Skills
DartLab Skills 작업 체계
무엇을 분석하거나 운영하려는지 먼저 고른다. 각 skill 은 입력 · 출력 · 검증 기준 · 실행 순서를 한 화면에 묶는다. 사람과 LLM 이 같은 표면을 본다 — 외부 API 문서를 직접 뒤지지 않는다.
처음 왔다면 — 진입 순서
- 1
DartLab Skill OS 최초 진입
사람과 LLM 이 DartLab 을 처음 볼 때 Skills 카탈로그 하나에서 분석 · 엔진 능력 · 운영 규칙 · 확장 절차를 찾는 공식 시작점이다. 외부 API 문서나 흩어진 ops 폴더 대신 skill 검색 → frontmatter 확인 → 본문 절차 → 검증 게이트 순서를 따른다.
start.dartlabSkillOs - 2
uv로 DartLab 설치와 첫 실행
DartLab을 처음 설치하거나 새 환경에서 실행할 때 uv로 Python부터 dartlab까지 한 번에 준비하는 최소 절차다.
start.installUv - 3
DartLab 8 단계 빠른 시작
설치 직후 Company · sections · show · diff · EDGAR · scan · ask 까지 핵심 기능을 한 번에 통과하는 walkthrough 절차다.
start.quickStart
전체 카탈로그
4 카테고리 · 시작 (Start) · 실행 환경 (Runtime) · 운영 규칙 (Operation) · 엔진 (Engines)
224 skills
- Engines observed
Analysis
Analysis 엔진은 단일 기업의 재무제표, 가치평가, 지배구조, 전망, 기업 단위 매크로 민감도를 22개 분석 축으로 읽는 실행 스킬이다.
- Engines observed
Analysis - 자산구조
analysis engine application skill for the 자산구조 axis: 조달한 돈으로 뭘 준비했는가.
- Engines observed
Analysis - 자본배분
analysis engine application skill for the 자본배분 axis: 번 돈을 어디에 쓰는가.
- Engines unverified
현금흐름 분석
영업현금흐름, 투자, 재무활동, 이익의 현금 전환을 점검한다.
- Engines observed
Analysis - 비용구조
analysis engine application skill for the 비용구조 axis: 비용이 어떻게 움직이는가.
- Engines observed
Analysis - 공시변화
analysis engine application skill for the 공시변화 axis: 이 회사의 공시가 뭐가 달라졌는가.
- Engines unverified
배당과 주주환원 분석
배당, 자사주, 총환원율을 이익과 현금흐름의 지속 가능성 관점에서 분석한다.
- Engines observed
Analysis - 이익품질
analysis engine application skill for the 이익품질 axis: 이익이 진짜인가.
- Engines observed
Analysis - 효율성
analysis engine application skill for the 효율성 axis: 이 회사는 자산을 잘 굴리는가.
- Engines observed
Analysis - 재무정합성
analysis engine application skill for the 재무정합성 axis: 재무제표가 서로 맞는가.
- Engines observed
Analysis - 자금조달
analysis engine application skill for the 자금조달 axis: 돈을 어디서 조달하는가.
- Engines observed
Analysis - 지배구조
analysis engine application skill for the 지배구조 axis: 이 회사의 주인은 누구이며 감시는 작동하는가.
- Engines unverified
지배구조와 감사 리스크 점검
감사의견, 내부통제, 특수관계자, 지배구조 신호를 공시와 scan 근거로 점검한다.
- Engines observed
Analysis - 성장성
analysis engine application skill for the 성장성 axis: 이 회사는 얼마나 빨리 성장하는가.
- Engines observed
Analysis - 투자효율
analysis engine application skill for the 투자효율 axis: 투자가 가치를 만드는가.
- Engines observed
Analysis - 매크로민감도
analysis engine application skill for the 매크로민감도 axis: 이 회사의 매출은 어떤 매크로 변수에 민감한가.
- Engines unverified
동종 기업 비교 분석
둘 이상의 기업을 같은 metric, 같은 기간, 같은 기준으로 비교해 상대 우위와 한계를 판단한다.
- Engines observed
Analysis - 예측신호
analysis engine application skill for the 예측신호 axis: 이 회사의 실적은 어디로 향하는가.
- Engines unverified
수익성 분석
매출, 마진, 이익의 변화를 기간·섹터 맥락과 함께 분석한다.
- Engines observed
Analysis - 매출전망
analysis engine application skill for the 매출전망 axis: 이 회사의 매출은 어디로 가며 재무는 어떻게 변하는가.
- Engines observed
Analysis - 수익구조
analysis engine application skill for the 수익구조 axis: 이 회사는 무엇으로 돈을 버는가.
- Engines observed
Analysis - 종합평가
analysis engine application skill for the 종합평가 axis: 재무 상태를 한마디로.
- Engines observed
Analysis - 안정성
analysis engine application skill for the 안정성 axis: 이 회사는 망하지 않는가.
- Engines observed
Analysis - 가치평가
analysis engine application skill for the 가치평가 axis: 이 회사의 적정 가치는 얼마인가.
- Engines observed
Analysis - 밸류에이션밴드
analysis engine application skill for the 밸류에이션밴드 axis: PER/PBR이 과거 대비 어디에 있는가.
- Engines observed
Company
Company 엔진은 종목코드 하나를 target으로 고정하고 재무, 공시, 검색, 분석, 신용, 수집, 퀀트, 매크로, 스토리, 산업 연결을 제공하는 facade 실행 스킬이다.
