Story

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. 사상 — 보고서 빌더로 간다 기준을 확인한다.
• 방향성 메모 — docstring SSOT 와의 교류 (2026-04-24) 기준을 확인한다.
• 2. 2 축 체계 — reportType × template 로 간다 기준을 확인한다.
• 1 축 — reportType (무엇을 집중적으로 볼 것인가) 기준을 확인한다.
• 2 축 — template (이 기업은 어떤 유형인가, 자동 감지) 기준을 확인한다.
• docstring → story: 엔진 docstring Guide 섹션이 audit 로 충분히 검증되면 story 블록 템플릿에 반영 (같은 해석 규칙 · 같은 임계값).
• story → docstring: 기존 story 블록 중 재현 가능 · 해석 규칙 명확한 것은 공개 함수로 추출해 엔진 docstring 에 Guide 로 명시. AI · story 공용 호출.
• scorecard — 5 영역 A~F 종합평가.
• creditScore — 20 등급 신용평가.

공개 호출 방식

• c = dartlab.Company("005930")
• c.story()
• dartlab.story(c)

호출 동작

• analysis, credit, macro, scan, quant 결과를 thesis/evidence/risk/limit 구조로 조립한다. 숫자 계산은 하위 엔진 결과 ref에 묶는다.
• 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

• report dict 또는 block list를 반환한다. 핵심 키는 thesis, evidenceBlocks, riskBlocks, limits, sourceRefs다.
• 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.