common-thread
Common Thread es una metodología y referencia para atribución de sockpuppets en plataformas sociales, usando Cloudflare Workers + MySQL + R2. Proporciona análisis probabilístico con tres bandas de confianza sin identificar personas naturales.
Ficha actualizada 25 sept 2026, 22:05 · upstream 25 sept 2026, 21:44 · release v0.3.0
Qué es common-thread
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Common Thread ofrece una metodología documentada bajo CC-BY-4.0 y una implementación de referencia AGPL-3.0 para atribución de comportamiento coordinado en redes sociales. El sistema acepta datos Apify, extrae señales comportamentales y emite afirmaciones calibradas con niveles de confianza: insufficient, consistent y strongly_consistent.
La arquitectura separa el backend (Cloudflare Workers + MySQL) del frontend web (Worker proxy), permitiendo BYOK para LLMs sin almacenar credenciales en servidor. Soporta ingestión VPC opcional para PDF y análisis avanzado. La metodología evita datos internos de plataformas, enfocándose en señales observables.
El despliegue requiere configuración manual de secretos (MySQL, R2, Hyperdrive) y wrangler.toml. Incluye documentación completa para desarrollo local, pruebas con Vitest y despliegue en producción. El proyecto está en fase v0.5.0 con roadmap hacia mantenimiento comunitario.
- Investigadores OSINT para atribución de cuentas coordinadas sin acceso a datos internos de plataformas
- Periodistas independientes para análisis de redes sospechosas con metodología verificable
- Litigantes pro se para presentar evidencia de comportamiento coordinado en procedimientos legales
- Equipos académicos para validar hipótesis sobre operaciones de desinformación
- Metodología publicada bajo CC-BY-4.0 con especificaciones claras y reproducibles
- Implementación AGPL-3.0 con BYOK para LLMs, sin almacenar claves en servidor
- Arquitectura modular (Backend Worker + Web UI) con soporte VPC opcional para ingestión PDF
- Soporte nativo para datos Apify y extracción de señales comportamentales observables
- Requiere configuración manual de secretos (MySQL, R2, Hyperdrive) sin Dockerfile explícito
- Atribución limitada al nivel de cluster, sin identificación de personas naturales
- Dependencia externa de APIs de LLM (Anthropic/Cloudflare AI Gateway) con costes variables
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Recomendado usar docs/SETUP.md para MySQL, R2 y Hyperdrive. Configurar wrangler.toml.example antes de producción. Para BYOK, proveer credenciales por header o cuerpo API. Evitar almacenar tokens en localStorage sin cifrado adicional. Verificar ENCRYPTION-AT-REST.md para claves VPC.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.