- Engines unverified
공시 이벤트 중요도 검토
기업 공시 목록과 가능한 경량 본문 근거를 확인해 중요한 이벤트 후보와 한계를 구분한다.
- Engines unverified
기업 분석 시작 라우터
종목 또는 기업 질문을 받았을 때 어떤 분석 skill과 기능로 시작할지 결정한다.
- Engines observed
sections — 회사 전체 지도
sections 는 한 회사의 모든 기간 공시를 topic × period 매트릭스로 가로화한 단일 진입 DataFrame 이다. 개별 보고서를 하나씩 열지 않고 전 기간을 한 화면에서 비교한다.
- Engines unverified
미국 기업 EDGAR 분석
미국 ticker 또는 EDGAR 공시 질문을 Company, EDGAR filings, 재무 근거로 분석한다.
- Engines observed
Credit (dCR)
Credit (dCR) 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines unverified
신용 위험 분석
기업의 재무 안정성, 차입 부담, 현금흐름 방어력을 신용 관점에서 점검한다.
- Engines observed
대시보드 — 회사 종합 스냅샷 (v19 · 정보 깊이 확장)
대시보드 — 회사 종합 스냅샷 (v19 · 정보 깊이 확장) 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines observed
Data
Data 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines unverified
데이터 엔진 기본기
응용 분석 skill이 시작 전에 참조할 Company, gather, scan 데이터 엔진의 기본 선택 순서와 evidence 계약을 정의한다.
- Engines observed
EDGAR 동기화 규칙
EDGAR 동기화 규칙 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines observed
Gather
Gather 엔진은 가격, 컨센서스, 수급, 뉴스, 배당, 소유구조, 섹터, 매크로 등 외부/보조 데이터를 수집하는 실행 스킬이다.
- Engines observed
Gather - Gather snapshot
gather engine application skill for Gather snapshot.
- Engines observed
Gather - Consensus data
gather engine application skill for Consensus data.
- Engines observed
Gather - Dividend history
gather engine application skill for Dividend history.
- Engines observed
Gather - Investor flow
gather engine application skill for Investor flow.
- Engines observed
Gather - Price and volume history
gather engine application skill for Price and volume history.
- Engines observed
Gather - Industry peers
gather engine application skill for Industry peers.
- Engines observed
Gather - Insider trading
gather engine application skill for Insider trading.
- Engines observed
Gather - Macro raw data
gather engine application skill for Macro raw data.
- Engines observed
Gather - Major shareholders
gather engine application skill for Major shareholders.
- Engines observed
Gather - News collection
gather engine application skill for News collection.
- Engines observed
Gather - Institutional ownership
gather engine application skill for Institutional ownership.
- Engines observed
Gather - Current price snapshot
gather engine application skill for Current price snapshot.
- Engines observed
Gather - Revenue consensus
gather engine application skill for Revenue consensus.
- Engines observed
Gather - Sector information
gather engine application skill for Sector information.
- Engines observed
Gather - Split history
gather engine application skill for Split history.
- Engines observed
Industry
Industry 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines observed
Macro
Macro 엔진은 경기, 정책, 유동성, 위기, 자산, 심리, 예측을 6막 구조로 읽는 시장 레벨 분석 스킬이다.
- Engines observed
Macro - 자산
macro engine application skill for 자산: 5대 자산 심층 해석 + Cu/Au + BEI 4분면.
- Engines observed
Macro - 기업집계
macro engine application skill for 기업집계: 전종목 이익사이클 + Ponzi비율 + 레버리지.
- Engines observed
Macro - 위기
macro engine application skill for 위기: Credit-to-GDP gap + GHS + Minsky + 역사적 맥락.
- Engines observed
Macro - 사이클
macro engine application skill for 사이클: 경제 사이클 4국면 식별 + 전환 시퀀스 감지.
- Engines observed
Macro - 예측
macro engine application skill for 예측: LEI + Cleveland Fed 침체확률 + Sahm + Hamilton RS + GaR.
- Engines observed
Macro - 재고
macro engine application skill for 재고: ISM 재고순환 4국면 + 자산배분 바로미터.
- Engines observed
Macro - 유동성
macro engine application skill for 유동성: M2 + 연준 B/S + NFCI + 자체 FCI.
- Engines unverified
거시 시장 환경 점검
금리, 환율, 경기, 유동성 질문을 기업 분석의 상위 맥락으로 연결한다.
- Engines observed
Macro - 금리
macro engine application skill for 금리: 금리 방향 + 고용/물가 + 수익률곡선 + 기간프리미엄.
- Engines observed
Macro - 시나리오
macro engine application skill for 시나리오: 역사적 충격 재현 + 유형별 스트레스 (~146개 프리셋).
- Engines observed
Macro - 심리
macro engine application skill for 심리: 공포탐욕 근사 + VIX 구간 + JLN 실물 불확실성.
- Engines observed
Macro - 종합
macro engine application skill for 종합: 6막 전체 종합 — 점수 + 자산배분 + 40개 투자전략.
- Engines observed
Macro - 교역
macro engine application skill for 교역: 교역조건 + 수출이익 선행 + 양국 선행지수.
- Engines observed
Mappers
Mappers 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines observed
Quant
Quant 엔진은 가격, 기술적 신호, 팩터, 리스크, 텍스트/공시, 횡단면 랭킹, 포트폴리오, 백테스트를 46개 축으로 실행하는 정량 분석 스킬이다.
