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name: company-diligence
description: >
  기업명을 입력받아 "이 회사에 가도 안전한가"를 판단하는 기업 실사 스킬.
  공식정보(회사 공식 채널)와 비공식정보(뉴스·커뮤니티·리뷰)를 분리해서 수집하고,
  공공데이터 기반 재무·고용 리스크 신호를 교차검증한 뒤 종합 리포트를 생성한다.
  Trigger: "기업분석 해줘", "이 회사 어때", "회사 재무 괜찮아?", "여기 지원해도 될까",
  "company diligence", "회사 실사", "폐업 위험", "임금체불 확인".
  Input: 기업명(필수), 홈페이지 URL / 채용공고 URL / 사업자등록번호(선택).
  Output: company-report.md (지원자 질문 8개 순서로 재구성 + 한 화면 요약 + 근거 등급 라벨 + 리스크 판정).
metadata:
  version: "0.3.0" # x-release-please-version
  repo: https://github.com/useful-skills/job-application-skills
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# Company Diligence

지원자가 "이 회사에 입사해도 안전한가"를 판단하도록 돕는 기업 실사 스킬.

이 스킬의 존재 이유는 단순한 회사 소개가 아니다.
대기업 채용문이 좁아지면서 스타트업·중소기업 지원이 늘었는데,
이 회사들은 **월급이 밀리거나 갑자기 문을 닫을 수 있다**는 실질적 리스크가 있다.
그 리스크를 공개 데이터로 최대한 검증하는 것이 목표다.

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## 핵심 설계 원칙

### 원칙 1. 공식정보와 비공식정보를 절대 섞지 않는다

| 구분 | 출처 | 신뢰도 특성 |
|---|---|---|
| 공식정보 | 회사 홈페이지, 채용공고, IR 자료, 공시(DART), 회사 기술블로그, 회사 공식 SNS | 사실 관계는 정확하나 **회사가 보여주고 싶은 것만 보여준다** |
| 비공식정보 | 뉴스 기사, 잡플래닛·블라인드·커뮤니티 후기, 전현직자 인터뷰, 링크드인 재직자 이동 패턴 | 편향·표본 문제가 있으나 **공식정보가 감추는 이면을 드러낸다** |
| 공공데이터 | 국세청 사업자상태, 국민연금 사업장 내역, DART 공시, 고용노동부 임금체불 명단 | **가장 객관적**. 다만 커버리지가 제한적 |

리포트에서 세 트랙은 반드시 섹션을 나눠 표기한다.
비공식정보를 공식정보처럼 단정적으로 서술하지 않는다.
표현 규칙: 공식은 "~이다", 비공식은 "~라는 언급이 있다 (출처: N건)".

### 원칙 2. 공식정보를 기반으로 하되, 이면을 반드시 파고든다

회사는 자신의 긍정적인 면만 어필한다. 따라서 공식정보에서 발견한 각 주장에 대해
"이 주장이 사실이라면 어떤 흔적이 남아야 하는가"를 역으로 검증한다.

| 회사의 주장 | 검증해야 할 이면 |
|---|---|
| "빠르게 성장 중" | 채용 규모 추이, 투자 유치 이후 경과 기간, 매출 실체(공시 있으면) |
| "수평적 문화" | 재직 기간 중앙값, 경력직 이탈 패턴, 리뷰의 반복 키워드 |
| "글로벌 진출" | 실제 해외 법인·해외 매출 비중, 아니면 단순 계획인지 |
| "업계 1위" | 무엇 기준 1위인지, 시장 정의를 좁혀서 만든 문구인지 |
| "복지 좋음" | 리뷰에서 복지 항목 평점, 실제 사용률 언급 |

### 원칙 3. 모르면 모른다고 쓴다

데이터가 없는 항목은 추정하지 않는다.
"확인 불가"는 유효한 결과이며, 리포트에 명시적으로 남긴다.
특히 비상장 스타트업은 재무 데이터가 공개되지 않는 것이 정상이므로,
이 경우 "재무 검증 불가, 대체 신호로 판단"이라고 밝힌다.

### 원칙 4. 모든 문장에 근거 등급 라벨을 붙인다

"추론적 해석이 아니라 객관성을 가진 근거"를 강제하기 위해,
리포트의 **모든 주장 문장**은 `references/evidence-grades.md`에 정의된 5종 라벨
(`[확정]` / `[계산]` / `[추정]` / `[전언]` / `[미확인]`) 중 하나로 시작하거나 끝난다.

