huasanai/ndlq-weekly-summary

牛得林奇 주간 강의 요약

목표

긴 라이브 방송을 "독자가 핵심 내용을 빠르게 파악하면서도 모든 회사를 확인할 수 있는" 공식 요약으로 복원합니다.

강의 자료를 압축하여 요약해서는 안 됩니다. 라이브 방송 전사(transcript)는 牛总의 관점, 태도, 중요도를 판단하는 주요 증거입니다. 강의 자료는 용어, 숫자, 제목, 자료 배경을 보정하는 데에만 사용합니다. 참고 요약본은 구조와 가독성만 학습하고, 그 사실이나 관점은 계승하지 않습니다.

"포괄적"이라는 것은 모든 내용을 동등하게 다룬다는 의미가 아닙니다. 본문에서는 중요한 주제를 자세히 다루고, 문서 말미에 전수 대장(全量台账)으로 언급된 모든 회사를 포함합니다. 이렇게 하면 누락되는 항목 없이, 또한 100개의 강의 자료 항목이 牛总이 정말 강조한 내용을 묻히지 않도록 합니다.

시작 전

1. 입력 확인: 라이브 방송 전사, 강의 자료, 강의 날짜 및 선택적 참고 자료. 사용자가 출력 형식을 지정하지 않은 경우 기본적으로 새 Feishu 문서를 생성합니다. 사용자는 Markdown, DOCX, PDF 또는 다른 위치로 변경할 수 있습니다.
2. 원본 파일 중 하나라도 누락된 경우, 가지고 있는 자료로 계속 처리하되 능력 범위를 명확히 합니다.

• 전사만 있는 경우: 牛总의 관점은 요약 가능하지만, 용어와 숫자 보정의 신뢰도는 떨어집니다.
• 강의 자료만 있는 경우: 강의 자료 요약만 가능하며, "牛总 라이브 방송 관점 요약"이라고 할 수 없습니다.
• 참고 자료가 없는 경우: 내용 정제에 영향을 주지 않습니다.

3. references/growth-loop.md를 읽고, 기간 간(跨期) 상태 디렉토리를 찾거나 초기화합니다. 각 기간 시작 시 current-context.md, jargon-glossary.json 및 최근 관점을 먼저 읽습니다. 대화 메모리에 의존하지 마십시오.
4. 기본 출력은 Feishu 문서입니다. 상태 디렉토리의 config.json을 읽고 그 안의 상위 노드를 사용합니다. 상위 노드가 없으면 개인 문서 라이브러리에 생성합니다. 현재 Agent가 Feishu 문서 Skill/도구를 제공하는 경우, 해당 작동 규칙을 먼저 읽은 후 게시합니다. Feishu 기능이 없으면 로컬 Markdown으로 저장하고 게시 대기 상태로 표시합니다. 기본적으로 새 문서를 생성하며, 이전 버전을 덮어쓰지 않습니다. 사용자가 다른 위치나 형식을 명시적으로 지정한 경우 기본 설정을 재정의합니다.
5. 변경될 수 있는 증권 코드, 상장 상태, 공시, 가격 등을 확인해야 하는 경우, 거래소, 규제 기관, 회사 공시 등 1차 출처를 우선 사용합니다. 외부 확인은 오류 수정이나 관점 보완에만 사용할 수 있으며, 牛总의 관점을 대신하여 만들어낼 수 없습니다.
6. references/speaker-profile.md를 전체적으로 읽고, 牛总의 신분, 투자 스타일, 언어 습관을 활용하여 모호성 해소, 노이즈 제거, 언어 기능 식별을 돕습니다. 인물 배경은 약한 사전 정보(weak prior)이므로, 해당 기간의 라이브 방송 증거를 덮어쓸 수 없으며, 공식 문서에 고정된 소개로 작성해서도 안 됩니다.

반드시 생성해야 할 중간 산출물

긴 전사본에서 직접 문서를 작성하지 마십시오. 먼저 작업 디렉토리에 다음 내부 자료를 생성합니다. 이 자료들은 그룹 내 공식 문서에 포함되지 않습니다.

