waterline - 오프라인 차등 도달 가능성 분석기은(는) 무엇을 하나요?
waterline - 오프라인, LLM 불필요, 의존성 없는 차등 도달 가능성 분석기
AI 에이전트 스킬 번들용: 네 가지 해석기 모델 하에서 도달 가능한 폐포를 계산하고, 스캐너의 시각이 에이전트의 시각과 어디에서 차이가 나는지(감사-런타임 격차 + 참조 세탁) 보고합니다.
AI 에이전트 스킬 번들용 오프라인, LLM 불필요, 의존성 없는 차등 도달 가능성 분석기입니다. 네 가지 해석기 모델 하에서 도달 가능한 폐포를 계산하고, 스캐너의 시각이 에이전트의 시각과 어디에서 차이가 나는지(감사-런타임 격차 및 참조 세탁) 보고합니다.
waterline은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)의 스킬 번들에 대한 오프라인 차등 도달 가능성 분석기입니다. LLM이나 외부 의존성 없이 동작하며, 네 가지 해석기 모델(예: 스캐너, 에이전트 런타임 등)을 사용하여 도달 가능한 닫힘 집합(폐포)을 계산하고 그 차이를 분석합니다. 주요 기능으로는 '감사-런타임 격차(audit-runtime gap)' 식별과 '참조 세탁(reference laundering)' 탐지가 있습니다. 감사-런타임 격차는 정적 스캐너가 예측하는 도달 가능성과 실제 에이전트 실행 시 도달 가능성 간의 차이를 의미하며, 참조 세탁은 에이전트가 의도치 않은 리소스에 접근하거나 참조를 조작하는 보안 취약점을 탐지합니다. waterline은 CLI 도구로 제공되며, 개발자와 보안 분석가가 에이전트 스킬의 동작을 더 잘 이해하고 검증하는 데 도움을 줍니다.
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waterline - 오프라인, LLM 불필요, 의존성 없는 차등 도달 가능성 분석기
AI 에이전트 스킬 번들용: 네 가지 해석기 모델 하에서 도달 가능한 폐포를 계산하고, 스캐너의 시각이 에이전트의 시각과 어디에서 차이가 나는지(감사-런타임 격차 + 참조 세탁) 보고합니다.
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The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
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