Thesis Kill-Chain Scenario Storyboard

공개 호출 방식

AI 도구 실행 순서는 EngineCall 우선이다. 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"]["scenarioStoryboard"],
    values=memo["headline"],
    date=memo["asOf"],
    sources=memo["sources"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

3 scenario storyboard (base/erosion/kill) 단정. 예: “storyboard 3 row — baseIntact status=ok plot=‘OPM 유지 + CFO/NI ≥ 1 + valuation discount 점진 해소’ monitoring=‘4Q 실적 + consensus 모니터링’ / erosionCase status=watch plot=‘OPM 1-2%p 압축 + cash conversion 약화 + discount 유지’ monitoring=‘월간 fragility 재측정’ / killChainCase status=risk plot=‘OPM 3%p+ 압축 + CB 추가 발행 + multiple compression’ monitoring=‘tripwire trigger 발동 시 reversion 점검’. 3 scenario + 각 monitoring 완비.”

2. 핵심 근거 수집

• thesisIntake (원문 + themes)
• propagationPath (path 4-8)
• tripwireMonitor (current + threshold)
• falsifierLedger (open/notTriggered)
• buildThesisKillChainMemo() → scenarioStoryboard table

3. 메커니즘 분석

4 source → 3 scenario 요약
   baseIntact:
     모든 assumption 유지 + tripwire ok 다수
     plot = "thesis 유지 시 시장 반응 + monitoring 시점"
   erosionCase:
     일부 assumption watch + tripwire 일부 risk
     plot = "thesis 약화 시작 + multiple 압축 추세"
   killChainCase:
     2+ assumption broken + tripwire 다수 risk
     plot = "thesis 붕괴 + valuation 완전 reset"
   ↓
각 scenario × (status + plot + requiredEvidence + monitoring) 필수:
   monitoring 없는 row → 실패 (forbidden)
   killChainCase 만 제시 + baseIntact 생략 → forbidden
   소설처럼 plot 만 + tripwire 사라짐 → failureMode
   ↓
3 scenario 모두 강제:
   사용자가 *유지되는 조건* + *약화되는 경로* + *붕괴되는 경로* 동시 비교

storyboard = pre-mortem 의 최종 전달 형태. 3 scenario 모두 + monitoring 강제 — 무너지는 경로만 보면 confirmation bias.

4. 반례·한계

• 3 scenario 모두 없으면 실패.
• killChainCase 만 + baseIntact 생략 → forbidden.
• monitoring 없는 row → failureMode.
• plot 이 너무 길어 tripwire 사라짐 → 운영 불가능.

5. 후속 모니터링

• 3 scenario ready → recipes.meta.thesisKillChain.visualDecisionPack 으로 chart 가능 여부.
• erosionCase + killChainCase 동시 risk → recipes.meta.thesisKillChain.deepDive 으로 최종 답변.
• baseIntact 만 ok → recipes.meta.thesisKillChain.premortemQualityGate 로 thesis 견조 confirm.

대표 반환 형태

column	의미
scenario	baseIntact/erosionCase/killChainCase
status	ok/watch/risk/missing
plot	시나리오 서술
requiredEvidence	필요한 근거
monitoring	후속 점검

연계 절차

1. recipes.meta.thesisKillChain.visualDecisionPack - scenario chart 가능 여부 확인.
2. recipes.meta.thesisKillChain.deepDive - 최종 답변으로 연결.

기본 검증

• scenario 3개가 모두 있어야 한다.
• monitoring이 없는 scenario row는 실패다.