절차
실행 순서
- 1
먼저 실행 결과에서 tableRef가 있는지 확인한다.
- 2
category와 metric이 각각 2개 이상 비교 가능한지 확인한다.
- 3
`compile_visual`은 tableRef 기반으로만 호출한다.
- 4
visual이 실패하면 답변에 차트를 주장하지 않는다.
- 5
`result = c.analysis("financial", "수익성")`
- 6
`chart = result.chart() 또는 dartlab.viz.tableBackedChart(table)`
- 7
표에서 파생 가능한 차트만 만든다. 단일값/근거 없는 장식 시각화는 만들지 않는다.
- 8
실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
- 9
데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.
- 10
ChartResult 또는 visual spec dict를 반환한다. 핵심 키는 data/tableRef, marks, x, y, unit, title, warnings다.
- 11
전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.
- 12
실행 결과는 tableRef, valueRef, dateRef, executionRef 중 필요한 근거로 남긴다.
예시
이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다
- 최근 상승률 순위표를 차트로 보여줘
출력
기대 결과
- validated visual
절차
- 먼저 실행 결과에서 tableRef가 있는지 확인한다.
- category와 metric이 각각 2개 이상 비교 가능한지 확인한다.
compile_visual은 tableRef 기반으로만 호출한다.- visual이 실패하면 답변에 차트를 주장하지 않는다.
공개 호출 방식
result = c.analysis("financial", "수익성")chart = result.chart() 또는 dartlab.viz.tableBackedChart(table)
호출 동작
- 표에서 파생 가능한 차트만 만든다. 단일값/근거 없는 장식 시각화는 만들지 않는다.
- 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
- ChartResult 또는 visual spec dict를 반환한다. 핵심 키는 data/tableRef, marks, x, y, unit, title, warnings다.
- 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 | supported | — |
| Pyodide | supported |
|
실패 회피
흔한 실패 · 절대 금지
흔한 실패
- 단일값 chart
- 근거 없는 diagram
절대 금지
- tableRef 없는 차트
- 단일 막대 차트