用途：面向 Cognite Data Fusion（CDF）数据建模，帮助编写正确、可维护的图原生读取。核心是把 query/list 的模糊选择变成确定性流程：判断读取是否为图原生、构建安全的 instances/query 载荷、校验遍历语义与游标行为、显式定义合并/去重策略、用载荷形状测试锁定行为。
主要能力：提供 instances/query 与 instances/list 的决策树；搜索优先入口模式（instances.search 找锚点，instances.query 补图详情）；载荷护栏（limit 放在 with.<step>.limit、select.sources 必须带 properties、起始步加 space 过滤与 hasData、遍历引用带版本、按步游标 nextCursor.<step>）；两阶段最新数据点规则（query 取 ID，再批量 datapoints.retrieveLatest）；边带属性查询模式；失败特征排查表；实现工作流与测试要求。
使用方式：默认 Node.js/TypeScript 工作流，用 code/validate-query-parity.cjs 校验载荷，例如 node skills/dm-graph-traversal/code/validate-query-parity.cjs --query <path-to-query.json> --check all --expect pass；检查模式含 sources-properties、limit-placement、start-step-hasdata、versioned-traversal-refs、cursor-shape、inwards-list-direct-relations、all。
适用场景：从单一节点类型出发取关联节点/边、反向关系遍历、需要按步分页与关系过滤、边携带业务数据、图关系加最新数值等。
限制：运行时限制与吞吐控制见 dm-limits-and-best-practices；避免通配属性投影、客户端过滤、N+1 关系抓取；Python 校验仅在明确要求或无 Node.js 路径时使用。具体收费、平台与效果资料暂未提供。