Forensify 用于检查本机已安装的 AI 智能体技术栈，弥补“安装前检测（repo-forensics）”之外的盲区，告诉你当前机器上各智能体框架里哪些位置存在凭据、注入与自动执行风险。
主要能力分三阶段：一、清单盘点（不使用大模型，确定性执行），运行 {baseDir}/scripts/build_inventory.py，读取 {baseDir}/config/ecosystem_roots.json，检测已安装生态并遍历 skills、MCP、hooks、插件、命令、记忆与凭据，输出 JSON 清单；二、领域分析，由 {baseDir}/orchestrator/ 把结果分给 6 个并行子代理，覆盖 skills（提示注入、影子覆盖、命名冲突）、MCP（工具投毒、可变来源描述、环境变量暴露）、hooks 与自动执行、插件与市场信任链、命令/代理/配置与记忆、凭据与权限（仅采集文件模式、权限、auth_mode、令牌陈旧度等元数据，不读取值）；三、综合呈现，做抑制检测与引用溯源，输出 briefing.md 与 briefing.json。
它还检测跨生态模式：AGENTS.md 同名约定在不同框架下的重复或矛盾指令、跨工具 IOC 注册表（如 OpenClaw 覆盖 Codex OAuth 令牌 openai/codex#54506）、同名 skill 文件大小或修改时间不一致的漂移。
使用方式（命令保持原样）： forensify forensify --inventory forensify --target ~/.codex forensify --domains skills,credentials forensify --include-shadows forensify --list-runs forensify --format both
安全设计：零外部依赖，仅用标准库解析；清单输出做 NFKC 归一化并拒绝 bidi 覆盖字符；符号链接经 realpath 解析后哈希；对扫描内容保持敌对数据姿态，不执行被扫描文件；除 ~/.cache/forensify/runs/<run>/ 外不写任何路径。默认跳过备份、缓存、会话数据库等影子面，需 --include-shadows 才纳入。macOS Seatbelt 沙箱为待实现项。部分能力（如 Codex 插件结构化枚举、OpenClaw SQLite 插件索引）以对应版本或存在为前提。