Mappers

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. 한눈에 보기 기준을 확인한다.
• 2. 절대 원칙 — 7 개로 간다 기준을 확인한다.
• 3. 아키텍처 기준을 확인한다.
• 4. 6 매퍼 기준을 확인한다.
• 5. 공통 유틸 (common.py) — 모든 파서·매퍼가 공유한다 기준을 확인한다.
• _metadata.description — AI 가 이 매핑의 목적을 이해.
• key → value — 한국어 → 영문 canonical (일관된 패턴).
• category·type 분류 — AI 가 새 항목을 자동 분류하는 학습 데이터.

공개 호출 방식

• dartlab.Company("005930").show("BS")
• 내부 mapper는 공개 Company/show/gather 경로를 통해 사용

호출 동작

• 공시/재무 원문 계정과 표준 계정, 섹션, 테이블 매핑을 연결한다. 사용자는 직접 mapper보다 Company/show 결과로 검산한다.
• 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

• mapping table 또는 normalized DataFrame을 반환한다. 핵심 컬럼은 rawName, standardName, section, table, confidence, source다.
• 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.