특히 `[계산]` 항목은 결과 숫자만 던지지 않고 **계산식을 같은 문장에 노출한다.**
"이직률 33%"가 아니라 "이직률 33% = 12개월 퇴사 8명 / 현재 가입자 24명"으로 쓴다.
분자·분모를 보여줘야 지원자가 직접 검증·반박할 수 있고, 이것이 객관성의 실질적 구현이다.
등급 체계와 데이터별 등급 매핑은 `references/evidence-grades.md`에 있다.

**단, 산술은 리포트 작성 중에 하지 않는다.** `[계산]` 지표는 전부
`scripts/lookup_workplace.py`가 계산해서 출력하며, 리포트는 그 출력을 인용만 한다.
LLM이 매번 산수를 다시 하면 같은 회사를 두 번 조회했을 때 값이 흔들리고,
`VERSIONING.md`가 선언한 "출력 스키마는 사실상의 계약"이 성립하지 않는다.

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## 입력 처리

### 필수 입력
- **기업명**: 문자열

### 선택 입력 (동명 기업 판별용)
- **홈페이지 URL**
- **채용공고 URL**
- **사업자등록번호** (10자리)

### 동명 기업 판별 (disambiguation)

한국에는 같은 이름의 법인이 매우 많다.
선택 입력이 없으면 **분석을 시작하기 전에** 후보를 좁힌다.

1. `scripts/lookup_workplace.py --search "기업명"` 으로 국민연금 등록 사업장 후보를 확보한다.
   정식 법인명, 소재지, 법인/개인 구분, 등록/탈퇴 상태가 한 번에 나오므로 여기서 대부분 좁혀진다.
   추가로 기업명으로 웹 검색을 실행해 후보 법인 정보를 보강한다.
2. 후보가 2개 이상이면 다음 정보를 묶어 사용자에게 제시하고 선택을 받는다.
   - 법인 정식 명칭 (주식회사 포함 여부까지)
   - 업종 / 주력 사업
   - 소재지
   - 홈페이지 도메인
3. 후보가 1개로 명확하거나 사용자가 URL을 제공했으면 바로 진행한다.

**주의**: "(주)OO"와 "OO 주식회사", 지주회사와 사업회사, 본사와 자회사는 다른 법인이다.
채용공고의 실제 계약 주체가 어느 법인인지가 급여 지급 주체이므로, 이 구분을 놓치면 실사 전체가 무의미해진다.
공고 하단의 사업자등록번호 표기를 우선 확인한다.

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## 실행 파이프라인

### Phase 0. 대상 확정
- 입력 파싱 → 동명 기업 판별 → 분석 대상 법인 1개 확정
- 확정된 식별자 기록: 정식 법인명 / 사업자등록번호(확보 시) / 홈페이지 / 상장 여부

### Phase 1. 공식정보 수집
다음을 웹 조회로 수집한다.
- 회사 홈페이지: 회사 소개, 사업 영역, 팀 규모, 연혁
- 채용 페이지: 현재 열려있는 포지션 전체 목록 (전 직군)
- 기술블로그 / 공식 블로그: 최근 게시 빈도와 마지막 게시일
- 공식 SNS / 링크드인 회사 페이지: 팔로워 수, 최근 게시 활동
- IR / 투자 정보 페이지 (있는 경우)

**수집 시 함께 기록할 메타 신호:**
- 채용 페이지의 공고 수: 전 직군 채용이 활발한가, 아니면 특정 직군만 반복 게시되는가
- 마지막 콘텐츠 갱신일: 6개월 이상 방치된 공식 채널은 그 자체로 신호
- 채용공고 재게시 이력: 같은 포지션이 수개월째 열려 있으면 이탈률 또는 처우 문제 가능성

### Phase 2. 공공데이터 재무·고용 리스크 검증

`scripts/` 의 스크립트를 사용한다. 자세한 내용은 `references/public-data-sources.md` 참조.

