이 스킬
DartLab Story — 종목 6 막 narrative
Company.story() 호출 → 6 막 narrative + ref 시간 정렬.
절차
실행 순서
- 1
story 기능가 제공하는 report type과 한계를 확인한다.
- 2
필요한 하위 엔진 근거를 실행 결과로 확보한다.
- 3
narrative는 숫자/날짜 claim ref를 가진 상태에서만 작성한다.
- 4
`c = dartlab.Company("005930")`
- 5
`c.story()`
- 6
analysis, credit, macro, scan, quant 결과를 thesis/evidence/risk/limit 구조로 조립한다. 숫자 계산은 하위 엔진 결과 ref에 묶는다.
- 7
실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 8
데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
- 9
report dict 또는 block list를 반환한다. 핵심 키는 thesis, evidenceBlocks, riskBlocks, limits, sourceRefs다.
- 10
전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
- 11
실행 결과는 tableRef, valueRef, dateRef, executionRef 중 필요한 근거로 남긴다.
- 12
최종 판단의 숫자 claim은 해당 table/value ref에 직접 묶는다.
절차
- story capability가 제공하는 report type과 한계를 확인한다.
- 필요한 하위 엔진 근거를 실행 결과로 확보한다.
- narrative는 숫자/날짜 claim ref를 가진 상태에서만 작성한다.
공개 호출 방식
import dartlab
# 종목 6 막 narrative
c = dartlab.Company("005930")
story = c.story()
print(story.summaryCard) # 6 막 + ref 시간 정렬 c = dartlab.Company("005930")c.story()
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 | · |