1. 구조 인덱스: 오프닝, 강의 자료 검토, Q&A, 마무리 및 원본 문단/시간 앵커.
2. 전사 보정표: 원래 단어, 보정된 단어, 근거, 신뢰도.
3. 주제 증거 카드: 관점 귀속, 태도, 중요도, 논리 체인, 숫자, 반증.
4. 회사 전수 대장: 언급된 모든 상장사, 비상장사 및 명확히 지칭된 증권 도구.
5. 과정 정체성 자산 목록: 방법론, 서적/도구 목록, 牛基50 등 과정 풀 변동, 수강생 암호, 牛总의 이해관계.
6. 관점 수정 기록: 牛总이 해당 기간 또는 기간 간(跨期)에 명확히 뒤집거나, 등급을 낮추거나, 올린 판단. 최신 명확한 입장을 현재 결론으로 하고, 변경 이유도 함께 보존합니다.
7. 이번 기간 성장 패키지: 이번 기간에 추가된 암호, 관점 이벤트, 데이터 스냅샷, 사용자 수정 사항, 출력 주소. run-packet 고정 구조에 따라 기록합니다.

필요한 필드와 판단 방법은 references/evidence-model.md를 참조하십시오.

워크플로우

1. 증거 앵커 추출 및 보존

• 전사 본문을 추출하고, 원본 문단 번호 또는 타임스탬프를 보존합니다.
• 강의 자료 페이지, 제목, 본문, 주요 차트 정보를 추출합니다.
• 원본 텍스트를 보존하고, 유일한 증거 위에 직접 덮어써서 수정하지 않습니다.
• 강의 자료와 전사는 회사명, 고유 명사, 숫자, 날짜, 강의 순서를 기준으로 매칭합니다. 확실하지 않은 경우 비워두고 강제로 대응시키지 않습니다.

2. 음성 전사 정제

• 정보가 없는 말버릇, 기계적 반복, 인식 노이즈는 삭제하지만, 태도 강도와 개인 스타일을 표현하는 원래 문장은 보존합니다.
• 강의 자료와 문맥으로 유일하게 확인 가능한 경우 직접 보정합니다.
• 확률이 높지만 유일하지 않은 경우 _(의심: …)_로 표시합니다.
• 확인이 불가능하고 결론에 영향을 미칠 수 있는 경우 _(원문 불명)_으로 표시합니다. 핵심 내용에 영향을 주지 않는 노이즈는 삭제할 수 있습니다.
• 회사, 인명, 증권 코드, 업계 용어, 단위, 연도, 가격, 수량 규모를 중점적으로 재확인합니다.
• 인물 배경을 활용하여 후보 단어 순위를 높입니다. 예: 매수자/매도자, 牛基50, 증권사 연구소, 업계 암호, 장기 추적 섹터. 단, 강의 자료나 문맥이 유일하게 확인할 수 있을 때만 직접 보정합니다.
• 먼저 상태 디렉토리의 jargon-glossary.json을 확인합니다. 그 중 user_confirmed 매핑은 직접 보정에 사용할 수 있습니다. 모델 추론이나 단일 전사 추측은 확인 대기열에만 들어갈 수 있으며, 공식 암호 라이브러리를 오염시켜서는 안 됩니다.

문장을 부드럽게 만들기 위해 모호하거나 모순된 말을 논리적으로 완벽한 결론으로 바꾸지 마십시오.

3. 강의 순서 복원

의미를 기준으로 식별하고 보존합니다.

오프닝 자체 판단 → 강의 자료 검토 → Q&A에서 회사와 가격으로 이어짐 → 마무리/추가 내용

오프닝과 Q&A는 일반적으로 강의 자료 제목보다 牛总의 실제 우선순위를 더 잘 나타냅니다. 牛总이 건너뛰거나, 다시 언급하거나, "이건 할 필요 없어"라고 명확히 말하는 경우, 라이브 방송 행동을 기준으로 따릅니다.

4. 관점 귀속, 태도 및 중요도 판단

각 중요 정보에 대해 귀속을 명확히 표시합니다: 牛总의 관점, 강의 자료 관점, 질문자 말, 외부 확인 사실, 연구원 평가.

태도 레이블은 통일적으로 다음과 같습니다.

