첫 회사 분석 recipe — install → quickStart → Company → Analysis

dartlab 을 처음 만나는 사람·AI 가 환경 준비 → walkthrough → 회사 facade → 분석 축 적용 4 단계로 첫 결과까지 도달하는 recipe. 각 단계는 별도 skill 을 가리키고, 끝나면 다음 분기 (시장 횡단 · 매크로 · 스토리) 로 자연 이어진다.

무엇을 만드나

단계	산출물
1	작동하는 dartlab 환경 (uv + Python 3.12 + dartlab)
2	Company · Scan · Ask 8 단계 walkthrough 통과
3	단일 회사 facade — sections · show · trace · diff
4	22 축 중 1 축 분석 결과 (수익성 · 가치평가 · 성장성 등)

연계 절차

1. start.installUv — uv 로 dartlab 환경 준비. uv add dartlab 후 Company("005930") import 검증.
2. start.quickStart — 8 단계 walkthrough 로 Company / sections / show / scan / ask 의 호출 흐름을 한 번에 통과.
3. engines.company — 단일 기업 facade. c.sections · c.show("BS") · c.trace("BS") · c.diff() 로 회사 전체 지도와 source priority 이해.
4. engines.analysis — 22 분석 축 중 하나 선택 (c.analysis("financial", "수익성") 또는 c.analysis("valuation", "가치평가")).

단계별 핵심 호출

import dartlab

# 단계 3 — 회사 facade
c = dartlab.Company("005930")
c.sections                       # topic × 기간 매트릭스
c.show("BS")                     # 재무상태표 (source priority 적용)
c.diff()                         # 어떤 topic 이 가장 변했나

# 단계 4 — 분석 축
result = c.analysis("financial", "수익성")
print(result)

검증 게이트

각 단계가 끝났을 때 다음을 확인:

단계	검증 항목
1	uv run python -X utf8 -c "import dartlab; print(dartlab.__version__)" 가 버전 출력
2	c.show("IS") 가 손익계산서 DataFrame 반환
3	c.trace("BS") 가 finance source 선택 확인
4	analysis 결과의 tableRef · valueRef · dateRef · executionRef 가 묶여 있음

다음 분기

4 단계까지 끝나면 다음 중 하나로:

• 시장 횡단 — dartlab.scan("ratio", "roe") 또는 engines.scan 에서 19 축 중 선택.
• 매크로 환경 — engines.macro 군 12 축으로 거시 위치 잡기.
• 스토리 보고서 — c.story() 로 구조화 보고서 + 보강은 engines.story.
• 가치평가 깊이 — engines.quant.damodaranValuation 으로 DCF.
• AI workflow — runtime.workbenchEvidenceFlow 로 자연어 분석.

다음 단계

• start.dartlabSkillOs — Skill OS 4 카테고리 + 검증 게이트.
• start.useSkillsCatalog — 검색 → 선택 → 검증 → 실행 패턴.
• Skills 카탈로그 — 179 개 skill 검색.