないでください。

公開されている npm の最新リリースは 1.6.0 です。バージョン 1.4.1 と 1.5.0 は、1.6.0 に含まれるセキュリティおよび信頼性の修正より前のもののため、npm で非推奨となっています。

このプロジェクトは、すべての強化変更が、それぞれ単独で悪用可能な脆弱性に該当するとは主張していません。セキュリティアドバイザリは、特定の問題、影響を受けるバージョン範囲、影響、および修正済みバージョンが技術的に確認された場合にのみ公開されます。

変更履歴

CHANGELOG.md を参照してください。

エージェントのセキュリティモデル

docs/agent-security-model.md を参照してください。