| 체크 항목 | 데이터소스 | 조회 방식 | 커버리지 | 의미 |
|---|---|---|---|---|
| 사업자 상태 (계속사업/휴업/폐업) | 국세청 사업자등록상태조회 | `check_business_status.py` | **거의 모든 사업자** | 폐업·휴업이면 즉시 중단 신호 |
| 실제 직원 수, 인원 증감, 사업장 탈퇴 | 국민연금 가입 사업장 내역 | `lookup_workplace.py` | 법인 3인 이상 / 개인 10인 이상 | **DART 미커버 기업의 주력 검증 수단** |
| 재무제표 (부채비율·매출추이·감사의견) | DART OpenAPI | `dart_lookup.py` | 상장사 + 외부감사대상 법인만 | 있으면 정밀 분석 가능 |
| 공시 이상 신호 (정정공시·감사인 교체·의견거절) | DART OpenAPI | `dart_lookup.py` | 위와 동일 | 재무제표보다 선행하는 위험 신호 |
| 임금체불 이력 | 고용노동부 임금체불 사업주 명단 | **웹 조회** (스크립트 없음) | 체불 확정 사업주만 | 등재 시 **최고 수준 위험 신호** |

**조회 방식 구분을 리포트에 반영한다.**
스크립트로 조회한 항목은 확정된 공식 기록이고, 웹 조회 항목은 검색으로 찾은 결과라 누락 가능성이 있다.
임금체불 명단은 웹 검색과 웹 조회로 고용노동부 공개 페이지를 확인하되,
**"명단에서 확인되지 않음"과 "체불이 없음"은 다르다**는 점을 반드시 표기한다.

**DART 커버리지 한계를 반드시 인지할 것.**
DART 공시 의무는 상장사이거나 외부감사대상 법인(자산총액 120억원 이상, 또는 종업원 300명 이상이면서 자산 70억원 이상)에만 적용된다.
즉 **일반 스타트업과 소규모 중소기업 대부분은 DART에 재무제표가 아예 없다.**
이 스킬의 주 타깃이 바로 그 회사들이므로, DART가 비었을 때의 대체 판단 경로가 본체다.

### Phase 3. DART 미커버 기업의 대체 재무 신호

공시가 없는 회사는 다음 간접 신호로 재무 체력을 추정한다.
각 신호는 단독으로는 약하며, **3개 이상 동시 점등할 때만** 위험으로 판정한다.

**먼저 국민연금 사업장 데이터를 확인한다.** 이 단계에서 가장 객관적인 근거이며,
간접 신호를 찾아 헤매기 전에 확정 데이터부터 확보하는 것이 순서다.

```bash
python3 scripts/lookup_workplace.py --search "정식 법인명"   # 후보 확인, seq 확보
python3 scripts/lookup_workplace.py --detail {seq}            # 직원 수, 업종, 탈퇴 여부
python3 scripts/lookup_workplace.py --trend {seq}             # 월별 입퇴사 추이
```

여기서 얻는 것과 판정 연결:

| 확인 항목 | 판정 (리스크 신호 = 백엔드 로직) | 지원자 렌즈 재해석 (리포트 표시) |
|---|---|---|
| 사업장 상태가 탈퇴 | 폐업·휴업 가능성. 국세청 조회로 교차확인 후 차단 신호 판정 | 리포트 §1 "안전한가" `[확정]` |
| 회사 주장 규모와 실제 가입자 수의 큰 괴리 | 공식정보 신뢰도 하향. 리포트 "공식정보의 이면"에 기록 | 리포트 §4 "뭐 하는 회사냐"에 회사 주장 vs 실제 가입자 대조로 표시 |
| 월별 순증감이 지속 마이너스 | 인원 축소 국면. 경고 신호 1개 | **같은 `lssJnngpCnt`로 연환산 이직률 계산 → §3 "사람이 나가나" `[계산]`.** 계산식은 `public-data-sources.md` §4-a |
| 최근 6개월 `nwAcqzrCnt` 합계 | (판정에는 직접 안 씀) | 채용 활발도 → §5 "채용은 어떤가" `[계산]`. `public-data-sources.md` §4-b |
| 1인당 `crrmmNtcAmt` 수준 (`--detail`) | (판정에는 직접 안 씀) | 연봉 협상 기준선 → §2 `[계산]`. `public-data-sources.md` §4-c |
| 1인당 `crrmmNtcAmt` **추이** | 산출 불가 (시계열 없음) | §2에서 `[미확인]` 처리 후 면접 역질문으로. `public-data-sources.md` §4-d |
| 검색 결과 없음 | 법인 3인 미만 또는 법인명 불일치. 회사 규모가 매우 작다는 정보 자체가 신호 | 리포트 §7 "확인 못 한 것" `[미확인]` |

리스크 판정 로직(왼쪽 열)은 그대로 유지되며 RED/AMBER/GREEN 판정을 계속 만든다.
오른쪽 열은 같은 원본 데이터를 지원자 질문에 맞춰 다시 해석한 것이다. 새 API 호출은 없다.

