Data

Skill OS 흡수 규칙

• 이 skill이 공식 진입점이다. 삭제된 운영 문서 경로를 다시 안내하지 않는다.
• 공개 호출 방식과 대표 반환 형태는 skill에서 확인하고, 세부 필드는 capability/docstring으로 검산한다.
• 분석이나 변경 결과는 ref, 실행 로그, 테스트 결과로 검증한다.

실행 순서

• 1. 자동 파이프라인 — 핵심 데이터 워크플로우로 간다 기준을 확인한다.
• 수집 경로 (가벼움 vs 무거움) 기준을 확인한다.
• 2. Flow 1 — DART 수집 (dataSync.yml) 을 12h 주기로 돌린다 기준을 확인한다.
• 2-1. Flow 1B — KindList 신규 종목은 별도 bootstrap 으로 보장한다 기준을 확인한다.
• 3. Flow 2 — DART scan 프리빌드 (dataPrebuild.yml) 은 workflow_run 으로 이어진다 기준을 확인한다.
• 단일 책임: DART 수집(dataSync) · DART 프리빌드(dataPrebuild) · EDGAR 전체(edgarSync) · 감사(dataAudit) 독립.
• 직렬화: 모든 HF 업로드는 concurrency.group: hf-dataset-push 로 순차 처리 (sliding-window 429 회피).
• workflow_run 체인: KindList 완료 → 신규 종목 bootstrap, DART 수집 완료 → 자동 프리빌드 트리거 (EDGAR 는 edgarSync 내부 end-to-end).
• backup: dataSync.yml workflow_dispatch mode=full 로 88 분기 차집합 수동 실행.

공개 호출 방식

• dartlab.gather("price", "005930")
• dartlab.scan("fields")
• dartlab.Company("005930").show("finance")

호출 동작

• Company, gather, scan이 사용할 원자료 위치와 freshness를 확인한다. 분석 결론보다 source table과 latestAsOf를 먼저 만든다.
• 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

• dataset/table ref 또는 DataFrame을 반환한다. 핵심 컬럼은 provider, dataset, entity, period/date, metric, value, latestAsOf다.
• 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.