- Engines observed
Quant - Sloan Accrual
quant engine application skill for Sloan Accrual: Sloan 1996 — (NI−CFO)/TA, high/neutral/low 3 그룹 분포 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 자산배분
quant engine application skill for 자산배분: Equal Risk Contribution (Maillard 2010) — 종목별 위험 기여도 균등 배분 (종목 리스트).
- Engines observed
Quant - Altman Z
quant engine application skill for Altman Z: Altman 1968/1995 — 전종목 부실확률 (safe/grey/distress 3 zone) + topSafe/topDistress (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - BAB 저베타
quant engine application skill for BAB 저베타: Frazzini-Pedersen 2014 — 252일 beta 저베타 랭킹 + 60일 realized vol 보조 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 백테스트
quant engine application skill for 백테스트: 스타일명 또는 Rule 백테스트 (cpcv 옵션).
- Engines observed
Quant - 벤치마크
quant engine application skill for 벤치마크: 종목별 시장·섹터·스타일 KRX 벤치마크 스택과 기간 수익률.
- Engines observed
Quant - Beneish M
quant engine application skill for Beneish M: Beneish 1999 — 8변수 이익조작 감지, red flag (M > -1.78) 비율 + topFlag (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 베타
quant engine application skill for 베타: 시장/섹터/스타일 벤치마크 선택형 베타 + CAPM + 알파 + R².
- Engines observed
Quant - 차트패턴
quant engine application skill for 차트패턴: 거시 차트 패턴 — W/M/H&S/삼중/원형 (자동 인식 + 목표가).
- Engines unverified
가치평가 가정 분해 검토
성장, 마진, 재투자, 할인율, 터미널 가정을 분해해 가치평가 민감도와 한계를 검토한다.
- Engines observed
Quant - 괴리
quant engine application skill for 괴리: 재무-기술적 괴리 진단.
- Engines observed
Quant - 이익모멘텀
quant engine application skill for 이익모멘텀: SUE, PEAD, 이익 수정 모멘텀.
- Engines observed
Quant - 진입진단
quant engine application skill for 진입진단: 현재 시점 진입/청산/스톱 진단 (백테스트 안 돌림).
- Engines observed
Quant - 이벤트신호
quant engine application skill for 이벤트신호: allFilings 이벤트 기반 신호 (경영진변경, M&A 등).
- Engines observed
Quant - 팩터
quant engine application skill for 팩터: Fama-French 5 + q-factor 분해 (MKT/SMB/HML/RMW/CMA).
- Engines observed
Quant - 수급
quant engine application skill for 수급: 기관/외국인 매매 분석 (KR전용).
- Engines observed
Quant - 펀더-가격 모멘텀
quant engine application skill for 펀더-가격 모멘텀: Chordia-Shivakumar 2006 — earnings + 12-1 price 모멘텀 합성 랭킹 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 거버넌스퀀트
quant engine application skill for 거버넌스퀀트: 지배구조 품질 정량화 (사외이사비율, 감사의견, 보수).
- Engines observed
Quant - 지표
quant engine application skill for 지표: 45개 기술적 지표 DataFrame (SMA, EMA, MACD, RSI, BB 등).
- Engines observed
Quant - 유동성
quant engine application skill for 유동성: Amihud 비유동성, Roll 스프레드, 회전율.
- Engines observed
Quant - 평균분산
quant engine application skill for 평균분산: Markowitz 평균-분산 최적화 (종목 리스트).
- Engines observed
Quant - 모멘텀
quant engine application skill for 모멘텀: 12-1개월 횡단면, 시계열 모멘텀, 52주 신고가 비율.
- Engines observed
Quant - 멀티자산
quant engine application skill for 멀티자산: 멀티 종목 포트폴리오 백테스트 (equal/inv_vol/risk_parity 가중) (종목 리스트).
- Engines observed
Quant - 페어
quant engine application skill for 페어: 공적분 기반 페어 트레이딩 후보 탐색 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 패턴
quant engine application skill for 패턴: 캔들스틱 10종 + zigzag 기반 지지/저항.
- Engines observed
Quant - Piotroski F
quant engine application skill for Piotroski F: Piotroski 2000 — 9 신호 합 (0~9점) 전종목 분포 + 9 신호 시장 통과율 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - q-factor
quant engine application skill for q-factor: Hou-Xue-Zhang 2015 — ROE + (−assetGrowth) composite, 수익성×보수투자 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - QMJ
quant engine application skill for QMJ: Asness-Frazzini-Pedersen 2019 — Profitability + Safety 합성 품질 랭킹 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 퀄리티
quant engine application skill for 퀄리티: Asness 퀄리티 팩터: 수익성+안전성+성장성 복합.
- Engines observed
Quant - 순위
quant engine application skill for 순위: 멀티팩터 복합 순위 (모멘텀+가치+퀄리티+리스크) (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 레짐
quant engine application skill for 레짐: Hamilton 2-state HMM (bull/bear), 추세추종 신호.
- Engines observed
Quant - 잔여수익
quant engine application skill for 잔여수익: 팩터 제거 후 잔여 모멘텀/알파.
- Engines observed
Quant - 리스크텍스트
quant engine application skill for 리스크텍스트: 리스크 팩터 출현/소멸 텍스트 델타.
