尧图网页设计 
Social Analyzer 使用指南在 1000 平台上定位用户档案【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzerSocial Analyzer 是一个开源 OSINT 工具在 1000 社交媒体网站上搜索并分析指定用户名对应的用户档案提供 Web 应用默认端口 9005、命令行和 Python 包三种使用入口。你给它一个用户名或逗号分隔的多个它按内置规则逐一访问各平台返回 0~100 的可信度评分再叠加字符串分析、元数据提取与可视化。先判断它适不适合你的场景结论手里只有用户名、想低成本扫一遍公开页面时它很合适想看登录墙后的内容它帮不上忙。适用安全研究、网络调查、个人信息暴露面自查批量用户名用逗号分隔一次提交不适用slow 模式依赖浏览器环境且 CLI 中不可用不适合频繁大批量跑原理一句话它维护着一张用户名 → URL 模板 页面特征的规则表请求命中的特征越多评分越高——本质上是带置信度的批量探测。三种安装方式怎么选 按使用频率选不要按喜好选方式适合谁说明Web 应用Node.js新手、偶尔使用图形界面启动后访问 http://0.0.0.0:9005/app.html命令行Node CLI脚本化、要可控参数装完依赖直接跑nodejs app.js仅支持 fast 模式Python 包嵌入现有工作流pip3 install social-analyzer可 import 成对象调用安装并以 Web 应用方式启动sudo apt-get install -y firefox-esr tesseract-ocr git nodejs npm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer cd social-analyzer npm install npm start各模块modules/fast-scan.js、modules/slow-scan.js 等由engine.js统一调度数据文件集中在data/目录。一条命令完成初筛初筛推荐 fast 模式加三个参数覆盖绝大多数场景nodejs app.js --username johndoe,janedoe --metadata --top 100 --filter good。参数作用取值示例--username用户名必填johndoe或johndoe,janedoe--top只查排名前 N 的平台100--metadata提取档案元数据布尔开关--filter按可信度筛选good/good,maybe/all--websites指定平台空格分隔youtube tiktok tumblr--mode扫描模式fast/slow/special--method结果展示方式find/get/all--countries按国家筛选us br ru--type按网站类型筛选adult、music等--output输出格式pretty/json--list列出全部可用平台—Python 入口的用法与参数基本一致python3 -m social-analyzer --username johndoe --filter good。读懂 good、maybe、bad 评分每条结果带 0~100 的 rate分越高档案存在的可信度越高。good基本等于确认存在maybe是页面正常但没有命中特征需要人工点开确认默认只显示good排查漏报时把--filter放宽到good,maybe或all。部分站点返回 blocked 或 invalid 属于预期行为不是工具故障。深挖元数据、批量与可视化 初筛之后还有三步能把信息榨干元数据与模式加--metadata --extract从已发现档案中提取标题、创建时间等字段字符串分析把用户名拆开看——排列组合、按大写分段、提取数字推测年龄段、查词源与常见词帮助判断这个名字可能属于哪类人关系可视化Web 端用 Ixora 力导向图展示元数据关联见 public/graph.html多个档案之间的交叉点一眼可见special 模式针对 Facebook手机号或昵称、Gmail、Google 有专属检测逻辑适合有明确线索时定向跑。结果不准或太慢怎么办太慢调小--top、用--websites锁定平台或改回 fast 模式slow 模式走 WebDriver 模拟浏览器天然慢命中 blocked / invalid换 user-agent--headers、用--timeout拉长请求间隔怀疑漏报--method all同时启用 find 与 get 两种检测再复查 failed 列表Python 依赖报错运行项目内的auto_pip.sh自动安装平台规则集中在 data/sites.json约 999 个网站条目、2600 多条检测规则你可以直接编辑增删。本项目采用 AGPL-3.0 许可工具本身没有访问控制建议只在本地使用并遵守目标平台的服务条款。手边有用户名清单的话可以先跑一条--top 100的初筛从 rate 分布开始看。【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Social Analyzer 使用指南：在 1000+ 平台上定位用户档案
