User Scanner批量调查工作流-uf/-ef配合文件输出完成大规模排查【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 合 1 的 Email Username OSINT 扫描套件内置 715 个活跃维护的扫描向量。它的批量调查工作流——用-uf/-ef从文件读取成百上千个目标再配合-o将结果导出为 JSON、CSV 或 PDF——是安全研究员做大规模数字足迹排查的核心能力。本文带你从零跑通这套工作流。 为什么需要批量调查工作流单次扫描-u指定用户名、-e指定邮箱适合验证单个目标。但实际调查中你手上往往是一份名单疑似同一团伙的账号、事件相关邮箱、待排查的用户 ID……逐个输入显然不现实。User Scanner 为此设计了两条批量入口和一条文件输出通道能力参数说明批量用户名扫描-uf, --username-file从文件读取用户名每行一个批量邮箱扫描-ef, --email-file从文件读取邮箱每行一个结果导出-f {csv,json,pdf}-o将结果保存为结构化文件完整的参数说明可查阅 docs/FLAGS.md。 第一步准备目标文件-uf / -ef目标文件是纯文本格式规则非常宽松每行一个目标行尾自动去除空白#开头的行会被当作注释跳过方便你在文件里写备注空行自动忽略user-scanner -uf usernames.txt # 批量用户名扫描 user-scanner -ef emails.txt # 批量邮箱扫描一个典型的目标文件长这样# 待排查账号清单 alice_doe bob.smith # 备注以下来自事件报告 carol2024两个贴心的细节邮箱格式自动校验。批量模式下每个邮箱都会先通过格式检查见 user_scanner/core/helpers.py格式不合法的目标会被跳过并给出提示不会污染整场扫描。自动识别扫描类型。-uf走 530 个用户名扫描向量-ef走 185 个邮箱扫描向量无需额外声明。 第二步文件输出-f -o扫描完成后所有结果默认只打印在终端。加-f与-o就能落盘为文件共 3 种格式user-scanner -uf usernames.txt -f json -o results.json user-scanner -ef emails.txt -f csv -o emails.csv user-scanner -uf usernames.txt -f pdf -o report.pdf格式可以省略-f直接用-o指定文件时工具会根据扩展名.json/.csv/.pdf自动推断格式见 user_scanner/main.py。批量调查时还有一个重要的行为——多目标自动拆分文件当文件中有多个目标且你指定了-o工具会为每个目标单独生成一份文件命名为{文件名}_{目标名}.{扩展名}例如results_alice_doe.json、results_bob.smith.json各目标的报告互不混杂。三种格式的适用场景格式特点适合场景JSON含完整元数据头像、粉丝数、简介等extra字段可重复运行追加写入交给脚本 / AI 二次分析CSV扁平表格同样支持追加模式Excel 透视、批量筛选PDF带目标头像的专业报告可用--no-pdf-media关闭抓图存档、交付调查对象 JSON 与 CSV 采用追加写入多次运行同一-o路径历史结果会保留并累加方便分批次排查时持续积累数据。⚡ 第三步缩小范围提速大规模排查批量扫描时跑满全部 715 向量 × N 个目标时间和流量都很可观。两个参数可以精准收窄扫描范围-c, --category只扫指定类别支持逗号分隔多类别-m, --module只扫指定模块# 只查名单中每个账号在社交平台与开发者平台的存在 user-scanner -uf usernames.txt -c social,dev -f csv -o social_check.csv # 只核对几个关键站点速度最快 user-scanner -ef emails.txt -m github,stackoverflow,pinterest -f json -o key_sites.json想确认自己可用的类别和模块名运行user-scanner -lu用户名侧或-le邮箱侧会以自适应网格列出全部类别与模块。️ 第四步让大规模扫描更稳批量目标越多越要控制节奏、避免被目标站点风控。推荐搭配参数作用-d, --delay目标之间的请求间隔秒批量场景强烈建议设置例如-d 2-t, --timeout覆盖单请求超时时间秒-C, --concurrency覆盖并发上限用户名扫描默认 60邮箱默认 25弱网环境可调低-P, --proxy-file--validate-proxies从文件加载代理轮询并先做健康校验--all同时输出 Not Found / Error 等全部状态便于统计覆盖率--no-nsfw排除 NSFW 站点办公网络环境适用-v, --verbose打印各站点的完整 URL引擎侧的并发调度由 user_scanner/core/orchestrator.py 实现默认 60 并发线程池跑满各类平台配合上面的节流参数可以在速度和稳定之间自由权衡。 一套可直接套用的组合命令# 场景1小规模名单 全量向量 JSON 存档 user-scanner -uf targets.txt -f json -o report.json # 场景2大规模名单 类别收窄 限速 CSV 追加 user-scanner -ef list.txt -c social,creator -d 2 -f csv -o footprint.csv # 场景3关键站点核对 详细输出 PDF 报告 user-scanner -uf list.txt -m github,linkedin,instagram -v -f pdf -o brief.pdf 小结User Scanner 的批量调查工作流可以归纳为三步喂文件把目标整理成一行一个的文本文件用-uf/-ef传入收窄范围用-c/-m只扫必要类别或站点用-d/-C控制节奏落盘归档用-f-o输出 JSON / CSV / PDF多目标自动拆分为独立报告方便后续筛选、透视与交付。更多参数细节见 docs/FLAGS.md扫描样例与输出预览见 docs/EXAMPLES.md。【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 User Scanner批量调查工作流：-uf/-ef配合文件输出完成大规模排查
