11개 엔진별 노트북. 각 노트북은 무인자 호출(가이드) + 단일 예시 의 최소 단위.
dartlab 호출 계약은 단순하다 — 무인자 호출로 어떤 축이 있는지 본 후 단일 예시로 실제 데이터를 받는다. 나머지는 사용자가 추론한다.
각 셀은 주석으로 설명한다 (마크다운 셀 미사용 — marimo 노트북 관례).
| # | 노트북 | 엔진 | 설계 문서 |
|---|---|---|---|
| 01 | 01_company.py | Company facade (L0/L1) — show/select/sections/diff | engines.company |
| 02 | 02_gather.py | gather — 외부 시장 데이터 (주가/수급/매크로/뉴스) | engines.gather |
| 03 | 03_scan.py | scan — 전 종목 횡단 사전 빌드 (parquet) | engines.scan |
| 04 | 04_quant.py | quant — 가격 기반 정량 신호 | engines.quant |
| 05 | 05_analysis.py | analysis — 14축 재무분석 + forecast + valuation | engines.analysis |
| 06 | 06_macro.py | macro — 사이클/금리/유동성/심리/자산 | engines.macro |
| 07 | 07_credit.py | credit — 독립 신용평가 (dCR 등급, 7축) | engines.credit |
| 08 | 08_story.py | story — 4엔진 조합 보고서 (6막 서사) | engines.story |
| 09 | 09_ai.py | ai — ask/chat (provider 키 필요) | operation.opsAsSkills |
| 10 | 10_search.py | search — 공시 시맨틱 검색 (beta) | engines.search |
| 11 | 11_listing.py | listing — 종목/공시/topic 카탈로그 | engines.gather |
pip install marimo dartlab
marimo edit notebooks/marimo/05_analysis.py또는 marimo.app 에서 바로 열기:
import dartlab
dartlab.엔진() # 가이드 — 어떤 축이 있는지 출력
dartlab.엔진("축") # 단일 예시각 엔진의 자세한 사용법은 ops 문서 링크 참조.
- 마크다운 셀 금지 —
mo.md(...)사용하지 않는다. 셀마다# 주석으로 설명. - import 반복 금지 —
import dartlab은 첫 셀에서 1회. 이후 셀은def _(dartlab):로 받는다. - 무인자 호출 = 가이드 패턴 유지 — 첫 예시는 항상
dartlab.엔진()또는c.엔진().