- Engines observed
Quant - 리스크패리티
quant engine application skill for 리스크패리티: HRP (Lopez de Prado) 계층적 리스크 패리티 (종목 리스트).
- Engines observed
Quant - 스크린
quant engine application skill for 스크린: 팩터 스크리닝 프리셋 (가치/모멘텀/퀄리티/저변동) (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 공시심리
quant engine application skill for 공시심리: Loughran-McDonald 감성 사전 기반 공시 텍스트 스코어링.
- Engines unverified
퀀트 신호 교차검토
가격, 변동성, 밸류에이션, 모멘텀 신호를 같은 기준일에서 확인해 계량 판단을 보조한다.
- Engines observed
Quant - 신호
quant engine application skill for 신호: 최근 매매 신호 이벤트 (골든크로스, RSI, MACD, 볼린저).
- Engines observed
Quant - 전략
quant engine application skill for 전략: 사용자 정의 boolean rule 백테스트 (Rule + sizing + stop).
- Engines observed
Quant - 스타일
quant engine application skill for 스타일: 8 검증된 스타일 프리셋 일괄/단일 백테스트 (시총 의존 0) (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 이익서프라이즈
quant engine application skill for 이익서프라이즈: Bernard-Thomas 1989 PEAD — YoY NI growth z-score, positive SUE drift 후보 (종목 불필요).
- Engines observed
Quant - 꼬리위험
quant engine application skill for 꼬리위험: CVaR, 최대낙폭, Sortino, 하방편차.
- Engines observed
Quant - 톤변화
quant engine application skill for 톤변화: 기간별 공시 톤 변화 감지.
- Engines observed
Quant - 가치
quant engine application skill for 가치: 가치 신호: PBR/PER/PSR vs 가격 모멘텀.
- Engines observed
Quant - 판단
quant engine application skill for 판단: 종합 기술적 판단 (강세/중립/약세) + RSI/SMA/BB.
- Engines observed
Quant - 변동성
quant engine application skill for 변동성: GARCH(1,1), HAR-RV 실현변동성, 변동성 기간구조.
- Engines observed
Quant - 거래량
quant engine application skill for 거래량: OBV 추세, 거래량-가격 괴리, 누적분배.
- Engines observed
Quant - 워크포워드
quant engine application skill for 워크포워드: Lopez de Prado 슬라이딩 OOS Sharpe + DSR + PBO.
- Engines observed
dartlab quant 세계 최강 — 사상 정합 + 성능 fix 플랜 (2026-04-25 v3)
dartlab quant 세계 최강 — 사상 정합 + 성능 fix 플랜 (2026-04-25 v3) 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines unverified
자본배분 점수카드 (FCF 5 사용처 + ROIIC + SGR — L1 raw)
Buffett-style 자본배분 평가 — FCF 의 5 사용처 (재투자·배당·자사주·M&A·부채상환) 비중 + 증분자본수익률 (ROIIC) + 지속가능성장률 (SGR) 을 L1 raw 시계열에서 직접 계산해 경영진의 자본배분 효율을 평가하는 절차. analysis axis 미사용.
- Engines unverified
회사 종합 분석 (매크로 → 산업 → 회사 → 분해 → quality → valuation)
단일 회사의 깊이 있는 분석을 매크로 환경, 산업 위치, 회사 본질, ROE 분해, 회계 quality, 가치평가 6 단으로 엮는 절차. 마지막 valuation 단계 누락 시 종합 분석 미완료.
- Engines unverified
Compounder 후보 — ROE/매출/마진 5 년 일관성 스크리닝
Buffett-style quality compounder 발굴 — ROE / revenueGrowth / grossMargin 의 5 년 평균과 표준편차로 사이클 무관 일관 quality 종목을 횡단으로 식별하는 절차.
- Engines unverified
신용 위험 deep-dive (credit + 재무 안정성 + 매크로 금리)
단일 회사의 신용 위험을 dCR 등급 + 재무 안정성/현금흐름 분해 + 매크로 금리 환경 3 단으로 종합 평가하는 절차.
- Engines unverified
부도 위험 2 모델 합의 (Altman Z″ + Ohlson O — L1 raw)
단일 회사 부도 위험을 Altman Z″-Score (1968 비제조업 변형) + Ohlson O-Score (1980 logit) 2 학술 모델 동시 적용으로 합의 평가. analysis axis 와 credit 엔진 미사용, L1 raw (`c.show("BS"|"IS"|"CF")`) 만 사용.
- Engines unverified
데이터 가용성 우선 점검 (수집 전 확인 → 누락 시 gather/update)
분석 시작 전 필요한 데이터 (finance/docs/report/price) 가 local 에 있는지 확인하고 누락 시 수집을 트리거하는 절차. emit_result 실패 사이클 예방.
- Engines unverified
부채 구조 audit (만기 + 이자보상 + peer 횡단)
회사 부채 구조를 만기 분포 + 이자보상배율 + peer 횡단 비교 + 신용 등급 4 축으로 종합 audit 하는 절차.
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공시 이벤트 분석 (목록 + 원문 + 변화 추적)
단일 회사의 최근 공시 이벤트를 목록 + 원문 + 기간간 변화 3 축으로 분석하는 절차. 신규 공시/주요사항 발생 시 thesis 영향 평가.
- Engines unverified
공시 위험 스크린 (전종목 disclosure 위험 + 정정 신호)
전종목 횡단으로 공시 위험 신호 (정정 빈도, 자기자본 변동, 영업환경 변경 등) 가 높은 종목 후보를 추출하는 절차.
