절차
실행 순서
- 1
Company.credit와 재무 안정성 관련 기능를 확인한다.
- 2
부채, 이자보상, 영업현금흐름, 유동성 지표를 같은 기간 기준으로 만든다.
- 3
위험 요인과 완화 요인을 별도 ref로 구분한다.
- 4
금융업이면 일반 부채비율 해석 한계를 남긴다.
- 5
`c = dartlab.Company("005930")`
- 6
`c.credit()`
- 7
`dartlab.credit(c)`
- 8
Company 재무 snapshot에서 차입, 현금흐름, 이자보상, 유동성 지표를 읽어 신용 위험을 계산한다. analysis와 상호 import하지 않고 필요한 데이터는 Company/core에서 직접 가져온다.
- 9
실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 10
데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
- 11
dict 또는 DataFrame 형태의 신용 지표를 반환한다. 핵심 키는 grade/score, leverage, interestCoverage, cashflowBuffer, riskFlags, basis이며 비율은 %, 배수는 배 단위다.
- 12
전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
예시
이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다
- 기업 신용 위험 봐줘
- 대우건설 재무 안정성 분석해줘
출력
기대 결과
- credit thesis
- 위험 요인
- 완화 요인
- 한계
절차
- Company.credit와 재무 안정성 관련 capability를 확인한다.
- 부채, 이자보상, 영업현금흐름, 유동성 지표를 같은 기간 기준으로 만든다.
- 위험 요인과 완화 요인을 별도 ref로 구분한다.
- 금융업이면 일반 부채비율 해석 한계를 남긴다.
공개 호출 방식
c = dartlab.Company("005930")c.credit()dartlab.credit(c)
호출 동작
- Company 재무 snapshot에서 차입, 현금흐름, 이자보상, 유동성 지표를 읽어 신용 위험을 계산한다. analysis와 상호 import하지 않고 필요한 데이터는 Company/core에서 직접 가져온다.
- 실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
대표 반환 형태
- dict 또는 DataFrame 형태의 신용 지표를 반환한다. 핵심 키는 grade/score, leverage, interestCoverage, cashflowBuffer, riskFlags, basis이며 비율은 %, 배수는 배 단위다.
- 전체 세부 필드는 공개 docstring/capability와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
기본 검증
- 실행 결과는 tableRef, valueRef, dateRef, executionRef 중 필요한 근거로 남긴다.
- 최종 판단의 숫자 claim은 해당 table/value ref에 직접 묶는다.
- 스킬과 실제 공개 API의 호출 방식, 대표 반환 형태, 오류/제한 동작이 다르면 같은 변경에서 스킬을 갱신한다.
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | supported | — |
| Server | supported | — |
| MCP | supported | — |
| Web AI | limited | — |
| Pyodide | limited |
|
실패 회피
흔한 실패 · 절대 금지
흔한 실패
- 부채비율 하나만 보고 신용 결론
- 현금흐름과 만기 구조 확인 누락
- 금융업과 비금융업 기준 혼동
절대 금지
- 근거 없는 등급 단정
- 결손값을 0으로 간주