User Scanner批量调查工作流-uf/-ef配合文件输出完成大规模排查【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 合 1 的 Email Username OSINT 扫描套件内置 715 个活跃维护的扫描向量。它的批量调查工作流——用-uf/-ef从文件读取成百上千个目标再配合-o将结果导出为 JSON、CSV 或 PDF——是安全研究员做大规模数字足迹排查的核心能力。本文带你从零跑通这套工作流。 为什么需要批量调查工作流单次扫描-u指定用户名、-e指定邮箱适合验证单个目标。但实际调查中你手上往往是一份名单疑似同一团伙的账号、事件相关邮箱、待排查的用户 ID……逐个输入显然不现实。User Scanner 为此设计了两条批量入口和一条文件输出通道能力参数说明批量用户名扫描-uf, --username-file从文件读取用户名每行一个批量邮箱扫描-ef, --email-file从文件读取邮箱每行一个结果导出-f {csv,json,pdf}-o将结果保存为结构化文件完整的参数说明可查阅 docs/FLAGS.md。 第一步准备目标文件-uf / -ef目标文件是纯文本格式规则非常宽松每行一个目标行尾自动去除空白#开头的行会被当作注释跳过方便你在文件里写备注空行自动忽略user-scanner -uf usernames.txt # 批量用户名扫描 user-scanner -ef emails.txt # 批量邮箱扫描一个典型的目标文件长这样# 待排查账号清单 alice_doe bob.smith # 备注以下来自事件报告 carol2024两个贴心的细节邮箱格式自动校验。批量模式下每个邮箱都会先通过格式检查见 user_scanner/core/helpers.py格式不合法的目标会被跳过并给出提示不会污染整场扫描。自动识别扫描类型。-uf走 530 个用户名扫描向量-ef走 185 个邮箱扫描向量无需额外声明。 第二步文件输出-f -o扫描完成后所有结果默认只打印在终端。加-f与-o就能落盘为文件共 3 种格式user-scanner -uf usernames.txt -f json -o results.json user-scanner -ef emails.txt -f csv -o emails.csv user-scanner -uf usernames.txt -f pdf -o report.pdf格式可以省略-f直接用-o指定文件时工具会根据扩展名.json/.csv/.pdf自动推断格式见 user_scanner/main.py。批量调查时还有一个重要的行为——多目标自动拆分文件当文件中有多个目标且你指定了-o工具会为每个目标单独生成一份文件命名为{文件名}_{目标名}.{扩展名}例如results_alice_doe.json、results_bob.smith.json各目标的报告互不混杂。三种格式的适用场景格式特点适合场景JSON含完整元数据头像、粉丝数、简介等extra字段可重复运行追加写入交给脚本 / AI 二次分析CSV扁平表格同样支持追加模式Excel 透视、批量筛选PDF带目标头像的专业报告可用--no-pdf-media关闭抓图存档、交付调查对象 JSON 与 CSV 采用追加写入多次运行同一-o路径历史结果会保留并累加方便分批次排查时持续积累数据。⚡ 第三步缩小范围提速大规模排查批量扫描时跑满全部 715 向量 × N 个目标时间和流量都很可观。两个参数可以精准收窄扫描范围-c, --category只扫指定类别支持逗号分隔多类别-m, --module只扫指定模块# 只查名单中每个账号在社交平台与开发者平台的存在 user-scanner -uf usernames.txt -c social,dev -f csv -o social_check.csv # 只核对几个关键站点速度最快 user-scanner -ef emails.txt -m github,stackoverflow,pinterest -f json -o key_sites.json想确认自己可用的类别和模块名运行user-scanner -lu用户名侧或-le邮箱侧会以自适应网格列出全部类别与模块。️ 第四步让大规模扫描更稳批量目标越多越要控制节奏、避免被目标站点风控。推荐搭配参数作用-d, --delay目标之间的请求间隔秒批量场景强烈建议设置例如-d 2-t, --timeout覆盖单请求超时时间秒-C, --concurrency覆盖并发上限用户名扫描默认 60邮箱默认 25弱网环境可调低-P, --proxy-file--validate-proxies从文件加载代理轮询并先做健康校验--all同时输出 Not Found / Error 等全部状态便于统计覆盖率--no-nsfw排除 NSFW 站点办公网络环境适用-v, --verbose打印各站点的完整 URL引擎侧的并发调度由 user_scanner/core/orchestrator.py 实现默认 60 并发线程池跑满各类平台配合上面的节流参数可以在速度和稳定之间自由权衡。 一套可直接套用的组合命令# 场景1小规模名单 全量向量 JSON 存档 user-scanner -uf targets.txt -f json -o report.json # 场景2大规模名单 类别收窄 限速 CSV 追加 user-scanner -ef list.txt -c social,creator -d 2 -f csv -o footprint.csv # 场景3关键站点核对 详细输出 PDF 报告 user-scanner -uf list.txt -m github,linkedin,instagram -v -f pdf -o brief.pdf 小结User Scanner 的批量调查工作流可以归纳为三步喂文件把目标整理成一行一个的文本文件用-uf/-ef传入收窄范围用-c/-m只扫必要类别或站点用-d/-C控制节奏落盘归档用-f-o输出 JSON / CSV / PDF多目标自动拆分为独立报告方便后续筛选、透视与交付。更多参数细节见 docs/FLAGS.md扫描样例与输出预览见 docs/EXAMPLES.md。【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