- Engines unverified
Altman-lite 부도 위험 회피 필터 (역방향 블랙리스트)
Altman Z-Score (1968) 5 변수 중 dartlab 으로 가능한 4 변수 + 음수 영업CF 게이트 를 결합해 부도 위험 종목을 횡단으로 식별하고 다른 스크리너 결과의 블랙리스트로 사용하는 회피 절차.
- Engines unverified
배당 thesis (자본배분 + 현금흐름 quality + 배당 정책)
회사의 배당 매력도를 자본배분 의지 + 현금흐름 quality + 과거 배당 정책 3 축으로 평가하는 절차.
- Engines unverified
DuPont 5-step ROE 동인 분해 (L1 raw 시계열 직접 계산)
ROE 변동의 진짜 원인을 5 동인 (세부담·이자부담·영업마진·자산회전·재무레버리지) 으로 분리해 단일 회사 5 년 시계열에서 어떤 요소가 ROE 를 끌고 갔는지 정량화하는 절차. L1 raw (`c.show("BS"|"IS")`) 만 사용.
- Engines unverified
이익 quality 점검 (발생주의 + 현금흐름 + 재무정합성)
회사 발표 이익의 quality 를 발생주의 vs 현금흐름 괴리 + 재무 항목 정합성 + 일회성 비중 3 축으로 점검하는 절차.
- Engines unverified
이익 quality 3 모델 합의 (Sloan + Beneish + Novy-Marx — L1 raw)
이익 quality 를 3 학술 모델 (Sloan accruals · Beneish M-Score · Novy-Marx GP/A) 동시 적용으로 합의 점수화. analysis axis 미사용, L1 raw (`c.show("BS"|"IS"|"CF")`) 만 사용.
- Engines unverified
ESG light 점검 (지배구조 + 감사 + 종업원 + 환경 신호)
정식 ESG 데이터 부재 시 dartlab 보유 신호 (지배구조 + 감사 + 종업원 + 자본배분 일관성) 만으로 가벼운 ESG audit 을 만드는 절차.
- Engines unverified
두 회사 재무제표 비교 (peer + show + 분해)
두 회사의 재무제표를 같은 기준 기간에서 비교하고 핵심 차이를 분해해 평가하는 절차.
- Engines unverified
수급·패턴 결합 (외인/기관 flow + 차트 패턴 + 모멘텀)
단일 종목의 수급 (외인/기관 매매) + 차트 패턴 + 모멘텀 신호를 결합해 단기 entry/exit 보조 신호를 만드는 절차.
- Engines unverified
GARP 스크리닝 (Lynch PEG 근사 + 부채 게이트)
Lynch GARP (Growth at Reasonable Price) — PEG = PER / 이익성장률 ≤ 1 을 dartlab 의 netProfitGrowth 로 근사하고 부채·매출성장 게이트 를 더해 성장+가치 결합 후보를 횡단으로 발굴하는 절차.
- Engines unverified
지배구조 audit (이사회 + 지분구조 + 감사 신호)
회사의 지배구조 위험을 이사회 독립성 + 지배력 집중 + 감사 신호 + 분식 가능성 4 축으로 종합 점검하는 절차.
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Graham deep value 안전마진 스크리닝 (PBR + 유동성 + 저레버리지)
Benjamin Graham (1949) 안전마진 framework 을 ratio 4 게이트 + 5 년 흑자 후처리로 근사해 한국 chaebol discount 트랩을 회피한 deep value 후보를 횡단으로 발굴하는 절차.
- Engines unverified
성장 스캔 → 상위 후보 → 각 회사 분석
전종목 성장 스캔으로 후보를 추리고 상위 N 종에 대해 회사별 깊이 분석을 진행하는 절차.
- Engines unverified
산업 deep-dive (산업 지도 + 섹터 매크로 + 핵심 종목)
단일 산업의 가치 사슬 + 매크로 영향 + 핵심 종목 3 축으로 산업 자체를 분석하는 절차. 종목 없이도 가능.
- Engines unverified
내부자 거래·이벤트 점검 (insider scan + 공시 + 자본변동)
회사의 내부자 거래·자본변동·임원 변경 같은 이벤트 신호를 시계열로 점검하는 절차. 거버넌스 점검의 보완.
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본질가치 3 anchor (Graham + EVA + CFROI proxy — L1 raw)
단일 회사 본질가치를 Graham 수정공식 + EVA spread + CFROI proxy 3 anchor 로 동시 추정해 시장가와 비교한 가치 판정 band 를 만드는 절차. analysis valuation axis 미사용, L1 raw (`c.show("IS"|"BS"|"CF"|"PRICE"|"FQ")`) 만 사용.
- Engines unverified
재고·사이클 점검 (inventory + macro cycle + 회사 영향)
산업 재고 사이클 + 회사 재고 회전 + 매크로 수요 신호 결합으로 사이클 위치를 진단하는 절차. 반도체·석유화학·철강 등에 유용.
- Engines unverified
영업·재무 레버리지 민감도 (DOL/DFL/DCL — L1 raw)
매출 변동이 영업이익·순이익에 얼마나 증폭되는지 영업레버리지 (DOL) · 재무레버리지 (DFL) · 결합레버리지 (DCL) 로 정량화하고 매크로 충격 시나리오에서 본 회사가 얼마나 민감한지 평가하는 절차. L1 raw (`c.show("IS")`) 시계열만 사용.
