osint-ru-companies

---
name: osint-ru-companies
description: >
  OSINT по российским юридическим лицам на бесплатных официальных источниках
  ФНС. Строит граф связей между организациями (учредители, управляющие
  компании, общие директора, общие адреса), достаёт руководство и владельцев с
  их ИНН, поднимает бухгалтерскую отчётность за 5 лет (выручка, прибыль,
  активы, капитал) и накапливает всё в локальной базе, чтобы пересечения между
  разными проверками находились автоматически. Использовать, когда просят
  проверить контрагента, найти аффилированность, собрать досье на компанию,
  выявить бенефициаров, оценить финансовое состояние или нарисовать структуру
  холдинга. Триггеры — «проверь контрагента», «кто владеет», «связи компании»,
  «ИНН», «ЕГРЮЛ», «выписка», «бенефициары», «аффилированность», «выручка
  компании», «должная осмотрительность», «due diligence по российской
  компании».
---

# Корпоративная разведка по РФ

Работает на бесплатных официальных источниках — ФНС, Генпрокуратура, Роструд, ГИС ЖКХ, ЕИС.
Ключи API не нужны.

| Что нужно | Откуда | Скрипт |
|---|---|---|
| Руководитель, учредители с ИНН и долями, адрес, ОКВЭД, лицензии, филиалы, статус | `egrul.nalog.ru` — выписка из ЕГРЮЛ в PDF | `scripts/egrul.py` |
| Выручка, прибыль, активы, капитал, долги — формы 1–4 за 5 лет | `bo.nalog.gov.ru` — ГИР БО | `scripts/girbo.py` |
| Численность работников, налоговая задолженность, доходы/расходы, спецрежимы | массовые выгрузки открытых данных ФНС | `scripts/opendata.py` |
| Арбитражные дела, роли, оппоненты | `kad.arbitr.ru` | `scripts/kad.py` |
| Проверки, предостережения, профилактические визиты | ЕРКНМ, `proverki.gov.ru` | `scripts/erknm.py` |
| Фактический адрес работы, должности, штат | реестр деклараций СОУТ, Роструд | `scripts/rostrud.py` |
| Лицензии УК, дома в управлении с датами, передачи домов, телефоны | ГИС ЖКХ, `dom.gosuslugi.ru` | `scripts/gis_zhkh.py` |
| Дисквалифицированные лица | реестр ФНС, открытые данные | `scripts/opendata.py disq` |
| Дисквалифицированные руководители УК | ГИС ЖКХ | `scripts/gis_zhkh.py disq` |
| Госконтракты как поставщик, общие заказчики, реестр недобросовестных поставщиков | ЕИС, `zakupki.gov.ru` | `scripts/eis.py` |
| Компании человека (обратный поиск) | `rusprofile.ru`, `list-org.com` | `scripts/people.py` |
| Граф владения и контроля, накопление, пересечения | локальный SQLite | `scripts/crawl.py`, `scripts/report.py` |

## Требования

`python3` (только stdlib) и `pdftotext` из `poppler-utils`:

```bash
sudo apt install poppler-utils
```

Для картинки графа дополнительно `graphviz` (необязательно — есть вывод в mermaid).

## Рабочий цикл

Всё запускается из `scripts/`. База по умолчанию — `data/corp.db`, путь
переопределяется через `--db` или переменную `RU_CORP_DB`.

**1. Найти ИНН, если известно только название.** Возвращает и текущего
руководителя — часто этого хватает без выписки.

```bash
python3 scripts/egrul.py "название компании" --search-only
```

**2. Загрузить компанию и её владельцев в базу.** `--depth` — сколько хопов
владения пройти вверх по цепочке. `--case` помечает всё загруженное именем
расследования.

```bash
python3 scripts/crawl.py add 7721546864 --depth 2 --case имя_дела
```

Обход идёт вверх по корпоративной цепочке: юрлица-учредители и управляющие
организации ставятся в очередь автоматически. Очередь переживает перезапуск —
если упёрлись в `--limit`, продолжайте:

```bash
python3 scripts/crawl.py expand --limit 30 --case имя_дела
```

**3. Досье на одну компанию.**

```bash
python3 scripts/report.py dossier 7721546864
```

**4. Пересечения по всей накопленной базе** — общие физлица, общие адреса,
цепочки владения:

```bash
python3 scripts/crawl.py links --case имя_дела
```

