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O Comissário Jules Maigret

soxoj/maigret

Pastas e arquivos

Nome
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Navegação nos arquivos do repositório

Maigret

Emblema da versão PyPI para Maigret Contagem de downloads do PyPI para Maigret Versão mínima do Python necessária: 3.10+ Distintivo de licença para Maigret Contagem de visualizações para o projeto Maigret

O Comissário Jules Maigret é um detetive policial francês fictício, criado por Georges Simenon. Seu método de investigação é baseado na compreensão da personalidade de diferentes pessoas e suas interações.

👉👉👉 Bot de telegrama on-line

Sobre

Maigret coleta um dossiê sobre uma pessoa somente pelo nome de usuário , verificando contas em um grande número de sites e reunindo todas as informações disponíveis de páginas da web. Nenhuma chave de API é necessária. Maigret é um fork fácil de usar e poderoso do Sherlock .

Atualmente suporta mais de 3000 sites ( lista completa ), a pesquisa é lançada contra 500 sites populares em ordem decrescente de popularidade por padrão. Também suporta verificação de sites Tor, sites I2P e domínios (via resolução de DNS).

Desenvolvido por Maigret

Estas são ferramentas profissionais para análise de conteúdo de mídia social e investigações OSINT que usam Maigret (os banners são clicáveis).

API de Links Sociais Links sociais Crimewall Pesquisa de usuário

Principais características

  • Análise de página de perfil, extração de informações pessoais, links para outros perfis, etc.
  • Pesquisa recursiva por novos nomes de usuários e outros IDs encontrados
  • Pesquisar por tags (categorias de sites, países)
  • Censura e detecção de captcha
  • Solicita novas tentativas

Veja a descrição completa dos recursos do Maigret na documentação .

Instalação

‼️Maigret está disponível online via bot oficial do Telegram . Considere usá-lo se não quiser instalar nada.

Windows

Os binários EXE autônomos para Windows estão localizados na seção Releases do repositório GitHub.

Guia em vídeo sobre como executá-lo: https://youtu.be/qIgwTZOmMmM .

Instalação em Cloud Shells

Você pode iniciar o Maigret usando shells de nuvem e notebooks Jupyter. Pressione um dos botões abaixo e siga as instruções para iniciá-lo no seu navegador.

Abrir no Cloud Shell Executar no Replit

Aberto em Colab Abrir no fichário

Instalação local

O Maigret pode ser instalado usando pip, Docker ou simplesmente iniciado a partir do repositório clonado.

OBSERVAÇÃO : Python 3.10 ou superior e pip são necessários, Python 3.11 é recomendado.

# install from pypi
pip3 install maigret

# usage
maigret username

Clonando um repositório

# or clone and install manually
git clone https://github.com/soxoj/maigret && cd maigret

# build and install
pip3 install .

# usage
maigret username

Estivador

# official image
docker pull soxoj/maigret

# usage
docker run -v /mydir:/app/reports soxoj/maigret:latest username --html

# manual build
docker build -t maigret .

Exemplos de uso

# make HTML, PDF, and Xmind8 reports
maigret user --html
maigret user --pdf
maigret user --xmind #Output not compatible with xmind 2022+

# search on sites marked with tags photo & dating
maigret user --tags photo,dating

# search on sites marked with tag us
maigret user --tags us

# search for three usernames on all available sites
maigret user1 user2 user3 -a

Use maigret --helppara obter a descrição completa das opções. As opções também são documentadas .

Interface da Web

Você pode executar o Maigret com uma interface web, onde pode visualizar o gráfico com os resultados e baixar relatórios de todos os formatos em uma única página.

Capturas de tela da interface da Web

Interface da Web: como começar

Interface web: resultados

Instruções:

  1. Execute o Maigret com o --websinalizador e especifique o número da porta.
maigret --web 5000
  1. Abra http://127.0.0.1:5000 no seu navegador e digite um ou mais nomes de usuários para fazer uma pesquisa.

  2. Aguarde um pouco a conclusão da pesquisa e visualize o gráfico com os resultados, a tabela com todas as contas encontradas e baixe os relatórios de todos os formatos.

Contribuindo

O Maigret tem código-fonte aberto, então você pode contribuir com seus próprios sites adicionando-os ao data.jsonarquivo ou fazer alterações no código!

Para mais informações sobre desenvolvimento e contribuição, leia a documentação de desenvolvimento .

Demonstração com análise de página e pesquisa recursiva de nome de usuário

Vídeo (asciinema)

asciicast

Relatórios

Relatório em PDF , relatório em HTML

Captura de tela do relatório HTML

Captura de tela do relatório XMind 8

Saída de console completa

Isenção de responsabilidade

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Opinião

Se você tiver alguma dúvida, sugestão ou feedback, sinta-se à vontade para abrir um problema , criar uma discussão no GitHub ou entrar em contato com o autor diretamente via Telegram .

Classificação SOWEL

Esta ferramenta usa as seguintes técnicas OSINT:

Licença

MIT © Maigret
MIT © Sherlock Project
Criador original do Sherlock Project - Siddharth Dushantha

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