用途：为 AI/LLM 安全评估提供系统化的漏洞发现流程，覆盖威胁建模、攻击面分析与 OWASP LLM Top 10 2025 映射。框架参考 OWASP LLM 2025、NIST AI RMF、MITRE ATLAS，功能定位为 Map（识别）与 Measure（评估），绑定 04-llm-vulnerability-analyst。
主要能力：提供 OWASP LLM Top 10 2025 评估清单，逐项对应 LLM01 Prompt Injection 至 LLM10 Unbounded Consumption 的测试方向与执行智能体；提供面向 LLM 系统的 STRIDE 威胁建模框架，覆盖欺骗、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务与权限提升；给出输入、处理、输出三层的攻击面地图；按输入级、处理级、输出级与系统级归纳漏洞类别；提供可能性×影响的风险评分矩阵与阈值；并附发现方法论四阶段（侦察、威胁建模、主动发现、分析与报告）及单元测试模板示例。
使用方式：资料未提供安装命令或调用命令，仅说明可用 .threat-model-template.yaml 作为结构化评估模板，并以 OWASP-LLM-TOP10.md 作为参考文档；技能与 Agent 01、02、03、04、05、06 协作，其中 Agent 04 为主执行智能体，Agent 01 编排发现范围，其余智能体反馈专门发现。
适用场景：AI/LLM 应用的安全评估、红队测试、威胁建模与漏洞发现准备。
限制：资料未提供具体部署、收费、价格、平台或效果数据；实际测试效果取决于目标系统与执行环境，风险评分与修复时限为通用建议，需结合业务判断。