Thesis Kill-Chain Evidence Coverage Audit

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. 아래 Python 블록은 확보한 L1/L1.5 근거를 buildThesisKillChainMemo로 묶는 RunPython fallback 절차다.

import dartlab
from dartlab.synth.thesisKillChain import buildThesisKillChainMemo

target = "005930"
thesis = "매출 성장과 현금 전환이 유지되어 valuation discount가 해소된다"
c = dartlab.Company(target)
statements = {}
for topic in ("IS", "BS", "CF"):
    try:
        statements[topic] = c.show(topic, freq="Y")
    except Exception:
        pass

memo = buildThesisKillChainMemo(target=target, thesis=thesis, statements=statements)

emit_result(
    table=memo["tables"]["evidenceCoverageAudit"],
    values=memo["headline"],
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

8 source coverage audit 단정. 예: “evidenceCoverageAudit 8 source — IS/BS/CF 3 statements (5y 모두 ok) / filings 50 (latest 2026-05) / price 40 / flow 40 / consensus 12 / scan-peers 8 / assumptions 6 → 8 of 8 ok. fragilityMap 정상 동작 가능 (모든 source coverage 통과).”

2. 핵심 근거 수집

• Company.show(‘IS’ / ‘BS’ / ‘CF’, freq=‘Y’) × 3 statement
• Company.disclosure() filings
• Company.gather(‘price’ / ‘flow’ / ‘consensus’) × 3 axis
• scan.market peers
• assumption list (사용자 입력)
• buildThesisKillChainMemo() → evidenceCoverageAudit table

3. 메커니즘 분석

8 source × (rowCount + latestDate + status + requiredFor)
   status:
     rowCount ≥ 1 + stale 아님 → ok
     rowCount = 0             → missing
     stale (latestDate > 90d) → watch
   ↓
requiredFor 매핑 (어떤 후속 recipe 가 필요로):
   statements (IS/BS/CF) → fragilityMap 의 4 metric
   filings               → triggerCatalog + falsifierLedger
   price                 → fragilityMap.priceReaction
   flow                  → fragilityMap.flowPressure
   consensus             → fragilityMap.consensusRevision
   scan peers            → triggerCatalog.peerStress
   assumptions           → assumptionLedger
   ↓
missing source 영향:
   IS/BS/CF 결손 → fragilityMap 4 metric 미산출 (대부분 차단)
   filings 결손  → triggerCatalog 일부 차단
   consensus 결손 → consensusRevision metric 만 차단
   ↓
forbidden 발동 회피:
   결손 source 를 0 으로 채우면 분석 왜곡 (failureMode)
   missing 은 명시 + 답변 한계로 표기

coverage audit = thesisKillChain 의 바닥. 없는 데이터를 상상으로 채우면 fragility 가 가짜로 보임. missing 명시 강제 — 답변 한계로 노출.

4. 반례·한계

• 결손 source 를 0 으로 채우면 forbidden 위반 (failureMode 발동).
• statements 결손인데 fragilityMap 정상처럼 표시 → 분석 왜곡.
• coverage chart 가 source 없이 emit → blocked viz.
• 8 source 외 영역 (예: ESG / 정치) 은 본 audit 미커버.

5. 후속 모니터링

• 모든 source ok → recipes.meta.thesisKillChain.fragilityMap 으로 진입.
• missing 다수 → 보강 EngineCall 실행 후 재audit.
• coverage 약함 → recipes.meta.thesisKillChain.visualDecisionPack 에서 chart 차단.

대표 반환 형태

column	의미
dataset	source 이름
status	ok/missing
rowCount	row 수
latestDate	최신 날짜
requiredFor	필요한 후속 판단

연계 절차

1. recipes.meta.thesisKillChain.fragilityMap - coverage가 있는 원자료만 사용.
2. recipes.meta.thesisKillChain.visualDecisionPack - coverage chart gate.

기본 검증

• evidenceCoverageAudit가 비어 있으면 실패다.
• missing source는 답변 한계로 표시한다.