- Engines unverified
매크로 유동성 사이클 (금리 + 환율 + 유동성)
매크로 유동성 환경을 금리 + 환율 + 유동성 지표 + 위기 신호 4 축으로 종합 판정하는 절차. 종목 없이 매크로 분석 가능.
- Engines unverified
매크로 → 섹터 → 회사 영향 (transmission)
매크로 환경 변화가 특정 회사의 매출·영업이익·이자비용·환산손익에 어떻게 전이되는지 단계별로 추적하는 절차.
- Engines unverified
peer 벤치마크 (산업 + 횡단 비교 + ratio)
회사를 같은 산업 peer 5~10 종과 핵심 ratio (수익성/안정성/성장성/valuation) 4 축으로 벤치마크하는 절차.
- Engines unverified
Piotroski F-Score 7 항목 횡단 점수카드
Piotroski (2000) F-Score 의 9 항목 중 dartlab ratio 로 가능한 7 항목을 횡단 계산해 저평가 종목군에서 우량 회사를 골라내는 점수카드 절차.
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Quality + Value 횡단 스크리닝 (Novy-Marx GP/A 기반)
Novy-Marx (2013) gross profitability factor (Gross Profit / Total Assets) 와 단순 가치 (PER/PBR) 를 결합해 한국 chaebol discount 트랩을 회피한 quality value 후보를 횡단으로 발굴하는 절차.
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quant 기술적 review (지표 + 모멘텀 + 변동성 + 패턴)
단일 종목의 기술적 신호를 지표 종합 + 모멘텀 + 변동성 + 차트 패턴 4 축으로 묶어 entry/exit 판단을 보강하는 절차.
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시나리오 분석 (forecast + macro 시나리오 + quant regime)
회사 forecast 를 base/bull/bear 3 시나리오 + 매크로 시나리오 가정 + 시장 regime 판정 3 축으로 묶어 불확실성을 정량화하는 절차.
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스캔 + 차트 결합 (scan 결과 → table-backed chart)
scan 으로 후보를 스크리닝한 뒤 그 결과를 table-backed chart 로 시각화하는 절차. UI / 보고서 출력 직전 단계.
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섹터 로테이션 분석 (매크로 + scan + industry)
매크로 사이클 위치 + 섹터 횡단 스캔 + 산업 위치 3 축으로 섹터 로테이션 후보를 평가하는 절차. 종목 없이도 가능.
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중소형주 발굴 (성장 + valuation + quality 교집합)
시가총액 하위 종목 중 성장 + 저평가 + 회계 quality 가 양호한 후보를 발굴하는 절차. small-cap value+growth thesis.
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story 보고서 조립 (분석 14 축 + 인과 + 종합 보고)
회사 종합 보고서를 14 축 분석 + 6 막 인과 + story 섹션 조립으로 만드는 절차. review 엔진의 표준 출력.
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미국 종목 review (EDGAR + macro + quant)
미국 상장 회사 (티커 기반) 의 EDGAR 공시 + 매크로 환경 + 기술적 신호를 종합 review 하는 절차. KR DART 와 다른 소스·접근.
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dartlab 사용법·API 설명 (run_python 우회)
dartlab 의 기능·사용법·API 를 설명하는 질문에서 read_skill + read_기능 만 사용하고 run_python 가짜 evidence 를 만들지 않는 절차.
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valuation band 추적 (역사 평균 ±σ vs 현재가)
회사 valuation multiple (PER/PBR/EV/EBITDA) 의 역사 평균 ±σ 밴드 안 현재 위치를 추적하는 절차. 단순 스냅샷이 아닌 시계열 추적.
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가치평가 점검 (DCF + 상대가치 + valuation band)
회사의 valuation 을 DCF 절대평가 + 상대가치 (peer multiple) + valuation band (역사 평균 대비) 3 축으로 종합 점검하는 절차.
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인력·자본 사이클 (workforce + capital + 자본배분)
회사의 인력 (직원수·인건비·생산성) 과 자본 (배당·자사주·신주) 사이클을 결합해 자원 배분 전략을 분석하는 절차.
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운전자본 quality (CCC + 회전율 추세 — L1 raw)
Cash Conversion Cycle (DSO + DIO − DPO) + 매출채권·재고·매입채무 회전율 5 년 추세를 L1 raw (`c.show("BS"|"IS")`) 에서 직접 계산해 매출 신뢰도와 운전자본 효율을 정량화하는 절차. analysis axis 미사용.
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Scan
Scan 엔진은 시장/유니버스 횡단면에서 후보를 발굴하고 순위를 계산하는 실행 스킬이다.
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Scan - 계정
scan engine application skill for 계정: 전종목 단일 계정 시계열 (매출액, 영업이익 등).
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Scan - 감사리스크
scan engine application skill for 감사리스크: 감사의견, 감사인변경, 특기사항, 감사독립성비율.
- Engines observed
Scan - 주주환원
scan engine application skill for 주주환원: 배당, 자사주(취득/처분/소각), 증자/감자, 환원 분류.
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Scan - 현금흐름
scan engine application skill for 현금흐름: OCF/ICF/FCF + 현금흐름 패턴 분류 (8종).
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전종목 횡단면 주가 스크리닝
런타임 시장 데이터에서 종목 universe와 최신 관측일을 확인한 뒤 조건에 맞는 종목 후보군을 만든다.
