Prompts OSINT
Prompts OSINT para Claude y otros LLM
Prompts en español probados para análisis OSINT: extraer entidades, correlacionar perfiles, interpretar WHOIS/DMARC, generar dorks, contextualizar EXIF y estructurar dossieres. Cada uno con contexto, cuándo NO usarlo, y qué herramientas de Argos lo complementan.
Sobre los LLMs y OSINT. Los modelos como Claude son excelentes analizando datos que les pegas: síntesis, correlación, extracción de entidades, reformulación en lenguaje humano. Son malísimos "investigando" por su cuenta —alucinan hechos, inventan citas, se equivocan de fechas. Todos los prompts de esta colección son de análisis, no de investigación autónoma.
Análisis y correlación
3 promptsExtraer entidades, correlacionar identidades, comparar perfiles.
Extractor de entidades OSINT de un texto largo
Prompt para que Claude extraiga personas, empresas, IPs, emails, dominios, teléfonos, ubicaciones, fechas y otros indicadores de un bloque de texto largo, y los devuelva estructurados.
Interpretar cabeceras de email en lenguaje natural
Pega las cabeceras completas de un email y este prompt te devuelve un análisis en lenguaje humano: ruta real, IPs, verdicto SPF/DKIM/DMARC, red flags de phishing y recomendaciones.
Comparar dos perfiles y evaluar si es la misma persona
Pega dos volcados de perfiles (biografía, publicaciones, foto de perfil descrita, red social) y el prompt evalúa si es probable que sean la misma persona, con confianza y evidencias concretas.
Dominios e infraestructura
3 promptsInterpretar WHOIS, DMARC, dorks, señales de red.
Interpretar un WHOIS/RDAP y detectar red flags
Pega la respuesta JSON de WHOIS/RDAP de un dominio y el prompt evalúa señales sospechosas: dominio muy reciente, titular oculto, registrador problemático, país incongruente, fechas anómalas.
Analizar registros SPF y DMARC y sugerir mejoras
Pega los registros SPF y DMARC de un dominio y el prompt te dice si están bien configurados, dónde fallan y qué exactamente cambiar. Explicación en español para no expertos.
Generar Google dorks personalizados para un objetivo
Describe tu objetivo (persona, empresa, filtración concreta) y el prompt te genera una batería de Google dorks precisos para investigarlo, adaptados en español y agrupados por intención.
Contenido y multimedia
2 promptsAnalizar metadatos, detectar phishing, contextualizar contenido.
Contextualizar metadatos EXIF de una foto
Pega el dump EXIF de una foto y el prompt lo traduce a implicaciones OSINT: qué revela sobre el fotógrafo, el dispositivo, la ubicación, cuándo fue tomada, si pasó por redes sociales.
Detectar patrones de phishing en un email pegado
Pega un email completo (cuerpo + cabeceras si tienes) y el prompt evalúa señales de phishing: urgencia artificial, dominio remitente vs enlaces, adjuntos, spoofing, ingeniería social.
Síntesis y organización
2 promptsCronologías, dossieres, ordenar caos en estructura.
Construir cronología a partir de eventos desordenados
Pega notas desordenadas con fechas (chat exportado, logs, cronología dispersa) y el prompt te devuelve una cronología ordenada, con lagunas identificadas y cruce de zonas horarias.
Estructurar un dossier OSINT a partir de notas sueltas
Pega tus notas de investigación (fragmentos, capturas transcritas, datos sueltos) y el prompt las organiza en un dossier estructurado con secciones estándar: sujeto, infraestructura, redes, cronología, hallazgos, huecos.
Cómo usar estos prompts bien
Copia el prompt entero con el botón "Copiar" que aparece en cada página. Pégalo en Claude (o el LLM que uses) y sustituye el bloque de placeholder por tus datos reales. El asistente hará el trabajo de análisis y te devolverá algo estructurado.
Verifica siempre la salida contra tus datos originales. Los LLMs pueden equivocarse en detalles concretos (una IP mal, una fecha mal, un nombre inventado). Trátalos como un becario muy rápido con memoria imperfecta: útil para agilizar el trabajo pero necesita supervisión.
Los prompts están escritos para funcionar bien en Claude Sonnet 4.6 o superior. En otros modelos (GPT-4, Gemini) suelen funcionar igualmente con calidad similar; en modelos pequeños (Haiku, Mini) la calidad baja notablemente en las tareas más complejas.