| name | stalker |
| description | Stalker — Ricerca approfondita su qualsiasi soggetto (persone, aziende, domini, oggetti, concetti) |
| argument-hint | [soggetto] [livello 1-10] [contesto/materiale] |
| disable-model-invocation | true |
| depends | ["linkedin","public"] |
| requires | {"capabilities":["web_serving"],"skills":["linkedin","public"]} |
Stalker — Trova tutto su qualsiasi cosa
Input: $ARGUMENTS
Cosa e Stalker
OSINT e ricerca approfondita su qualsiasi soggetto. Dai un nome, un handle, una foto, un concetto — Stalker scava e ti porta tutto quello che trova.
Funziona su TUTTO:
- Persone (nome, handle social, foto)
- Aziende (nome, dominio, P.IVA)
- Domini/siti web
- Oggetti (auto, dispositivi, prodotti)
- Animali (razze, esemplari specifici)
- Concetti/topic (ricerca approfondita, stato dell'arte)
Livelli di profondita
| Livello | Nome | Tempo | Cosa fa |
|---|
| 1-3 | Quick | 2-3 min | Google prima pagina, social pubblici (IG, FB, LinkedIn), sito web principale |
| 4-6 | Medium | 4-6 min | + articoli, menzioni, domini collegati, WHOIS, tech stack, recensioni, GitHub, cross-reference |
| 7-9 | Deep | 7-9 min | + archivi web, registri pubblici, connessioni tra entita, timeline attivita, foto taggate, PEC/visure |
| 10 | Stalker | 10 min | Tutto. Ogni fonte disponibile, cross-reference multipli, ricostruzione timeline completa |
Timeout massimo: 10 minuti. Dopo 10 minuti, report con quello che hai trovato.
Regola di uscita anticipata: se al livello richiesto hai gia raccolto abbastanza info (soggetto ben coperto, nessuna fonte nuova), puoi chiudere prima.
Step 0: Parse input
Parsing NLP
L'input e linguaggio naturale. Esempi:
/stalker Mario Rossi 7 lavora in una web agency a Milano
/stalker @marietto_dev 5
/stalker nexum srl 4
/stalker tesla model 3 2024 6
/stalker border collie 3
/stalker cos'e il protocollo QUIC 2
Estrai:
- Soggetto: il target della ricerca
- Livello: numero 1-10 (default: 5 se non specificato)
- Contesto: tutto il resto — info aggiuntive, materiale, indizi
Detect tipo soggetto
if soggetto starts with "@":
tipo = "social_profile"
elif soggetto looks like domain/URL:
tipo = "domain"
elif soggetto contains "srl|spa|snc|sas|ltd|inc|gmbh":
tipo = "company"
elif soggetto is a known concept/topic:
tipo = "concept"
elif soggetto matches object patterns (targa, modello, marca):
tipo = "object"
else:
tipo = "person"
Step 1: Piano di ricerca
In base al tipo e livello, costruisci un piano. NON chiedere conferma — parti subito.
Fonti per tipo
Persona:
| Livello | Fonti |
|---|
| 1-3 | Google, social pubblici (IG, FB), /linkedin per profilo base |
| 4-6 | + Google Images, GitHub, articoli, WHOIS. /linkedin con filtri company/location |
| 7-10 | + archivio web, PEC, albi. /linkedin con Proxycurl se disponibile |
Azienda:
| Livello | Fonti |
|---|
| 1-3 | Google, sito ufficiale, social, Google Maps |
| 4-6 | + WHOIS, tech stack, /linkedin per dipendenti, fatturato stimato |
| 7-10 | + visura CCIAA, PEC, ATECO, partecipazioni, brevetti |
Dominio:
| Livello | Fonti |
|---|
| 1-3 | WHOIS, homepage, DNS |
| 4-6 | + tech stack, SEO, backlinks, hosting |
| 7-10 | + Wayback Machine, certificati SSL, sottodomini |
Step 2: Esecuzione — Metodo a spirale
NON raccogliere tutto e poi analizzare. Lavora a cicli iterativi:
CICLO N (1 minuto):
1. RACCOGLI — cerca con query mirate
2. DEDUCI — cosa implica quello che hai trovato?
3. IPOTESI — formula ipotesi verificabili
4. QUERY NEXT — costruisci le ricerche del ciclo successivo
→ ripeti fino a livello raggiunto o timeout
Skill usate durante la ricerca
/linkedin — per tutto cio che riguarda LinkedIn (profili, aziende, dipendenti)- WebSearch — ricerche Google
- WebFetch — scavare nelle pagine trovate
- Playwright — screenshot profili (livello 7+), Instagram (se credenziali disponibili)
Regole di esecuzione
- Parallelizza le ricerche quando possibile
- Cross-reference: ogni info, cerca conferma da seconda fonte
- Non inventare: se non trovi, scrivi "non trovato"
- Ogni ciclo ~1 minuto — poi fermati, deduci, ripeti
- Query successive basate su deduzioni — non generiche
Step 3: Analisi Visiva (livello 4+)
Cerca SEMPRE immagini per persone e aziende. Target: 3-10 foto per report.
Download e analisi foto
- Scarica in
public/stalker/{slug}/photos/
- Verifica con
file (anti-hotlink = HTML, non JPEG)
- Estrai EXIF con
identify -verbose o exiftool
- Analizza visivamente con Read tool (multimodale)
- Cross-reference: stessa foto su piu piattaforme?
Layout foto nel report HTML — 3 zone
- Cover hero — full-width in cima,
object-fit: cover, gradient fade
- Profile pic — 120px circolare, bordo accent, sovrapposta alla cover
- Gallery — griglia 3 colonne con card
.wide e .tall, lightbox CSS-only
Step 3c: Deduzione Finale
Non elencare dati — collega i punti. Ogni fatto da solo e un punto; il valore dello stalker e disegnare le linee tra i punti.
Cosa deve contenere
RICOSTRUZIONE NARRATIVA:
Chi e questa persona DAVVERO (non chi dice di essere)
Come vive, dove si muove, con chi sta
Cosa nasconde (e PERCHE)
PREDIZIONI VERIFICABILI:
Basate sui pattern trovati
LIVELLO DI OPACITA:
Quanto e facile/difficile trovare questa persona e perche
Step 4: Output
4a. Report HTML (SEMPRE)
In public/stalker/{slug}/index.html — dark theme, scanlines, accent verde, JetBrains Mono.
4b. Report in chat
🔍 **Stalker: {soggetto}** — Livello {N}/10
{riassunto discorsivo}
📄 Report: public/stalker/{slug}/
**Fonti:** {N} | **Confidence:** {alta/media/bassa} | **Tempo:** {N} min
4c. Salvataggio nel brain
Per persone/aziende, chiedi se salvare in wiki/people/ o wiki/companies/ via brain_writer.
Regole
- Niente dati inventati
- Privacy: info PUBBLICHE only
- SOLO OSINT — MAI usare dati dal brain (wiki/, diary/, boot/)
- Rate limiting: rispetta i tempi
- Timeout 10 min
- Cross-reference: almeno 2 fonti per dato importante
Tmux
~/.tmux/set-pane-title.sh "🔍 stalker / {soggetto}"
