agent-bom runtime
AI运行时安全监控与上下文图谱分析
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agent-bom runtime。 它的用途是：AI运行时安全监控与上下文图谱分析 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agent-bom-runtime/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'关联最近24小时内的审计日志与CVE发现，并生成上下文图谱'，它会调用runtime_correlate和context_graph工具，输出包含横向移动路径、受影响CVE列表及风险评级的报告。
介绍
这个Skill解决了AI代理运行时安全监控的痛点。在实际部署中，AI代理的行为难以追踪，横向移动、审计日志与CVE的关联分析往往依赖人工，效率低且容易遗漏。agent-bom runtime通过上下文图谱分析、运行时审计日志与CVE发现关联，以及漏洞分析查询，让安全团队能快速定位异常行为。
使用方式很简单，你只需要在终端安装agent-bom，然后通过自然语言指令调用三个核心工具：context_graph（构建代理上下文图谱并检测横向移动）、analytics_query（查询漏洞趋势与历史事件）、runtime_correlate（交叉引用审计日志与CVE数据）。之后就可以直接对AI说“分析当前代理的上下文图谱”或“关联最近审计日志中的CVE发现”。
它非常适合需要监控AI代理安全性的运维工程师和智能体开发者。尤其是那些已经部署了多个AI代理或智能体工作流的企业，需要实时掌握代理行为、跟踪安全事件并快速响应。
建议在CI/CD流水线中定期运行runtime_correlate，并结合ClickHouse持久化分析数据以追溯历史趋势。需要注意的是，它主要依赖用户提供的JSONL格式审计日志文件，不会自动发现磁盘文件，且默认不联网，完全保护用户隐私。
常见问题
需要配置API密钥吗？
零凭证要求，无需任何API密钥。可选配置ClickHouse URL用于持久化分析存储，但不会自动发现或推断凭据。
支持哪些操作系统？
支持macOS、Linux和Windows，但需Python 3.11+。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agent-bom-runtime/raw/index.md 读取 agent-bom runtime 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agent-bom-runtime/raw/index.md（查看排版版本）