用途：面向一个 Agent Skill 目标、一个已观察或已测量的异常做诊断，只负责定位根因与路由，不编写规范技能、不优化目录、不持有最终补丁；语义修改统一交由 tk-learn 作为唯一写入方。普通代码 bug、静态审计、新技能编写、缺少依据的优化不适用。
主要能力：区分 documentary（文档）与 behavioral（行为）两类断言；对文档断言比对当前源引用与相邻对照条款，对行为断言做一次干净复现并判定 Reproduced | Not reproduced | Inconclusive；再做最近邻对照，区分 loader 与 body、父与子、候选与评分器、不同宿主、正确性与资源成本；最终从 selection、loading、instruction、planning、execution、formatting、evaluation、compatibility、efficiency、local override 中选定一个失败面。
使用方式：先冻结事件、目标引用、必须保留的行为、宿主与证据；建立证据；做对照；隔离失败面；仅在需要时在运行自有的隔离检出中做一次实验；随后路由。输入需要精确目标包/路径、安装引用、来源、宿主、调用方式、事件提示、预期与实际结果以及可用证据。验证通过后输出 learn-ready 目标（目标包、目标、证据、必须保留项、受影响执行、度量、事件），交由 tk-learn 处理。
限制：证据不足或无法访问时标记 Unverifiable | Blocked；结论不确定不得编造根因；资源类断言缺少匹配基线时仅记为 profile。终端状态包括 Pass、Fail、Blocked、Unverifiable、NotApplicable。运行需遵循检查点、批准连续性与证据边界规则；远端或破坏性操作需显式授权。具体收费、平台与安装方式暂未提供。