¿Qué tipos de entidades reconoce el prompt?

Personas, empresas, organizaciones, IPs (IPv4 e IPv6), emails, dominios, URLs, teléfonos con prefijo internacional, ubicaciones (ciudades, países, coordenadas), fechas, importes monetarios, hashes y usernames de redes sociales. Si aparece algo relevante que no está en la lista, el prompt lo añade bajo "otros".

¿Funciona con textos en varios idiomas?

Sí. Está optimizado para español pero detecta bien entidades en inglés, francés, portugués y textos mezclados. Traduce automáticamente las categorías al idioma del texto de entrada.

¿Por qué el prompt no me devuelve todo lo que veo en el texto?

Es intencional: solo extrae elementos que puedan ser útiles para investigación OSINT. Ignora relleno, opiniones, adjetivos y estructura narrativa. Si necesitas todo, usa el prompt de "resumen exhaustivo".

Extractor de entidades OSINT de un texto largo

Qué hace este prompt

Le pega un bloque de texto largo (una noticia, un chat exportado, un dump de posts de un foro, transcripción de un vídeo) y el LLM te devuelve un JSON con todas las entidades OSINT relevantes: personas, empresas, IPs, emails, dominios, teléfonos, ubicaciones y fechas.

Ideal como primer paso de cualquier investigación: en 30 segundos tienes catalogado todo lo que aparece en un texto de 5000 palabras.

Cuándo usarlo

Analizar una noticia periodística larga y extraer todos los actores mencionados
Procesar un chat de WhatsApp exportado con miles de mensajes
Extraer indicadores técnicos (IOCs) de un informe de seguridad
Preprocesar transcripciones de podcasts o entrevistas
Auditar un documento filtrado antes de decidir qué investigar más

El prompt

Prompt

Eres un analista OSINT. Extrae del siguiente texto todas las entidades relevantes para investigación y devuélvelas en JSON estructurado.

Categorías a extraer:
- personas: nombres propios de individuos (incluye apellidos si aparecen)
- organizaciones: empresas, ONGs, instituciones, grupos
- ubicaciones: ciudades, países, direcciones, coordenadas GPS, lugares específicos
- fechas: cualquier fecha o rango temporal (normaliza a ISO YYYY-MM-DD cuando sea posible)
- emails: direcciones de correo (nombre@dominio.tld)
- telefonos: números con prefijo internacional o nacional identificable
- dominios: nombres de dominio DNS
- ips: direcciones IPv4 e IPv6
- urls: enlaces completos http:// o https://
- usernames: alias en redes sociales (@nombre, /u/nombre, etc.)
- hashes: MD5, SHA-1, SHA-256 o similares
- importes: cantidades monetarias con divisa
- otros: cualquier indicador OSINT relevante no clasificado arriba

Reglas:
1. Devuelve SOLO el JSON, sin texto introductorio ni conclusiones
2. Si una categoría no tiene entidades, omite la clave
3. Deduplica: cada entidad única aparece una sola vez
4. En cada entidad, incluye "valor" y "contexto" (frase breve donde aparece)
5. No inventes nada: si dudas, no lo incluyas
6. Preserva el idioma original del texto en el campo "contexto"

Formato de salida:
{
"personas": [{"valor": "Juan Pérez", "contexto": "..."}, ...],
  "dominios": [{"valor": "ejemplo.com", "contexto": "..."}, ...],
  ...
}
TEXTO A ANALIZAR:
<<<
[PEGA_AQUI_TU_TEXTO]
>>>

Ejemplo real

Si le pegas este texto:

Ejemplo de entrada

María González, directora financiera de Tecnorojo SL con sede en Madrid, envió un email desde m.gonzalez@tecnorojo.es al proveedor NorthWave (contacto: hello@northwave.io) el pasado 15 de marzo de 2024. Adjuntaba un archivo con hash SHA-256 3a8d... y solicitaba una transferencia de 45 000 EUR a la cuenta del proveedor. El servidor de correo saliente fue 88.99.12.4 y el dominio del enlace de pago era pago-northwave.com.

La salida esperada es:

Salida

{
"personas": [
{"valor": "María González", "contexto": "directora financiera de Tecnorojo SL"}
],
  "organizaciones": [
{"valor": "Tecnorojo SL", "contexto": "empresa con sede en Madrid"},
{"valor": "NorthWave", "contexto": "proveedor"}
],
  "ubicaciones": [
{"valor": "Madrid", "contexto": "sede de Tecnorojo SL"}
],
  "fechas": [
{"valor": "2024-03-15", "contexto": "envío del email"}
],
  "emails": [
{"valor": "m.gonzalez@tecnorojo.es", "contexto": "remitente"},
{"valor": "hello@northwave.io", "contexto": "destinatario"}
],
  "dominios": [
{"valor": "tecnorojo.es", "contexto": "dominio corporativo"},
{"valor": "northwave.io", "contexto": "dominio del proveedor"},
{"valor": "pago-northwave.com", "contexto": "dominio del enlace de pago"}
],
  "ips": [
{"valor": "88.99.12.4", "contexto": "servidor de correo saliente"}
],
  "importes": [
{"valor": "45000 EUR", "contexto": "transferencia solicitada"}
],
  "hashes": [
{"valor": "SHA-256 3a8d...", "contexto": "archivo adjunto"}
]
}

Variantes útiles

Solo IOCs de seguridad: cambia la lista de categorías por "ips, dominios, urls, hashes, emails" y elimina el resto. Ideal para informes de threat intelligence.
Con puntuación de importancia: añade "prioridad": "alta|media|baja" a cada entidad para que el LLM ordene por relevancia.
Idioma de salida específico: añade "responde SIEMPRE en español" al final si te devuelve mezclado.

Cuándo NO usarlo

Textos de más de 30-40 páginas: la calidad baja con contextos muy largos. Divide antes en chunks manejables.
Extracción precisa de números críticos: si un dígito mal te compromete (por ejemplo, un IBAN, una CVE, una fecha legal exacta), revisa manualmente. Los LLM a veces confunden dígitos similares.
Como fuente de verdad: es un preprocesador, no una prueba. Antes de citar cualquier entidad en un informe formal, verifica que aparece literal en el texto original.

Después de este prompt

Con el JSON de entidades ya puedes:

Pasar cada dominio por /dominio para consulta completa
Pasar cada IP por /ip-lookup y /ip-reputacion
Comprobar cada email en HIBP para brechas
Pasar cada username por /username para búsqueda cruzada