Social Analyzer 使用指南在 1000 平台上定位用户档案【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzerSocial Analyzer 是一个开源 OSINT 工具在 1000 社交媒体网站上搜索并分析指定用户名对应的用户档案提供 Web 应用默认端口 9005、命令行和 Python 包三种使用入口。你给它一个用户名或逗号分隔的多个它按内置规则逐一访问各平台返回 0~100 的可信度评分再叠加字符串分析、元数据提取与可视化。先判断它适不适合你的场景结论手里只有用户名、想低成本扫一遍公开页面时它很合适想看登录墙后的内容它帮不上忙。适用安全研究、网络调查、个人信息暴露面自查批量用户名用逗号分隔一次提交不适用slow 模式依赖浏览器环境且 CLI 中不可用不适合频繁大批量跑原理一句话它维护着一张用户名 → URL 模板 页面特征的规则表请求命中的特征越多评分越高——本质上是带置信度的批量探测。三种安装方式怎么选 按使用频率选不要按喜好选方式适合谁说明Web 应用Node.js新手、偶尔使用图形界面启动后访问 http://0.0.0.0:9005/app.html命令行Node CLI脚本化、要可控参数装完依赖直接跑nodejs app.js仅支持 fast 模式Python 包嵌入现有工作流pip3 install social-analyzer可 import 成对象调用安装并以 Web 应用方式启动sudo apt-get install -y firefox-esr tesseract-ocr git nodejs npm git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer cd social-analyzer npm install npm start各模块modules/fast-scan.js、modules/slow-scan.js 等由engine.js统一调度数据文件集中在data/目录。一条命令完成初筛初筛推荐 fast 模式加三个参数覆盖绝大多数场景nodejs app.js --username johndoe,janedoe --metadata --top 100 --filter good。参数作用取值示例--username用户名必填johndoe或johndoe,janedoe--top只查排名前 N 的平台100--metadata提取档案元数据布尔开关--filter按可信度筛选good/good,maybe/all--websites指定平台空格分隔youtube tiktok tumblr--mode扫描模式fast/slow/special--method结果展示方式find/get/all--countries按国家筛选us br ru--type按网站类型筛选adult、music等--output输出格式pretty/json--list列出全部可用平台—Python 入口的用法与参数基本一致python3 -m social-analyzer --username johndoe --filter good。读懂 good、maybe、bad 评分每条结果带 0~100 的 rate分越高档案存在的可信度越高。good基本等于确认存在maybe是页面正常但没有命中特征需要人工点开确认默认只显示good排查漏报时把--filter放宽到good,maybe或all。部分站点返回 blocked 或 invalid 属于预期行为不是工具故障。深挖元数据、批量与可视化 初筛之后还有三步能把信息榨干元数据与模式加--metadata --extract从已发现档案中提取标题、创建时间等字段字符串分析把用户名拆开看——排列组合、按大写分段、提取数字推测年龄段、查词源与常见词帮助判断这个名字可能属于哪类人关系可视化Web 端用 Ixora 力导向图展示元数据关联见 public/graph.html多个档案之间的交叉点一眼可见special 模式针对 Facebook手机号或昵称、Gmail、Google 有专属检测逻辑适合有明确线索时定向跑。结果不准或太慢怎么办太慢调小--top、用--websites锁定平台或改回 fast 模式slow 模式走 WebDriver 模拟浏览器天然慢命中 blocked / invalid换 user-agent--headers、用--timeout拉长请求间隔怀疑漏报--method all同时启用 find 与 get 两种检测再复查 failed 列表Python 依赖报错运行项目内的auto_pip.sh自动安装平台规则集中在 data/sites.json约 999 个网站条目、2600 多条检测规则你可以直接编辑增删。本项目采用 AGPL-3.0 许可工具本身没有访问控制建议只在本地使用并遵守目标平台的服务条款。手边有用户名清单的话可以先跑一条--top 100的初筛从 rate 分布开始看。【免费下载链接】social-analyzerAPI, CLI, and Web App for analyzing and finding a persons profile in 1000 social media \ websites项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/so/social-analyzer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考