Forensics Engine Candidate Memo

공개 호출 방식

import dartlab
from dartlab.synth.evidenceForensics import buildEvidenceForensicsMemo

target = "005930"
c = dartlab.Company(target)
statements = {}
for topic in ("IS", "BS", "CF"):
    try:
        statements[topic] = c.show(topic, freq="Y")
    except TypeError:
        statements[topic] = c.show(topic)
    except Exception:
        pass

memo = buildEvidenceForensicsMemo(
    target=target,
    market=str(getattr(c, "market", "KR")),
    companyName=str(getattr(c, "corpName", target)),
    statements=statements,
)

emit_result(
    table=memo["tables"]["engineCandidateMemo"],
    values={"target": target, "candidateCount": len(memo["tables"]["engineCandidateMemo"])},
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

signal별 recommendedEngineOwner, promotionGate, keepAsSkillAfterPromotion을 남긴다.

2. 핵심 근거 수집

forensics memo의 신호 status, falsifier 상태, selfRun 결과, ask 품질 관찰을 연결한다.

3. 메커니즘 분석

스킬팩은 엔진을 대체하지 않는다. 반복되는 신호를 발견하면 L2 엔진 후보로 넘기되, recipe는 원표 검산과 반증 ledger로 계속 남는다.

4. 반례·한계

계산이 좋아도 ask 답변이 신호를 오해하거나 반증 조건을 빼먹으면 승격하면 안 된다.

5. 후속 모니터링

3개 이상 target selfRun, false-positive ledger, ask answer quality P 2회가 최소 승격 gate다.

대표 반환 형태

column	의미
signalId	후보 신호
status	ok/watch/risk/missing
recommendedEngineOwner	승격 후보 영역
promotionGate	필요한 검증
keepAsSkillAfterPromotion	승격 후 recipe 유지 여부

연계 절차

1. recipes.fundamental.quality.forensics.falsifierLedger - 반증 조건을 먼저 확인한다.
2. operation.skillDevelopmentLoop - selfRun/redTeam/graduate 규칙을 적용한다.
3. recipes.fundamental.quality.forensics.deepDive - ask 품질 관찰까지 포함해 재실행한다.

기본 검증

• 모든 candidate는 promotionGate를 가져야 한다.
• keepAsSkillAfterPromotion은 true여야 한다.