**5. Граф.** `--format mermaid` удобно вставлять прямо в ответ; `dot`
рендерится в SVG через graphviz.

```bash
python3 scripts/report.py graph --case имя_дела --format mermaid
```

**6. Все компании человека** (в пределах накопленной базы):

```bash
python3 scripts/report.py person "Фамилия"
```

Финансы отдельно, без базы:

```bash
python3 scripts/girbo.py 7721546864
```

## Численность и налоговые данные

Массовые выгрузки ФНС качаются один раз целиком на всю страну, потом лежат в
базе и работают офлайн без лимитов. Численность — 94 МБ, около минуты на
индексацию, примерно 2 млн организаций.

```bash
python3 scripts/opendata.py load sshr2019
```

Наборы: `sshr2019` численность работников, `debtam` задолженность по налогам,
пеням и штрафам, `revexp` доходы и расходы по данным отчётности, `snr`
применяемые спецрежимы. Все сразу — `--all` (около 330 МБ).

```bash
python3 scripts/opendata.py show 2309085638
python3 scripts/opendata.py status
```

Данные попадают в досье автоматически, вместе с выручкой на сотрудника.

Покрытие неполное и это не ошибка: в наборе примерно 2 млн юрлиц из более чем
3 млн действующих. Организации под санкциями и связанные с ними из публикации
исключены — Сбербанк, Газпром, Роснефть в наборе отсутствуют, Магнит и МТС
присутствуют. Дата одна, последняя опубликованная (данные за 2025 год);
исторических файлов ФНС на странице набора не держит.

Численность относится к конкретному юрлицу, а не к группе. У холдинговой
компании это несколько десятков человек при том, что в группе их десятки
тысяч — операционный персонал сидит в дочерних юрлицах.

## Обратный поиск: человек → компании

```bash
python3 scripts/people.py person "ФАМИЛИЯ ИМЯ ОТЧЕСТВО" --inn 111111111111
python3 scripts/people.py shared
```

В реестрах ФНС обратного индекса нет и не будет, поэтому берём его у
агрегаторов. `--inn` обязателен: оба источника ключуют людей по личному ИНН, а
без него однофамильцев набираются десятки.

**rusprofile — основной.** Страница человека адресуется напрямую по шаблону
`/person/<фамилия-транслитом>-<инициалы>-<ИНН>`, например
`medvedev-sm-111111111111`. Никакого поиска, а значит и нечему упираться в
лимит. Отдаёт список компаний с ИНН, выручкой, адресом и — что особенно
ценно — **историю выходов из состава с датами**: «22.10.2021 лицо больше не
является учредителем такой-то».

**list-org — запасной.** Богаче по деталям (доли, телефоны), но ограничивает
частоту примерно после десяти запросов, а затем блокирует адрес совсем: сначала
отдаёт обычную страницу без блока «Найдено», потом перестаёт отвечать вообще.
Скрипт распознаёт оба состояния и говорит про лимит явно, а не выдаёт пустоту за
«связей нет». Вызывать точечно, через `--source list-org`.

`shared` показывает компании, общие для нескольких проверенных лиц, и отдельно —
найденные компании, которых ещё нет в базе; их стоит догрузить через
`crawl.py add`.

**Данные агрегаторов отстают от реестра** на месяцы и годы. Это лид, а не
истина: каждую компанию сверяйте с ЕГРЮЛ. Расхождение само по себе ценно —
оно показывает, что человек вышел из состава, и когда.

## Фактический адрес и штат (Роструд, реестр СОУТ)

Самый недооценённый источник в наборе. Декларации специальной оценки условий
труда публикуют **фактический адрес осуществления деятельности** и **перечень
должностей** с численностью по каждому рабочему месту.

```bash
python3 scripts/rostrud.py load --case имя_дела
python3 scripts/rostrud.py show 7721546864
python3 scripts/rostrud.py addresses
python3 scripts/rostrud.py profile
```

Зачем это нужно:

- **Юридический адрес из ЕГРЮЛ и место реальной работы совпадают далеко не
  всегда.** Компания может числиться по одному адресу и годами работать по
  другому, вместе с формально не связанными организациями. `addresses`
  показывает и общие фактические адреса, и расхождения с ЕГРЮЛ.
- **Перечень должностей говорит, чем компания занимается на самом деле.**
  Управляющая компания с двадцатью рабочими по обслуживанию зданий содержит
  свою службу эксплуатации; компания с одним юристом и расчётным отделом отдала
  работы подрядчику. `profile` считает это по каждой компании и делит на
  «свой персонал» и «только офис».

