实战用User Scanner JSON输出搭建你自己的OSINT调查流水线【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 715 actively maintained scan vectors (185 email / 530 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scannerUser Scanner 是一款 2-in-1 的 Email Username OSINT 扫描套件覆盖 715 扫描向量。本文将带你实战利用它的JSON 输出搭建一条可自动化的 OSINT 数字足迹调查流水线从一条命令导出结构化报告到解析字段、过滤命中、批量处理最后进阶到交叉扫描Cross-Scan深度挖掘。为什么 OSINT 调查需要 JSON 流水线传统 OSINT 工具的终端输出只能看无法用。而 User Scanner 的每条结果都会被序列化为标准 JSON 对象意味着你可以把它接进数据聚合导入 SQLite / pandas按类别统计目标活跃度自动跳转命中一条 Instagram 账号自动触发下一轮用户名扫描报告生成批量调查时直接产出可归档的结构化证据AI 集成原生 MCP 服务器让 LLM 直接消费扫描数据报告导出的核心逻辑位于 user_scanner/core/formatter.py 与 user_scanner/core/result.py。三步导出 JSON 扫描报告安装只需一行命令也可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner后本地运行pip install user-scanner然后用-f json指定格式、-o指定输出文件三种典型场景场景命令单用户名扫描user-scanner -u johndoe -f json -o results.json单邮箱扫描user-scanner -e johndoegmail.com -f json -o email_report.json批量文件扫描user-scanner -uf usernames.txt -f json -o batch.json 加--all可保留 Not Found / Error 等全部结果默认只显示命中项加-c dev或-m github,instagram可只扫指定类别/模块大幅缩短调查耗时。完整参数见 docs/FLAGS.md。读懂 JSON每个字段都是线索打开results.json你看到的是一个结果数组每条记录结构如下示例来自 docs/EXAMPLES.md{ status: Registered, reason: , email: targetexample.com, site_name: Instagram, category: Social, url: https://www.instagram.com/target, extra: { username: target, follower_count: 1250, following_count: 340, verified: False }, media: {} }字段速查表字段含义调查价值status邮箱为Registered/Not Registered用户名为Found/Not Found另有Error/Skipped判定目标是否存在reason失败或跳过原因如 HTTP 403、网络超时区分真没有和被反爬拦了site_name/category平台名称与所属分类Social、Dev、Gaming…勾勒目标兴趣画像url目标主页/注册页地址直接取证入口extra头像、简介、粉丝数、UID、认证状态等元数据高价值挖掘区media头像等媒体资源链接关联身份比对状态标签的生成规则写在 user_scanner/core/result.py 的Status.to_label()中——引擎会自动根据扫描的是邮箱还是用户名切换措辞。流水线实战JSON 的 3 种常见玩法1️⃣ 快速过滤命中项——只保留真实账号user-scanner -u johndoe -f json -o r.json --all jq [.[] | select(.statusFound or .statusRegistered)] r.json2️⃣ 提取元数据画像——从extra字段挖出所有公开信息jq .[] | select(.extra ! {}) | {site: .site_name, extra: .extra} r.json3️⃣ 用 Python 搭自动化流水线——User Scanner 本身就是一个 Python 库into_json()把结果列表打包为合法 JSON 数组as_dict()返回原生字典可直接喂给数据库或 API详见 docs/USAGE.mdimport asyncio from user_scanner.core import engine from user_scanner.core.formatter import into_json async def main(): # 扫整个 social 类别结果写入流水线文件 results await engine.check_category(social, johndoe123, is_emailFalse) with open(pipeline_input.json, w) as f: f.write(into_json(results)) asyncio.run(main())进阶让 JSON 触发下一轮调查单轮扫描只是起点。User Scanner 的--cross-scan引擎会自动从初始结果里挖掘暴露的昵称、社交链接和公开邮箱并以这些新线索为轴心继续扫描。把 cross-scan 和 JSON 导出组合user-scanner -e johndoegmail.com --cross-scan --cross-depth 2 -f json -o deep.json--cross-depth 2链路跟两跳层层剥开身份图谱--cross-links verified只从平台官方字段验证过的链接跳转减少误报同时挂上--hudson可查询目标是否出现在 Hudson Rock 信息窃取木马泄露日志中为调查优先级加分跳转机制、置信度打分与成本模型详见 docs/CROSS_SCAN.md。你的 OSINT 调查流水线清单阶段命令要点产出① 初筛-u/-e-c缩小范围快速定位活跃平台② 全量取证-f json -o--all完整结构化报告③ 深挖--cross-scan --cross-depth关联账号图谱④ 威胁情报--hudson泄露日志命中⑤ 自动化库模式engine.check_all可编程流水线写在最后JSON 是 OSINT 流水线与 User Scanner 之间的通用语言一条命令导出、jq即时过滤、Python 深度定制、cross-scan 自动扩线。从单点扫描到全自动调查网络这套开源套件把每一步都留了标准化接口给你。动手试试吧——你离一条属于自己的 OSINT 调查流水线只差一条user-scanner -f json命令。⚠️ 本工具仅用于教育、授权安全研究与防御性 OSINT 调查请遵守当地法律法规。【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 715 actively maintained scan vectors (185 email / 530 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 实战：用User Scanner JSON输出搭建你自己的OSINT调查流水线
