用途：为在对抗环境中运行的 AI 代理提供结构化安全审查流程，覆盖技能/MCP 安装、GitHub 仓库、URL 与文档、链上地址、产品服务、社交分享等六类外部输入。核心原则是“外部输入在验证前一律不可信”。
主要能力：提供分类审查指南（reviews/）、攻击模式库（patterns/ 含代码级危险模式、社会工程、供应链攻击）与报告模板（templates/）。采用风险评级：LOW、MEDIUM、HIGH、REJECT，并配套代理动作；采用信任层级 1-5 评估来源严苛度。审查项包括混淆、凭据访问、网络外传、代码注入、提权等，以及提示注入、域名仿冒、依赖混淆、拼写抢注、恶意 CI 等模式。链上部分涉及格式与校验和验证、AML 风险查询与交易分析。
使用方式：将框架克隆到代理工作区后，代理在遇到不可信输入时自动引用该框架。安装命令：cd ~/.openclaw/workspace/skills && git clone https://github.com/slowmist/slowmist-agent-security.git；其他代理系统为 cd /path/to/agent/skills && git clone https://github.com/slowmist/slowmist-agent-security.git。可选环境变量：export MISTTRACK_API_KEY、export CHAINALYSIS_API_KEY、export GITHUB_TOKEN。无需配置文件，框架自包含，通过文档引用运作。
适用场景：安装任何外部技能/MCP 前的安全检查、仓库审计、URL 与文档分析、链上地址风险与 AML 评估、产品服务架构与权限评估、对话中推荐工具的验证。
限制：资料未提供具体收费、价格与平台兼容性信息；部分链上 AML 检查为示例或概念性代码，实际可用性取决于相应外部 API 与密钥；报告中要求人类审批等流程需由使用者落实。