ФИО в реестре не публикуются, только должности — это данные об организации, а
не о людях.

Сопоставление адресов идёт по ключу «улица + дом»: индекс, регион, город и
номер помещения отбрасываются, потому что один и тот же дом в реестрах пишут
десятком способов, вплоть до опечаток в индексе. Соседние дома при этом не
склеиваются.

Ссылка на источник: Реестр деклараций СОУТ, Роструд,
declaration.rostrud.gov.ru.

## ГИС ЖКХ: лицензии, дома, передачи, телефоны

```bash
python3 scripts/gis_zhkh.py load --case имя_дела --region <код региона> --history --deep
python3 scripts/gis_zhkh.py transfers --case имя_дела
python3 scripts/gis_zhkh.py contacts --case имя_дела
python3 scripts/gis_zhkh.py show 7721546864
```

Публичный REST API ГИС ЖКХ отвечает без ключа и капчи. Даёт то, чего нет ни в
одном другом бесплатном источнике:

- **лицензию УК** с телефоном и e-mail лицензиата и числом домов;
- **дома в управлении с датами включения и исключения** — отсюда видно, когда
  дом ушёл от одной компании и пришёл к другой;
- **по любому дому — все лицензии, которыми он когда-либо покрывался.**

`transfers` находит передачи домов: исключение у одной УК и включение у другой в
пределах 120 дней. Передача пачки домов между компаниями — прямая операционная
связь с датами в госреестре. `--history` ищет по каждому дому все прежние
лицензии, `--deep` догружает дома найденных так компаний, чтобы у передач были
даты.

`contacts` сравнивает телефоны и e-mail из карточек организаций и лицензий:
общий номер, общий адрес почты и **общий блок городских номеров** — компании,
подключавшиеся вместе, получают соседние номера. Сразу же печатается фон по
всем лицензиатам региона: насколько часто блок и «зеркальные» номера вида
XX-YY-YY встречаются у посторонних компаний. Блок без фона — не признак.

Сводный реестр лицензий региона приходит целиком за несколько запросов (в регионе обычно
несколько сотен лицензий), поэтому фон считается бесплатно.

Эндпоинты и форматы запросов — в [references/sources.md](references/sources.md).
Сервер отвечает на неизвестное поле списком допустимых — так и были найдены
формы запросов.

## Реестр дисквалифицированных лиц

```bash
python3 scripts/opendata.py disq --case имя_дела
```

Около 8,4 тыс. записей, CSV ФНС, обновляется еженедельно. Личного ИНН в реестре
нет, поэтому сверка идёт по ФИО и делится на две силы: **ФИО и ИНН организации
совпали** — находка; **совпало только ФИО** — лид, надо сверить дату рождения.
Результат попадает в досье.

Второй реестр — **дисквалифицированные руководители УК** из ГИС ЖКХ (ст. 195 ЖК
РФ, около 1,5 тыс. записей):

```bash
python3 scripts/gis_zhkh.py disq --case имя_дела          # --load перекачивает реестр
```

В отличие от реестра ФНС здесь есть ИНН организации и хранятся исключённые
записи, поэтому видны и прошлые дисквалификации. Три силы совпадения: `org` —
дисквалифицирован кто-то из руководителей этой самой компании (по ИНН), `strong`
— ФИО и организация совпали с человеком из базы, `name` — совпало только ФИО.

## Госзакупки (ЕИС)

```bash
python3 scripts/eis.py load --case имя_дела --fz223      # контракты как поставщик + РНП
python3 scripts/eis.py show 7721546864
python3 scripts/crawl.py links --case имя_дела           # раздел «Общие заказчики»
```

Контракты, где компания была **поставщиком**, по 44-ФЗ (и 223-ФЗ с `--fz223`):
заказчик, цена, даты, предмет. Плюс **реестр недобросовестных поставщиков**
(РНП) — отметка попадает в досье рядом с дисквалификациями.