• 🔥 牛总 강조: 스스로 제기하고, 반복적으로 재차 언급하거나 강한 확정어를 사용함.
• ✅ 牛总 동의: 명확히 긍정적, 인정, 풀에 포함시키거나 주목할 만하다고 봄.
• 🟨 牛总 유보: 방향성은 인정하지만, 밸류에이션, 시점 또는 실현 가능성에 대해 의문이 있음.
• ❌ 牛总 부정: 명확히 비싸다고 보거나, 논리가 성립하지 않거나, 개념에 편승하거나, 펀더멘털이 뒷받침되지 않는다고 봄.
• 😄 농담/반어법: 과장된 수익, 순환 암호 또는 명백히 비공식적인 판단.
• 📄 강의 자료 관점/평가 없음: 제목만 읽거나 자료를 반복했으며, 牛总이 입장을 밝히지 않음.
• ❓ 확인 필요: 전사 불명, 표현 불명 또는 중요한 사실이 아직 확인되지 않음.

동일한 회사에 대해 "장기 동의 + 단기 유보"가 동시에 존재할 수 있습니다. 단일한 낙관 또는 비관으로 압축하지 마십시오.

牛总은 능동적으로 복기하고 수정하는 데 능숙합니다. "예전에는 ~라고 생각했는데 / 지금은 바꾸겠다", "지난주에 말했지만 / 이번에 수정한다" 등의 신호가 나타나면, 관점 변화를 별도로 나열합니다: 기존 판단, 최신 판단, 변경 이유, 추후 검증. 최신 명확한 입장이 우선하지만, 기존 판단으로 인한 맥락을 삭제하지 마십시오.

기간 간(跨期) 비교 시, current-context.md의 최근 유효 관점을 사용하고, 이번 기간을 다음과 같이 표시합니다: 최초 등장, 지속, 강화, 약화, 반전 또는 조건 변화. 해당 기간의 증거가 없으면 "이번 기간 업데이트 없음"이라고 쓰고, 과거의 태도를 이번 기간의 입장으로 가장할 수 없습니다.

중요도는 다음과 같이 구분합니다.

• A급: 오프닝 핵심 내용, 반복 강조, 명확한 가격/밸류에이션/순위, Q&A 재방문, 강의 자료 반대 또는 재사용 가능한 프레임워크 형성.
• B급: 완전히 전개되고, 핵심 내용을 뒷받침하며, 업종 선별이나 회사 비교를 제공함.
• C급: 제목만 읽거나, 회사가 무엇을 하는지 설명하거나, 새로운 판단이 없음.

본문은 A급을 자세히 작성하고, B급은 적절히 작성하며, C급은 신속 검토로 합치거나 회사 대장에만 기재합니다.

5. 과정 정체성 자산 하드 오버라이드(Hard Override) 실행

일반적인 중요도가 다음 내용을 압도해서는 안 됩니다.

• "도와 술", 사이클 관점, 시장 관점 등 牛总의 방법론: 독립 제목, A급으로 처리.
• 牛总이 명확히 추천한 서적, 도구, 지수 또는 ETF: 전체 이름, 최소 B급.
• 牛基50, 牛基 지수 및 기타 과정 풀의 추가/제거: 독립 제목, 제거, 추가, 이유 및 교체 로직을 한 곳에 배치.
• "先遣图", "大炮手", "蝴蝶迷" 등 수강생 암호: 원래 단어 보존, 하이라이트 박스 또는 좁은 표로 설명.
• 牛总 본인의 투자, 보유, 자금 조달 또는 프로젝트 연계: 명확하게 이해관계 표시.

"牛基50"은 과정 주식 풀 이름이며, 문자 그대로 50개 종목만 있다고 추정해서는 안 됩니다. 과거/최신 버전의 주식 풀은 약칭을 보정하고 과정 관계를 발견하는 데 사용할 수 있지만, 해당 기간에 여전히 풀에 있다는 증거가 될 수 없으며, 표에 없다고 해서 牛总의 해당 기간 입장을 부정해서는 안 됩니다.

6. 회사 전수 대장 구축

최소 두 번 스캔합니다.

1. 회사명, 별칭, 제품명, 증권 코드로 전체 전사를 스캔합니다.
2. 주제 증거 카드로 모든 회사가 이미 테이블에 포함되었는지 역추적합니다.

