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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1912
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Python 环境(CLI / REPL 本地运行方式)
- Docker 与 Docker Compose(容器方式运行)
- 至少一个模型来源:Anthropic API Key、OpenAI 兼容端点或本地 Ollama
- 本地运行需 PATH 中存在 holehe / sherlock / sublist3r / phoneinfoga 等工具二进制
安装与启动步骤
-
1配置环境变量
在项目根目录把 .env.example 复制为 .env,填入模型 API Key;python-dotenv 会在启动时自动加载。
cp .env.example .env -
2Docker 启动
在项目根目录构建镜像并启动全部服务,首次构建需拉取依赖,耗时较长。
docker compose up --build -
3拉取本地模型
没有 API Key 时改用 Ollama 跑全本地模型,需先安装 Ollama 运行时。
ollama pull llama3.2 -
4启动 Web 界面
启动浏览器 Web UI,本地模型模式下同样可用,无需任何云端密钥。
openosint web -
5启动 REPL 调查
进入交互式 REPL 后输入 investigate 目标,智能体自动选择并串联情报工具。
openosint -
6云端免安装试用
不想安装可在浏览器或 Claude、Cursor、Windsurf 中通过 Apify 运行 Email Recon。
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY | 是 | AI 智能体所用 Anthropic 密钥,与 Ollama / OpenAI 三选一 | sk-ant-xxxxxxxx |
OPENAI_API_KEY | 否 | OpenAI 兼容端点的密钥,本地服务器可忽略 | sk-xxxxxxxx |
OPENAI_BASE_URL | 否 | OpenAI 兼容接口的基地址 | http://localhost:4000/v1 |
OPENAI_MODEL | 否 | 请求的模型名称,默认 gpt-4o-mini | gpt-4o-mini |
HIBP_API_KEY | 否 | HaveIBeenPwned v3 密钥,供 search_breach 使用 | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
SHODAN_API_KEY | 否 | Shodan 密钥,供 search_shodan 使用 | xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx |
如何确认成功
终端出现 openosint > 提示符并能接收 investigate 指令即为启动成功,报告会写入 reports/ 目录。
常见问题
Q:没有 API Key 能用吗?
A:可以。README 提供全本地方案:安装 Ollama 运行时后执行 ollama pull llama3.2,再运行 openosint web,无需任何密钥。
Q:完全不想安装 Python 或工具二进制怎么办?
A:可用云端版 OpenOSINT Email Recon,在浏览器中直接运行,或作为 MCP 工具接入 Claude、Cursor、Windsurf,无需 PATH 中有任何二进制。
Q:调查结果保存在哪里?
A:REPL 调查结束后会提示类似 reports/2026-05-11_14-32-11_report.md 的路径,报告按时间戳命名存于 reports/ 目录。
Q:密钥文件怎么被读取?
A:把密钥写进项目根目录的 .env 文件(由 .env.example 复制而来),python-dotenv 会在启动时自动加载。
注意事项
- 仅供授权范围内的安全研究使用,详见 DISCLAIMER.md。
- 除模型密钥外,HIBP、Shodan、VirusTotal、GitHub 等 API Key 均为可选,仅影响对应工具的可用性与速率。
- 云端 Apify 版本无需安装 Python 及 holehe/sherlock/sublist3r/phoneinfoga 二进制,也无需密钥。
核心亮点
- 内置 19 个专业 OSINT 工具(如 holehe、maigret),覆盖账号、邮箱、社交等多维度信息收集
- 支持多种交互方式(REPL、CLI、MCP),可灵活嵌入现有安全工具链或 IDE
- 适配 Claude、GPT-4 及本地模型,兼顾云端能力与数据隐私需求
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖 LLM 的指令理解能力,复杂任务可能需多次调整提示词
适用场景
- 安全研究人员快速收集目标公开信息,进行威胁情报初步分析
- 企业蓝队用于暴露面排查,发现员工或资产在互联网上的泄露痕迹
- 教育场景中演示 OSINT 技术,配合授权环境进行安全教学
替代项目
Recon-ng、theHarvester、SpiderFoot
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