Runtime unverified

데이터 가용성 확인

분석 전에 dataset, Company topic, snapshot 최신성, 실행 가능 runtime을 확인한다.

runtime.dataAvailabilityCheck GitHub 원본

절차

실행 순서

  1. 1

    선택한 skill의 runtimeCompatibility와 datasetRefs를 먼저 확인한다.

  2. 2

    runtime dataset 또는 Company topic 목록에서 대상 데이터가 있는지 확인한다.

  3. 3

    date column, latestAsOf, entity column, metric 후보를 기록한다.

  4. 4

    데이터가 없으면 필요한 수집 또는 prefetch 경로를 한계로 남긴다.

  5. 5

    최신성 claim은 snapshot 기준일 또는 live 조회 기준일이 있을 때만 작성한다.

예시

이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다

  • 삼성전자 데이터가 있는지 확인해줘
  • 이 skill을 브라우저에서 실행할 수 있나?

출력

기대 결과

  • 데이터 있음/없음 판단
  • 기준일
  • 가능한 metric 목록
  • 한계

절차

  • 선택한 skill의 runtimeCompatibility와 datasetRefs를 먼저 확인한다.
  • runtime dataset 또는 Company topic 목록에서 대상 데이터가 있는지 확인한다.
  • date column, latestAsOf, entity column, metric 후보를 기록한다.
  • 데이터가 없으면 필요한 수집 또는 prefetch 경로를 한계로 남긴다.
  • 최신성 claim은 snapshot 기준일 또는 live 조회 기준일이 있을 때만 작성한다.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported—
Server supported—
MCP supported—
Web AI supported—
Pyodide supported
  • live API 최신성은 서버 또는 로컬 Python 경로에서 확인한다.

실패 회피

흔한 실패 · 절대 금지

흔한 실패
  • 데이터 없음과 API 미설정을 혼동
  • snapshot 기준일을 오늘로 오인
  • schema 확인 없이 컬럼명을 추측
절대 금지
  • 데이터 확인 없이 최신이라고 말하기
  • missing 값을 0으로 대체