story

엔진 역할

story 는 해석하지 않고 다양한 관점의 근거를 배치 하는 L3 조합기다. 분석엔진 X. L2 5 분석엔진 - analysis (재무 인과) · credit (신용 위험) · macro (시장 환경) · quant (정량 신호) · industry (밸류체인 위치) - 와 L1.5 scan (횡단 비교) 결과를 블록 단위로 조합해 6 막 구조 보고서를 만든다.

story 가 L3 조합기인 이유 - 순환참조 방지

L2 5 분석엔진은 도메인 격리 (analysis ⊥ credit ⊥ macro ⊥ quant ⊥ industry) 가 import 단방향으로 강제돼 있다. L2 끼리 직접 import 하면 순환참조가 생긴다. 이 결합 책임을 story 가 단독으로 짊어져 6 막 보고서로 직조한다 - 자체 숫자 계산 0, 모든 숫자는 하위 엔진 결과 ref 에 묶이고, story 자체는 thesis · evidence · risk · limit 의 문장 골격만 제공.

이 구조 덕분에 새 L2 분석엔진을 추가해도 기존 L2 엔진은 수정 0 - story 의 블록 등록만 늘어난다.

공개 호출 방식

import dartlab

# 1. Company-bound - 가장 단순한 진입점
c = dartlab.Company("005930")
story = c.story()                          # 자동 reportType + 기업유형 감지
print(story.render("markdown"))

# 2. reportType 명시
credit_report = c.story(reportType="credit")
valuation = c.story(reportType="valuation")
exec_brief = c.story(reportType="executive")

# 3. 단일 섹션
revenue = c.story("수익구조")               # 수익구조 블록만

# 4. 자유 조립 (블록 단위)
from dartlab.story import blocks, Story
b = blocks(c)
custom = Story([b["growth"], b["marginTrend"], b["cashFlowOverview"]])

# 5. 출력 형식 변환
print(custom.toMarkdown())
print(custom.toHtml())
print(custom.render("rich"))               # 터미널 색상
print(custom.render("json"))               # AI 소비용

강행 호출 룰 (agent 답변 품질 회귀 차단)

story 는 L3 조합기 - 자체 계산 0. 모든 숫자는 하위 엔진 (analysis/credit/macro/quant/industry/scan) ref 인용으로 들어와야 함.

1. story 본문 안 모든 숫자에 하위 엔진 ref inline 표기 필수 - [tableRef:...]/[valueRef:...] 형식. ref 없는 숫자는 story 본문 진입 차단.
2. story 안에서 직접 계산 금지 - RunPython 으로 ratio/forecast/score 산출 금지. 하위 엔진 호출 결과의 items/flags/assumptions 그대로 차용.
3. 블록 evidence 부족 시 빈 섹션 + limits 에 명시 - 임의로 채우거나 환각 금지. story 의 spec 가 "evidence 비면 빈 섹션" 정공.
4. reportType 미명시 시 자동 감지 결과 본문에 노출 - "자동 선택: executive (이유: ...)" 한 줄.
5. 같은 (stockCode, period) 분기 데이터는 1 회 fetch 후 in-memory 재사용 - 같은 회사 같은 기간의 EngineCall 을 axis 만 바꿔 반복 호출 금지. story 가 L3 조합기로서 차입금·충당부채·부문정보 등 여러 블록을 만들 때, Company.panel 한 번으로 모든 stmt (BS/IS/CF) + 분기 시계열을 받아 in-memory 분기 후 각 블록에 분배한다. 회귀 사례 - Q3 hybrid 답변 137s + RSS 7.6GB 폭증 (같은 005930 분기 데이터 차입금/충당부채/부문정보 4 회 반복 load). operation.performanceProfile 메모리 안전 강행 (Company 1 개 ≈ 200~500MB) 직결.
6. 렌즈 수집기는 대형 내부 결과를 보존하지 않는다 - lensProducts 원문과 신용 패널에 필요한 최소 필드만 Company 세션에 남긴다. analysis, industry, quant, macro의 원본 결과 전체를 _lensBundle 또는 별도 Story 캐시에 붙잡아 두지 않는다.