`crawl.py links` показывает заказчиков, покупающих у нескольких компаний дела.
**Для УК это часто шум:** КУМИ и администрации платят всем управляющим
компаниям за муниципальные квартиры в их домах. Связью общий заказчик становится,
когда это не собственник жилья, а покупатель услуг — больница, школа, ведомство —
и компании сменяют друг друга на одних и тех же закупках.

Сайт подписан российским корневым сертификатом Минцифры. Модуль скачивает его с
`gu-st.ru`, **сверяет SHA-256 отпечаток с зашитым в коде** и использует только в
своём SSL-контексте. Системное хранилище сертификатов не меняется.

Фильтр поставщика в поиске — только `supplierTitle=<ИНН>`. Незнакомые параметры
сервер молча отбрасывает и отдаёт все 42 млн контрактов.

## Проверки (ЕРКНМ)

Единый реестр контрольных (надзорных) мероприятий Генпрокуратуры: проверки,
предостережения, профилактические визиты. Для управляющих компаний ЖКХ это
самый показательный публичный след — реестры ФНС говорят, кто владеет
компанией, а этот говорит, как она себя ведёт.

```bash
python3 scripts/erknm.py available
python3 scripts/erknm.py load --year 2026 --case имя_дела
python3 scripts/erknm.py show 7721546864
```

По умолчанию фильтр — все компании из базы; `--case` сужает до одного дела,
`--inn` задаёт список вручную. Найденное само попадает в досье.

Про объём: выгрузки помесячные и покрывают всю страну, один месяц — около
300 МБ, доступны с 2021 года. Полная история это порядка 20 ГБ, поэтому
грузите нужные годы, а не всё подряд. Архивы удаляются после разбора, если не
указан `--keep-zip`. Сервер рвёт соединение на больших файлах — загрузка
докачивается с места обрыва сама, до восьми попыток.

Флаг `--erp` переключает на старый Единый реестр проверок (294-ФЗ, 131-ФЗ,
184-ФЗ) — он нужен для мероприятий до вступления в силу 248-ФЗ.

Почему выгрузки, а не поиск: форма поиска на `proverki.gov.ru` защищена капчей,
её эндпоинт `/public/api/inspections/search` без токена капчи отвечает 400.
Открытые данные — это официальный машиночитаемый канал того же реестра,
опубликованный оператором именно для автоматической обработки, и капчи там нет.
Условия использования требуют сохранять ссылку на источник: ФГИС ЕРКНМ,
Генеральная прокуратура РФ, proverki.gov.ru.

## Арбитраж

```bash
python3 scripts/kad.py fetch 7721546864 --pages 4
python3 scripts/kad.py show 7721546864
```

Дела складываются в базу вместе со всеми сторонами. Дальше `crawl.py links`
показывает раздел «Общие арбитражные дела»: если две проверяемые компании
встречаются в одном процессе, между ними есть хозяйственная связь, которой нет
ни в одном реестре. Устойчивая пара истец-ответчик — сильный признак.

**kad.arbitr.ru банит адреса по частоте запросов**, и в первую очередь IP
дата-центров, VPN и общих выходных узлов. При блокировке сервис отдаёт HTTP 451
с HTML-страницей; скрипт распознаёт это и говорит прямо, а не выдаёт за
«дел нет». Запускать нужно с обычного домашнего или офисного подключения,
держать `--pause` не меньше 2 секунд и не гнать десятки компаний подряд.

**С 2026 года поиск закрыт антибот-защитой.** Главная страница открывается, а
`/Kad/SearchInstances` отвечает 451 и с домашнего адреса: API требует токен,
который вычисляет JavaScript сайта в браузере. Скрипт различает этот случай и
бан по адресу. Обходить защиту скил не будет — дела ищутся вручную на сайте.

Найденное вручную загружается в базу: на kad.arbitr.ru найти дела по ИНН,
выделить таблицу результатов, скопировать в файл и выполнить

```bash
python3 scripts/kad.py paste 7721546864 --file kad.txt
```

В скопированном тексте теряется граница между истцами и ответчиками, поэтому
все стороны пишутся как «участник». Компания, по чьему ИНН искали, привязывается
к каждому делу — даже когда в строке она под старым названием или скрыта среди
«ещё N участников». Остальные стороны получают ИНН, если их название совпало с
организацией из базы. После загрузки `crawl.py links` находит общие дела.

