story 보고서 조립 (분석 14 축 + 인과 + 종합 보고)

공개 호출 방식

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")

scorecard = c.analysis("financial", "종합평가")
story_full = c.story()
story_section = c.story("수익구조")
causal = c.causalWeights()

호출 동작

14 축 분석 종합평가 → causal 가중치 → story 14 섹션 조립 → 보고서 markdown 출력. 개별 섹션만 필요하면 story(section) 으로 부분 호출.

1. 회사 진입
2. analysis(“financial”, “종합평가”) — 14 축 등급 종합
3. causalWeights() — 인과 가중치
4. story() — 14 섹션 보고서 조립 (또는 story(section) 부분)
5. 결과 markdown 본문 + 핵심 ref 합산

대표 반환 형태

• tableRef 1+ 개 (scorecard 14 축)
• 답변 본문에 markdown 14 섹션 (또는 부분 섹션)
• dateRef 1 개

연계 절차

1. engines.company.researchStarter — 회사 진입
2. engines.analysis.scorecard — 14 축 종합평가
3. engines.story.companyCausal — 인과 가중치
4. engines.story.dartlabStory — 14 섹션 보고서

기본 검증

• 보고서 본문 인용 시 출처 ref (각 섹션 → tableRef + valueRef) 명시.
• 부분 섹션 호출 시 그 섹션 한정 — 다른 섹션 추측 X.
• 인과 가중치는 “왜 이 섹션이 중요한가” 의 정량 근거.
• “투자 추천” 같은 단정 본문 X — analysis 결과를 그대로 표현.