实战用User Scanner JSON输出搭建你自己的OSINT调查流水线【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 715 actively maintained scan vectors (185 email / 530 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scannerUser Scanner 是一款 2-in-1 的 Email Username OSINT 扫描套件覆盖 715 扫描向量。本文将带你实战利用它的JSON 输出搭建一条可自动化的 OSINT 数字足迹调查流水线从一条命令导出结构化报告到解析字段、过滤命中、批量处理最后进阶到交叉扫描Cross-Scan深度挖掘。为什么 OSINT 调查需要 JSON 流水线传统 OSINT 工具的终端输出只能看无法用。而 User Scanner 的每条结果都会被序列化为标准 JSON 对象意味着你可以把它接进数据聚合导入 SQLite / pandas按类别统计目标活跃度自动跳转命中一条 Instagram 账号自动触发下一轮用户名扫描报告生成批量调查时直接产出可归档的结构化证据AI 集成原生 MCP 服务器让 LLM 直接消费扫描数据报告导出的核心逻辑位于 user_scanner/core/formatter.py 与 user_scanner/core/result.py。三步导出 JSON 扫描报告安装只需一行命令也可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner后本地运行pip install user-scanner然后用-f json指定格式、-o指定输出文件三种典型场景场景命令单用户名扫描user-scanner -u johndoe -f json -o results.json单邮箱扫描user-scanner -e johndoegmail.com -f json -o email_report.json批量文件扫描user-scanner -uf usernames.txt -f json -o batch.json 加--all可保留 Not Found / Error 等全部结果默认只显示命中项加-c dev或-m github,instagram可只扫指定类别/模块大幅缩短调查耗时。完整参数见 docs/FLAGS.md。读懂 JSON每个字段都是线索打开results.json你看到的是一个结果数组每条记录结构如下示例来自 docs/EXAMPLES.md{ status: Registered, reason: , email: targetexample.com, site_name: Instagram, category: Social, url: https://www.instagram.com/target, extra: { username: target, follower_count: 1250, following_count: 340, verified: False }, media: {} }字段速查表字段含义调查价值status邮箱为Registered/Not Registered用户名为Found/Not Found另有Error/Skipped判定目标是否存在reason失败或跳过原因如 HTTP 403、网络超时区分真没有和被反爬拦了site_name/category平台名称与所属分类Social、Dev、Gaming…勾勒目标兴趣画像url目标主页/注册页地址直接取证入口extra头像、简介、粉丝数、UID、认证状态等元数据高价值挖掘区media头像等媒体资源链接关联身份比对状态标签的生成规则写在 user_scanner/core/result.py 的Status.to_label()中——引擎会自动根据扫描的是邮箱还是用户名切换措辞。流水线实战JSON 的 3 种常见玩法1️⃣ 快速过滤命中项——只保留真实账号user-scanner -u johndoe -f json -o r.json --all jq [.[] | select(.statusFound or .statusRegistered)] r.json2️⃣ 提取元数据画像——从extra字段挖出所有公开信息jq .[] | select(.extra ! {}) | {site: .site_name, extra: .extra} r.json3️⃣ 用 Python 搭自动化流水线——User Scanner 本身就是一个 Python 库into_json()把结果列表打包为合法 JSON 数组as_dict()返回原生字典可直接喂给数据库或 API详见 docs/USAGE.mdimport asyncio from user_scanner.core import engine from user_scanner.core.formatter import into_json async def main(): # 扫整个 social 类别结果写入流水线文件 results await engine.check_category(social, johndoe123, is_emailFalse) with open(pipeline_input.json, w) as f: f.write(into_json(results)) asyncio.run(main())进阶让 JSON 触发下一轮调查单轮扫描只是起点。User Scanner 的--cross-scan引擎会自动从初始结果里挖掘暴露的昵称、社交链接和公开邮箱并以这些新线索为轴心继续扫描。把 cross-scan 和 JSON 导出组合user-scanner -e johndoegmail.com --cross-scan --cross-depth 2 -f json -o deep.json--cross-depth 2链路跟两跳层层剥开身份图谱--cross-links verified只从平台官方字段验证过的链接跳转减少误报同时挂上--hudson可查询目标是否出现在 Hudson Rock 信息窃取木马泄露日志中为调查优先级加分跳转机制、置信度打分与成本模型详见 docs/CROSS_SCAN.md。你的 OSINT 调查流水线清单阶段命令要点产出① 初筛-u/-e-c缩小范围快速定位活跃平台② 全量取证-f json -o--all完整结构化报告③ 深挖--cross-scan --cross-depth关联账号图谱④ 威胁情报--hudson泄露日志命中⑤ 自动化库模式engine.check_all可编程流水线写在最后JSON 是 OSINT 流水线与 User Scanner 之间的通用语言一条命令导出、jq即时过滤、Python 深度定制、cross-scan 自动扩线。从单点扫描到全自动调查网络这套开源套件把每一步都留了标准化接口给你。动手试试吧——你离一条属于自己的 OSINT 调查流水线只差一条user-scanner -f json命令。⚠️ 本工具仅用于教育、授权安全研究与防御性 OSINT 调查请遵守当地法律法规。【免费下载链接】user-scanner️♂️ (2-in-1) Email Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 715 actively maintained scan vectors (185 email / 530 username) for security research, investigations, and digital footprinting.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/us/user-scanner创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考