Thesis Kill-Chain Premortem Quality Gate

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. Company.show, Company.disclosure, Company.gather, scan.market, scan.audit, scan.quality로 근거를 먼저 확보하고, 아래 Python 블록은 확보한 L1/L1.5 근거를 buildThesisKillChainMemo로 묶는 RunPython fallback 절차다.

from dartlab.synth.thesisKillChain import buildThesisKillChainMemo

target = "005930"
thesis = "매출 성장과 현금 전환이 유지되어 valuation discount가 해소된다"
priceRows = [{"date": "2026-05-11", "close": 90000}, {"date": "2026-05-10", "close": 100000}]

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

emit_result(
    table=memo["tables"]["premortemQualityGate"],
    values={
        "premortemQualityScore": memo["headline"]["premortemQualityScore"],
        "qualityGateStatus": memo["headline"]["qualityGateStatus"],
        "decisionStatus": memo["headline"]["decisionStatus"],
    },
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

10 gate × premortemQualityScore + qualityGateStatus 단정. 예: “premortemQualityGate 10 row — 8 ok + 2 risk (sourceBreadth + falsifierOpen). qualityScore=8/10 → qualityGateStatus=operatorReview (90% 미달, weak 아님). decisionStatus=mediated — 누락 gate 2 종 보강 후 결론 가능.”

2. 핵심 근거 수집

• thesisIntake + assumptionLedger + fragilityMap + triggerCatalog + propagationPath + tripwireMonitor + falsifierLedger + scenarioStoryboard + visualDecisionPack (9 sub-recipe)
• evidenceCoverageAudit (source 폭)
• buildThesisKillChainMemo() → premortemQualityGate table

3. 메커니즘 분석

10개 gate를 모두 확인한다.

gate	차단 의미
explicitThesis	thesis가 없으면 프리모템이 아니라 입력 요청이다.
sourceBreadth	L1/L1.5 근거가 좁으면 narrative로 본다.
assumptionDepth	testable assumption 3개 미만이면 결론을 막는다.
fragilityDetected	취약 지표가 없으면 kill-chain이 아니다.
triggerConnected	trigger가 없으면 시나리오가 시작되지 않는다.
propagationConnected	trigger → mechanism → assumption 경로가 없으면 분석이 아니다.
tripwireOperational	threshold/action 없는 risk는 모니터링할 수 없다.
falsifierOpen	counter-evidence가 없으면 confirmation bias다.
scenarioComplete	base/erosion/kill-chain 세 시나리오가 모두 필요하다.
visualBindingReady	observed viz라도 table/value ref에 묶이지 않으면 emit하지 않는다.

4. 반례·한계

• qualityGateStatus=weak 인데 thesis 결론 확정 → forbidden + falsifier 위반.
• risk row 삭제 또는 평균 점수로 숨김 → 스킬 실패 (forbidden).
• sourceBreadth 부족하지만 narrative 로 보강 → failureMode (분석 왜곡).
• propagationPath 없이 trigger 만 나열 → failureMode + premortem 무효.

5. 후속 모니터링

• flagshipReady → recipes.meta.thesisKillChain.deepDive 로 최종 답변 통합.
• operatorReview → 누락 gate 보강 (사용자에게 nextAction 제시).
• weak → 답변 차단 + 보강 EngineCall 목록 제시.

대표 반환 형태

column	의미
order	gate 순서
gate	품질 조건 이름
status	ok/risk
required	통과 조건
evidence	현재 근거
failureMode	실패 시 분석 왜곡
nextAction	보강 조치

타협 없는 사용 기준

• qualityGateStatus == "flagshipReady"일 때만 decisionStatus == "usable"로 답한다.
• operatorReview이면 결론보다 누락 gate와 보강 순서를 먼저 말한다.
• weak이면 thesis 결론을 쓰지 않고, 부족한 근거와 다음 EngineCall 목록을 제시한다.
• risk row를 삭제하거나 평균 점수로 숨기면 이 스킬은 실패다.

연계 절차

1. recipes.meta.thesisKillChain.visualDecisionPack - visual binding 확인.
2. recipes.meta.thesisKillChain.deepDive - 최종 실행 ledger.

기본 검증

• premortemQualityGate는 10개 gate를 반환해야 한다.
• flagshipReady는 gate 90% 이상 통과일 때만 가능하다.
• weak 상태에서는 thesis 결론을 확정하지 않는다.