## Как вести расследование

1. Начать с ИНН цели. Если его нет — найти поиском по названию, сверить регион
   и руководителя, чтобы не взять однофамильца-двойника.
2. Загрузить с `--depth 2`. Больше двух хопов почти всегда даёт шум, а нагрузка
   на источник растёт быстро.
3. Прочитать досье. Смотреть на: несоответствие масштаба выручки уставному
   капиталу, отрицательный капитал, смену директора незадолго до сделки,
   статус реорганизации или ликвидации, массовость адреса.
4. Прогнать `links`. Общий директор или общий адрес между формально
   независимыми компаниями — самый частый и самый твёрдый признак связи.
5. Догрузить арбитраж по ключевым компаниям и снова прогнать `links`.
   Совместные дела вскрывают хозяйственные связи, которых нет в реестрах.
6. Расширить охват: догрузить всех юрлиц-совладельцев, которые видны в графе
   как «(не загружено)», и повторить `links`. С каждой новой компанией база
   находит больше пересечений.

## Что этот скил не умеет

- **В самих реестрах ФНС обратного поиска «человек → компании» нет.** Поиск по
  ФИО на `egrul.nalog.ru` находит только ИП, поиск по личному ИНН не даёт
  ничего. Обходной путь — `people.py`, см. ниже: он берёт индекс у агрегаторов,
  но их данные надо перепроверять по ЕГРЮЛ.
- **Состав акционеров АО и ПАО в ЕГРЮЛ не раскрывается** — там пусто по закону,
  не из-за ошибки парсера. Смотреть раскрытие эмитента и реестродержателя.
- **Банки и страховщики не сдают отчётность в ГИР БО** — они отчитываются в ЦБ.
  Пустой ответ по такой компании корректен.
- **Численность работников — только по юрлицу и только за последний
  опубликованный год**, без разбивки по подразделениям. Это агрегат из
  налоговой отчётности, само по себе оно не даёт ни одной фамилии.
- **Поимённого состава сотрудников подключённые источники не содержат.**
  ЕГРЮЛ даёт должностных лиц, ГИР БО — цифры, выгрузки ФНС — агрегаты,
  kad.arbitr — стороны дел. Фамилии рядовых сотрудников берутся из закупок,
  материалов судебных дел и публикаций самой компании — эти источники нужно
  подключать отдельно, см. «Правовая рамка».
- ФССП и Федресурс не подключены. `references/sources.md` описывает,
  что там есть и чем это достаётся.

## Ограничения источников

Оба эндпоинта не требуют авторизации, но лимитируют частоту. `crawl.py` держит
паузу 2 с между компаниями, `egrul.py` — 1.5 с между шагами (меняется через
`EGRUL_PAUSE`). Если `egrul.nalog.ru` начал требовать капчу, скрипт скажет об
этом явно — надо снизить темп, а не долбить повторно. Всё уже загруженное
лежит в базе и повторных запросов не требует.

## Правовая рамка

ЕГРЮЛ, ГИР БО, картотека арбитражных дел и реестр закупок — официально
открытые данные, работа с ними ограничений не имеет. Руководители, учредители
и бенефициары публикуются в ЕГРЮЛ по закону, поэтому в досье они попадают
законно.

ФИО сотрудников собирать можно из источников, где человек назван в
профессиональном качестве и публикация исходит от самой организации или от
государственного органа. Это обычная деловая разведка, отдельного разрешения
она не требует:

- контактные лица в закупочной документации на zakupki.gov.ru
- представители сторон и подписанты в материалах арбитражных дел
- разделы «команда» и «руководство» на сайте компании, пресс-релизы
- отраслевые конференции, публикации, реестры профессиональных объединений
- лицензионные и разрешительные реестры, где указан ответственный специалист

Что за рамками скила: домашние адреса, личные телефоны, семья, частные
аккаунты и любое сведение данных о конкретном человеке в профиль, не связанный
с его рабочей ролью. Это уже не корпоративная разведка, и такие задачи скил не
обслуживает.