약칭, 옛 이름, 말실수는 통합하지만, 유일하게 확인할 수 없는 후보는 보존합니다. 각 회사에 대해 다음을 기록합니다.

• 공식 약칭, 코드, 시장/비상장 여부.
• 등장环节(session) 및 언급 이유.
• 牛总의 태도와 중요도.
• 회사 핵심 내용 및 판단 논리.
• 모든 가격, 밸류에이션, 시가총액, 시간 창, 촉매제 및 리스크.
• 미래 주가 판단의 유형, 조건, 기간 및 신뢰도.

주가 판단은 다음 유형으로 구분하여, 다른 표현을 혼동하지 않도록 합니다.

1. 명확한 목표가.
2. 목표 시가총액 또는 밸류에이션 배수. 환산 가능하지만 가정을 제시해야 함.
3. 방향성 판단 (예: "여지가 더 있다", "고점 리스크", "먼저 하락 후 관망").
4. 조건부 경로 (예: "자산 주입이 완료되면 …").
5. 현재가/역사가 인용. 예측이 아님.
6. 농담, 반어법 또는 타인의 목표 전달. 牛总의 공식 예측이 아님.
7. 명확한 주가 예측을 제시하지 않음.

牛总이 예측하지 않은 경우 반드시 "명확한 주가 예측을 제시하지 않음"이라고 써야 하며, 그를 대신하여 목표가를 추론해서는 안 됩니다. 자세한 필드는 references/evidence-model.md를 참조하십시오.

7. 핵심 논리 심사

A급 및 일부 주요 B급 주제에 대해서만 평가하고, 다음 네 가지를 고정적으로 확인합니다.

사실이 발생했는가?
    ↓
업계 수급, 비용, 가격 또는 할인율을 어떻게 변화시키는가?
    ↓
목표 회사의 수익, 이익 및 현금 흐름 노출도는 얼마나 되는가?
    ↓
현재 밸류에이션, 자본 지출, 희석 및 시간 가치가 주주 수익을 뒷받침하는가?

평가에서는 A가 왜 B로 이어지는지, 어떤 데이터가 누락되었는지, 어떤 상황에서 반증되는지에 답해야 합니다. 평가를 명확히 "연구원 평가"로 표시하고, 牛总의 원래 의도와 혼동하지 않도록 합니다.

8. 공식 문서 생성

먼저 결론을 작성하고, 강의 순서에 따라 전개합니다. references/output-template.md의 구조를 사용하고, 해당 주차 내용에 따라 빈 섹션은 삭제합니다.

공식 문서의 핵심 요구 사항:

• 제목은 "牛得林奇(牛总)"로 쓰고, 본문에서는 통일적으로 "牛总"으로 지칭.
• 서두에 3분 개요로 핵심 내용, 방향성 순위, 가장 중요한 종목을 제시.
• 핵심 회사의 코드, 가격/밸류에이션 표현, 주가 판단, 조건 및 리스크를 명확히 기재.
• 과정 풀 조정, 방법론, 서적 목록, 암호는 눈에 띄는 위치에 배치.
• 본문 마지막에 "4열 표" 형태의 전체 회사 대장을 제공: 회사(코드) | 태도 | 핵심 내용 | 미래 주가 예측.
• 강의 자료를 항목별로 반복하지 않으며, C급 자료를 긴 문단으로 작성하지 않음.
• 공개 문서에 로컬 경로, 증거 앵커, 내부 방법 설명 또는 유료 강의 원문 긴 부분을 넣지 않음.

종목 글꼴 규칙

먼저 핵심 종목에 의미론적 마크업을 할당한 후, scripts/stance_markup.py로 결정론적 렌더링을 수행합니다.

• [[VERY_BULLISH:회사(코드)]]: 牛总이 매우 긍정적, 반복 강조, 핵심 보유 또는 명확히 강력 추천. Feishu에서는 주황색 굵게 표시.
• [[GENERAL:회사(코드)]]: 일반적 긍정, 중립, 유보, 단순 논의 또는 태도가 충분히 강하지 않음. Feishu에서는 굵게 표시.
• [[VERY_BEARISH:회사(코드)]]: 牛总이 매우 부정적, 명확히 피하라고 함, 풀에 포함하지 않거나 가치가 없다고 봄. Feishu에서는 초록색 굵게 표시.

