dev-experiment-031 是做什麼的？
waterline - 離線、無需 LLM、無依賴的差異化可達性分析器，適用於 Agent Skill 套件：計算四種解析器模型下的可達閉包，並報告掃描器視角與代理視角的差異（稽核-執行時間差距與參考清洗）。
waterline - 離線、無需 LLM、無依賴的差異化可達性分析器，適用於 Agent Skill 套件：計算四種解析器模型下的可達閉包，並報告掃描器視角與代理視角的差異（稽核-執行時間差距與參考清洗）。
waterline 是一款專為 Agent Skill 套件設計的差異化可達性分析工具，完全離線運作，不依賴任何大型語言模型 (LLM) 或外部依賴項。它能夠在四種不同的解析器模型下計算套件的可達閉包，並精確定位掃描器（如靜態分析工具）視角與實際代理（如執行環境）視角之間的差異。這對於識別「稽核-執行時間差距」和「參考清洗」問題至關重要，這些安全漏洞常在依賴管理中被忽略。waterline 支援多種 Agent 平台（如 Claude Code、Cursor、Codex），幫助開發者在離線環境中進行深入的安全性與合規性分析，確保套件行為的透明性與可審計性。
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waterline - 離線、無需 LLM、無依賴的差異化可達性分析器，適用於 Agent Skill 套件：計算四種解析器模型下的可達閉包，並報告掃描器視角與代理視角的差異（稽核-執行時間差距與參考清洗）。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.