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Scan - 부채구조
scan engine application skill for 부채구조: 사채만기, 부채비율, ICR, 위험등급.
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Scan - 공시리스크
scan engine application skill for 공시리스크: 공시 변화 기반 선행 리스크 (우발부채, 감사변경, 계열변화, 사업전환).
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Scan - 배당추이
scan engine application skill for 배당추이: DPS 3개년 시계열 + 패턴 분류 (연속증가/안정/감소/시작/중단).
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Scan - 효율성
scan engine application skill for 효율성: 자산/재고/매출채권 회전율 + CCC(현금전환주기) + 등급.
- Engines observed
Scan - 필드카탈로그
scan engine application skill for 필드카탈로그: 조건형 스크리닝용 필드 검색 (finance/report/docs/krx/krxIndex).
- Engines observed
Scan - 거버넌스
scan engine application skill for 거버넌스: 지배구조 (지분율, 사외이사, 보수비율, 감사의견, 소액주주 분산).
- Engines observed
Scan - 성장성
scan engine application skill for 성장성: 매출/영업이익/순이익 CAGR + 성장 패턴 분류 (6종).
- Engines observed
Scan - 내부자지분
scan engine application skill for 내부자지분: 최대주주 지분변동, 자기주식 현황, 경영권 안정성.
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KRX 지수 강세 분석
런타임 KRX 지수 데이터에서 최신 관측일과 비교 기간을 확인하고 여러 지수의 상대 강세를 검토한다.
- Engines observed
Scan - 유동성
scan engine application skill for 유동성: 유동비율 + 당좌비율 — 단기 지급능력.
- Engines observed
Scan - 거시베타
scan engine application skill for 거시베타: 전종목 GDP/금리/환율 베타 횡단면 (OLS 회귀). 사전 수집: Ecos().series('GDP', enrich=True).
- Engines observed
Scan - 네트워크
scan engine application skill for 네트워크: 상장사 관계 네트워크 (출자/지분/계열).
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Scan - 수익성
scan engine application skill for 수익성: 영업이익률/순이익률/ROE/ROA + 등급.
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Scan - 이익의 질
scan engine application skill for 이익의 질: Accrual Ratio + CF/NI 비율 — 이익이 현금 뒷받침되는지.
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Scan - 비율
scan engine application skill for 비율: 전종목 단일 재무비율 시계열 (ROE, 부채비율 등).
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Scan - 스크리닝
scan engine application skill for 스크리닝: 멀티팩터 프리셋 + spec 기반 조건형 스크리닝.
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저평가·수익성 종목 후보 찾기
scan과 재무 prebuild를 이용해 밸류에이션이 낮고 수익성 근거가 있는 후보 종목을 횡단면으로 찾는다.
- Engines observed
Scan - 밸류에이션
scan engine application skill for 밸류에이션: PER/PBR/PSR + 시가총액 + 등급 (네이버 실시간).
- Engines observed
Scan - 인력/급여
scan engine application skill for 인력/급여: 직원수, 평균급여, 인건비율, 1인당부가가치, 성장률, 고액보수.
- Engines observed
Search *(beta — AI 사용 비권장)*
Search *(beta — AI 사용 비권장)* 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines observed
Story
Story 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines unverified
기업 6막 인과 분석
한 기업을 경제, 섹터, 기업, 재무, 가치 신호의 연결로 검토한다.
- Engines unverified
DartLab 스토리형 분석
여러 엔진의 근거를 thesis, evidence, risk, limit 구조로 조립한다.
- Engines observed
Viz
Viz 엔진의 목적, 경계, 조합 기준을 Skill OS에서 확인하고 실행은 기능/docstring으로 내려간다.
- Engines unverified
표 기반 시각 설명
차트나 다이어그램을 장식이 아니라 검산 가능한 표에서 파생되는 설명 산출물로 만든다.
- Operation observed
DartLab AI 제품 바탕 교체
기존 DartLab web chat과 AI 엔진을 백업으로 분리하고, LibreChat UI 바탕과 AG-UI 공개 이벤트, LangGraph/Dexter식 금융 research loop로 제품 경계를 재설계하는 공식 전환 계약이다.
- Operation observed
API Contract — dartlab 호출 규칙 단일 진실의 원천
API Contract — dartlab 호출 규칙 단일 진실의 원천 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
dartlab 아키텍처 — 전체 청사진
dartlab 아키텍처 — 전체 청사진 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
CLI 유지보수 규칙
dartlab CLI 의 명령 추가·변경·폐기 절차와 stdout/stderr 분리, exit code 계약, 테스트 게이트를 정의한다. CLI 는 단일 파일이 아니라 src/dartlab/cli/ 패키지로 유지한다.
- Operation observed
코드 규칙
코드 규칙 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
Core Loop — 자가개선 루프 운영 SSOT
Core Loop — 자가개선 루프 운영 SSOT 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation unverified
기능 docstring 의 LLM Specifications 섹션 표준
기능 docstring 에 LLM 친화 메타 (AntiPatterns / OutputSchema / Prerequisites / Freshness / Dataflow / TargetMarkets) 6 sub-key 표준 정의. 사람용 (Capabilities / Args / Returns / Example) 과 분리해 LLM 비교 선택 정확도를 높인다.
- Operation observed
Engine Audit — 엔진 기능 점검 규격
Engine Audit — 엔진 기능 점검 규격 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation unverified
Skill 확장과 공식 승격 규칙
새 분석법, 운영 규칙, 외부 LLM 사용법을 Skills 체계에 추가하고 official 수준으로 승격하는 기준을 정한다.