과정 전용 색상에서 초록색은 "명확히 회피"를 의미하며, 일반적인 "초록=추천"과 반대이므로 서두 범례에 반드시 설명해야 합니다. 명확한 강한 태도에만 주황색 또는 초록색을 사용합니다. "회사는 좋지만 비싸다", 단기적 신중함, 또는 입장 표명이 없는 경우 모두 굵게만 표시합니다. 장기적 강한 긍정이지만 단기적 신중함인 경우 주황색을 사용할 수 있으며, 동시에 텍스트에 두 가지 시간 스케일을 명확히 씁니다. 태도가 충돌하여 통합할 수 없는 경우 굵게만 표시합니다.

9. 게시 매체에 맞게 조정

• 기본적으로 Feishu에서解析 가능한 Markdown을 생성하고, Feishu 인라인 XML 색상 태그를 혼용할 수 있습니다. 게시 전 stance_markup.py --format feishu를 실행하여 의미론적 플레이스홀더가 남아 있지 않은지 확인합니다.
• Feishu 인용은 지원되는 blockquote/callout을 사용하며, <quote>...</quote>를 그대로 출력하지 않습니다.
• PDF 내보내기를 용이하게 하기 위해 표는 2~4열을 우선합니다. 너무 넓은 정보는 그룹 카드 형식으로 변경합니다.
• 가로 스크롤이 필요한 Mermaid 차트를 사용하지 않습니다. 복잡한 논리는 세로 ASCII, 좁은 표 또는 일반 분점을 사용합니다.
• 사용자가 "새 버전 생성"을 요청한 경우 반드시 새 문서를 만들고, 이전 요약을 덮어쓰지 않습니다.

10. 품질 관문 통과 후 전달

references/quality-gate.md를 항목별로 실행합니다. 고위험 항목이 하나라도 실패하면 먼저 증거 카드나 회사 대장으로 돌아가 수정하고, 직접 윤문하여 숨기려 하지 마십시오.

11. 각 기간 종료 시 반드시 성장 완료

공식 문서가 품질 검사를 통과한 후, references/growth-loop.md에 따라 이번 기간의 run-packet.json을 생성하고, 다음을 실행합니다.

python3 scripts/memory_tool.py ingest --state-dir <상태 디렉토리> --packet <run-packet.json>
python3 scripts/memory_tool.py validate --state-dir <상태 디렉토리>

이 단계는 관점 이벤트를 추가하고, 데이터 시점을 저장하며, 사용자가 확인한 암호를 흡수하고 current-context.md를 재구성합니다. 이 단계는 자동으로 SKILL.md를 덮어쓰지 않습니다. 단일 기간의 관측치는 기억에 들어가고, 프로세스 규칙은 사용자가 명시적으로 영구화를 요구하거나, 동일한 유형의 문제가 최소 두 번 이상 발생한 후에만 승격됩니다. 이는 요약이 편향되는 것을 방지하기 위함입니다.

한 번의 "성장"은 최소한 하나의 재사용 가능한 증분을 남겨야 합니다. 이번 기간에 새로운 암호나 관점 변화가 없더라도 "관점 지속/이번 기간 업데이트 없음" 및 데이터 as_of를 기록하여 기간 간(跨期) 확인을 완료했음을 증명해야 합니다. 게시에 실패했지만 본문이 품질 검사를 통과한 경우 publication_status=pending으로 기록할 수 있습니다. 본문이 품질 검사를 통과하지 못한 경우 성공적인 실행 기록을 작성해서는 안 됩니다.

경계

• 이것은 과정 관점 요약 및 연구 보조 자료이며, 실시간 종목 추천이나 개인 거래 계획이 아닙니다.
• 특정 주식 판단에는 반드시 라이브 방송 날짜와 조건을 명시해야 하며, 현재에도 유효한 조언인 것처럼 포장할 수 없습니다.
• 유료 강의 원문, 전체 전사, 저작권이 있는 강의 자료 또는 긴 제3자 리서치 보고서를 게시하지 않습니다.
• 외부 확인 결과를 牛总의 관점인 것처럼 가장하지 않으며, 연구원의 판단을 牛总의 원래 말처럼 작성하지 않습니다.