Engines Recipe unverified

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.

engines.recipe.screenAndChart GitHub 원본

연계 절차

이 절차의 단계

  1. 1
    Scan engines.scan

    전종목 스코어

  2. 2
    전종목 횡단면 주가 스크리닝 engines.scan.crossSectionStockScreen

    매출 규모·기간 필터

  3. 3
    표 기반 시각 설명 engines.viz.tableBackedChart

    chart 생성

절차

실행 순서

  1. 1

    `tableRef` 1 (scan + 필터 결과)

  2. 2

    `artifactRef` 1 (chart 파일)

  3. 3

    답변 본문: chart 미리보기 + 상위 N 행 markdown table

  4. 4

    chart 는 항상 table 뒷받침 — 단일값 chart X.

  5. 5

    차트 axis label + 단위 명시.

  6. 6

    상위 N 추출 기준 (CAGR / score) 명시.

공개 호출 방식

import dartlab

candidates = dartlab.scan("growth")
top10 = candidates.head(10)
# table-backed chart 로 시각화 (viz 엔진)
chart = dartlab.viz.bar(top10, x="종목명", y="매출CAGR")

호출 동작

scan 결과 (~2000 종목) 에서 상위 N 추출 → table-backed chart 로 시각화 (artifact 저장).

  1. scan(axis) — 전종목 스코어
  2. crossSectionStockScreen — 매출 규모·기간 필터
  3. 상위 10~20 추출
  4. viz.tableBackedChart — chart 생성 + artifactRef 저장

대표 반환 형태

  • tableRef 1 (scan + 필터 결과)
  • artifactRef 1 (chart 파일)
  • 답변 본문: chart 미리보기 + 상위 N 행 markdown table

연계 절차

  1. engines.scan — 전종목 스코어
  2. engines.scan.crossSectionStockScreen — 매출 규모·기간 필터
  3. engines.viz.tableBackedChart — chart 생성

기본 검증

  • chart 는 항상 table 뒷받침 — 단일값 chart X.
  • 차트 axis label + 단위 명시.
  • 상위 N 추출 기준 (CAGR / score) 명시.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported
Server supported
MCPunknown
Web AIunknown
Pyodide limited
  • browser 안에서는 chart artifact 저장 제약