절차
실행 순서
- 1
기업 식별과 사용 가능한 Company topic을 확인한다.
- 2
macro, scan 또는 industry 맥락이 필요한지 reference에서 확인한다.
- 3
Company.analysis와 원본 show 결과를 실행해 수치 근거를 만든다.
- 4
판단 claim은 대상, 기간, metric, value ref에 묶는다.
- 5
`c = dartlab.Company("005930")`
- 6
`c.story()`
- 7
`dartlab.story(c)`
- 8
analysis, credit, macro, scan, quant 결과를 thesis/evidence/risk/limit 구조로 조립한다. 숫자 계산은 하위 엔진 결과 ref에 묶는다.
- 9
실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 10
데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
- 11
report dict 또는 block list를 반환한다. 핵심 키는 thesis, evidenceBlocks, riskBlocks, limits, sourceRefs다.
- 12
전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
예시
이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다
- 삼성전자 수익성 분석해줘
출력
기대 결과
- thesis
- 근거 표
- 리스크
- 한계
절차
- 기업 식별과 사용 가능한 Company topic을 확인한다.
- macro, scan 또는 industry 맥락이 필요한지 reference에서 확인한다.
- Company.analysis와 원본 show 결과를 실행해 수치 근거를 만든다.
- 판단 claim은 대상, 기간, metric, value ref에 묶는다.
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.
런타임
실행 환경별 호환성
| 환경 | 상태 | 비고 / 제한 |
|---|---|---|
| Local Python | supported | — |
| Server | supported | — |
| MCP | supported | — |
| Web AI | limited | — |
| Pyodide | limited |
|
실패 회피
흔한 실패 · 절대 금지
흔한 실패
- 단일 수치로 종합 판단
- 업황/섹터 맥락 없이 강한 경쟁력 판단
절대 금지
- 근거 없는 투자판단
- 숫자 없는 재무 판단