Thesis Kill-Chain Thesis Intake

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"

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

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

호출 동작

1. 결론 도출

thesis 원문 + 파싱 themes 단정. 예: “thesis=‘매출 성장과 현금 전환이 유지되어 valuation discount 가 해소된다’ → themeCount=4 / themes=[growth, cash, valuation, balanceSheet] / status=ok. 사용자 thesis 원문 보존 + 4 theme 파싱 (8 종 카테고리 중 4 종 매칭) — kill chain 진입 준비 완료.”

2. 핵심 근거 수집

• 사용자 thesis 원문 (필수 입력)
• 키워드 매칭 8 theme: growth / margin / cash / balanceSheet / valuation / event / macro / governance
• buildThesisKillChainMemo() → thesisIntake table
• status: ok (≥ 1 theme) / missing (thesis 비어 있음)

3. 메커니즘 분석

thesis 원문 → 키워드 파싱
   "성장" / "매출" / "확장"           → growth theme
   "마진" / "수익성" / "OPM"           → margin theme
   "현금" / "FCF" / "전환"             → cash theme
   "부채" / "유동성" / "balance sheet" → balanceSheet theme
   "valuation" / "할인" / "multiple"   → valuation theme
   "촉매" / "이벤트" / "공시"           → event theme
   "금리" / "환율" / "거시"             → macro theme
   "거버넌스" / "이사회" / "지배구조"   → governance theme
   ↓
status 판정:
   themeCount ≥ 1  → ok (kill chain 진입 가능)
   themeCount = 0  → missing (thesis 보강 요구)
   ↓
원문 보존 강제:
   thesis 원문이 table 에 남아 있어야 함 (forensic 추적 가능)
   parsed theme 은 *보조 분류* — 원문 의미 대체 X

intake = pre-mortem 의 입력 잠금. 원문 잃으면 이후 scenario 가 일반 분석으로 흐름 (forbidden). theme 파싱은 보조 분류 — 인과/우선순위 단정 X.

4. 반례·한계

• thesis 비어 있는데 scenario 생성 → forbidden 위반.
• thesis 원문 잃고 일반 분석 전환 → failureMode 발동.
• 키워드 매칭 false positive (예: “현금 영수증” → cash theme 오인) 가능.
• theme 카테고리 8 종 외 영역 (예: ESG / 정치) 미커버 — 8 종 강제.

5. 후속 모니터링

• status=ok + themeCount ≥ 2 → recipes.meta.thesisKillChain.assumptionLedger 로 testable assumption 전환.
• status=missing → 사용자에게 thesis 보강 요구 (다른 recipe 진입 차단).
• themeCount ≥ 4 → recipes.meta.thesisKillChain.deepDive 로 전체 kill chain 실행.

대표 반환 형태

column	의미
thesis	사용자 thesis 원문
themeCount	파싱된 theme 수
themes	growth/margin/cash 등
status	ok/missing

연계 절차

1. recipes.meta.thesisKillChain.assumptionLedger - theme을 testable assumption으로 전환.
2. recipes.meta.thesisKillChain.deepDive - 전체 pre-mortem 실행.

기본 검증

• thesis 원문이 table에 남아 있어야 한다.
• missing이면 scenarioStoryboard를 확정하지 않는다.