- Operation observed
이슈 관리
이슈 관리 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
검증 방법론 (credit · forecast · search · ai)
dartlab 분석 엔진이 주장하는 수치의 근거와 한계를 공개한다. credit · forecast · search · ai 각 엔진의 검증 방법, 표본 구성, 정확도 정의, 시도했지만 효과 없던 접근까지 투명하게 기록한다.
- Operation unverified
운영 문서를 Skills 체계로 흡수
skills를 공개 문서이자 사람과 AI가 직접 실행하는 skill resolver로 유지하고, 엔진 기능·운영 방식 변경을 관련 skill에 동기화하는 운영 규칙이다.
- Operation observed
Philosophy — dartlab 사상 SSOT
dartlab 의 존재 이유와 설계 원칙을 한 문서에 묶는 사상 정점 SSOT. 4 가지 비교 가능성 · 6 막 인과 · Company 편의성 3 원칙 · simple > complex · SSOT · 사람↔엔진↔AI 환류 흐름.
- Operation observed
Refactor Checklist — 대규모 rename / API 변경 6 단계
Refactor Checklist — 대규모 rename / API 변경 6 단계 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
API 안정성 정책 (tier · deprecation · semver)
dartlab 공개 API 의 stability tier 4 단계 (Stable · Beta · Experimental · Alpha) 와 변경·삭제 정책을 정의한다. DART core 는 stable, EDGAR 와 일부 AI 는 더 빨리 변할 수 있다.
- Operation observed
dartlab 테스트 · CI 운영 규칙
dartlab 테스트 · CI 운영 규칙 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Operation observed
UI 엔진 (L4 표현 계층)
UI 엔진 (L4 표현 계층) 운영 규칙을 Skill OS에서 확인하고 변경 전후 검증 게이트로 사용한다.
- Runtime observed
Channel
Channel 실행 환경의 제약, 시작 절차, 검증 기준을 Skill OS에서 확인한다.
- Runtime unverified
데이터 가용성 확인
분석 전에 dataset, Company topic, snapshot 최신성, 실행 가능 runtime을 확인한다.
- Runtime observed
MCP
MCP 실행 환경의 제약, 시작 절차, 검증 기준을 Skill OS에서 확인한다.
- Runtime unverified
MCP 외부 AI Workbench 연결
MCP 클라이언트가 DartLab skill resolver와 workbench action을 같은 방식으로 쓰게 한다.
- Runtime observed
Colab · Molab · 로컬 marimo 노트북
같은 dartlab 코드를 Colab (Google) · Molab (marimo cloud) · 로컬 marimo 세 경로로 실행하는 노트북 카탈로그와 작성·운영 규칙이다.
- Runtime observed
Pyodide
Pyodide 실행 환경의 제약, 시작 절차, 검증 기준을 Skill OS에서 확인한다.
- Runtime unverified
Pyodide / Web AI 실행 범위
브라우저에서 가능한 DartLab skill과 제한을 구분한다.
- Runtime unverified
Skill 개발과 엔진 조합 루프
엔진 기본 skill과 기능를 조합해 엔진에 직접 정의되지 않은 분석 절차를 만들고 audit 결과를 엔진 skill 또는 docstring 개선으로 되돌리는 체계다.
- Runtime observed
VSCode Extension
VSCode Extension 실행 환경의 제약, 시작 절차, 검증 기준을 Skill OS에서 확인한다.
- Runtime unverified
Workbench 5 패스 + ref 발급 명세
ask 작업대의 5 패스 (BRIEF→WORK→CRITIQUE→COMPOSE→GATE→HARVEST) 와 각 패스에서 발급해야 할 ref kind 를 단일 SSOT 로 못박는다.
- Start observed
DartLab Skill OS 최초 진입
사람과 LLM 이 DartLab 을 처음 볼 때 Skills 카탈로그 하나에서 분석 · 엔진 능력 · 운영 규칙 · 확장 절차를 찾는 공식 시작점이다. 외부 API 문서나 흩어진 ops 폴더 대신 skill 검색 → frontmatter 확인 → 본문 절차 → 검증 게이트 순서를 따른다.
- Start observed
첫 회사 분석 recipe — install → quickStart → Company → Analysis
dartlab 처음 마주친 사람·AI 가 환경 준비부터 첫 회사 재무 분석까지 4 단계 순서로 한 번에 통과하는 recipe. 각 단계는 별도 skill 을 가리키고, 끝나면 시장 횡단 (scan) 또는 가치평가 (valuation) 로 분기 가능.
- Start observed
uv로 DartLab 설치와 첫 실행
DartLab을 처음 설치하거나 새 환경에서 실행할 때 uv로 Python부터 dartlab까지 한 번에 준비하는 최소 절차다.
- Start observed
DartLab 8 단계 빠른 시작
설치 직후 Company · sections · show · diff · EDGAR · scan · ask 까지 핵심 기능을 한 번에 통과하는 walkthrough 절차다.
- Start observed
Skill catalog 기반 작업 시작
dartlab 코드 전체를 읽기 전에 skills catalog 만 보고 목적 skill · 공개 호출 방식 · 대표 반환 형태 · 근거 요구사항을 찾는 시작 절차다. AI 와 사람이 같은 표면을 보고 같은 속도로 진입한다.