**자금 관련**
- 마지막 투자 유치 시점: 시드/시리즈A 이후 18개월 이상 경과 + 후속 라운드 없음 → 런웨이 소진 구간 가능성
- 투자 라운드 규모 대비 팀 규모: 인건비 소진 속도 추정
- 정부지원사업 의존도: 자체 매출 없이 R&D 과제로 연명하는 구조인지

**고용 관련**
- 링크드인 재직자 수 추이: 최근 6개월 감소 → 축소 국면
- 핵심 직군(개발·영업) 동시 이탈 흔적
- 채용공고가 오랫동안 채워지지 않음: 처우 경쟁력 부족 또는 평판 문제

**운영 관련**
- 서비스 앱 최근 업데이트일 (앱스토어/플레이스토어)
- 기술블로그 마지막 게시일
- 도메인·서버 인프라 축소 흔적
- 오피스 이전 (규모 축소 방향인지)

**공개 활동 관련**
- 대표이사 변경 이력
- 사명 변경 이력 (평판 리셋 목적일 수 있음)
- 소송·분쟁 관련 뉴스

### Phase 4. 비공식정보 수집

웹 검색으로 수집한다. 로그인 장벽 때문에 잡플래닛·블라인드 본문 전체 크롤링은 불가하며,
검색 결과 스니펫과 인용된 2차 콘텐츠 수준까지만 접근 가능하다. **이 한계를 리포트에 명시한다.**

검색 쿼리 패턴:
```
"{기업명}" 후기
"{기업명}" 퇴사
"{기업명}" 연봉
"{기업명}" 잡플래닛
"{기업명}" 블라인드
"{기업명}" 임금체불 OR 급여지연
"{기업명}" 투자유치
"{기업명}" 논란 OR 소송
"{기업명}" 인수 OR 합병 OR 폐업
site:news.naver.com "{기업명}"
```

**수집 규칙:**
- 각 주장에 대해 출처 URL과 게시 시점을 기록한다.
- 동일 주장이 몇 건에서 반복되는지 카운트한다. 1건짜리 주장은 "단일 제보"로 표기하고 판단 근거에서 가중치를 낮춘다.
- 3년 이상 지난 정보는 "과거 이력"으로 분리한다. 경영진이 바뀌었으면 현재 상태와 무관할 수 있다.
- 명백한 경쟁사 비방, 개인 감정 토로는 제외한다.

### Phase 5. 리스크 스코어링

각 항목에 점수를 매기고 합산하지 않는다. **최악 항목이 전체 판단을 지배한다.**
급여가 밀리는 회사는 복지가 아무리 좋아도 가면 안 되기 때문이다.

| 등급 | 판정 조건 (하나라도 해당) | 권고 |
|---|---|---|
| **RED (지원 보류 권고)** | 사업자상태가 휴업/폐업 · 임금체불 명단 등재 · 감사의견 거절/한정 · 자본잠식 확인 · 최근 1년 내 급여지연 제보 2건 이상 | 지원 전 재고. 진행한다면 근로계약서·급여일 이력 직접 확인 필수 |
| **AMBER (조건부 진행)** | 대체 재무 신호 3개 이상 점등 · 부채비율 급증 · 매출 2년 연속 감소 · 대규모 이탈 흔적 · 재무 검증 자체가 불가하면서 회사 규모가 매우 작음 | 진행하되 면접에서 검증 질문 필수 |
| **GREEN (특이 신호 없음)** | 위 조건 미해당 | 일반적 검토로 진행 |
| **UNKNOWN** | 공개 데이터가 거의 없어 판단 근거 부족 | 정보 부족 자체를 리스크로 인지. 면접에서 직접 확인 |

**UNKNOWN을 GREEN으로 취급하지 않는다.** 이것이 가장 흔한 오판이다.

**GREEN을 안전 보증으로 제시하지 않는다.** GREEN은 "확인 가능한 범위에서 특이 신호가 없었다"는
뜻이지 "이 회사는 안전하다"가 아니다. 공개되지 않은 재무 악화, 아직 확정되지 않은 체불,
내부 갈등은 어떤 공개 데이터에도 잡히지 않는다.
GREEN 리포트에도 다음 문장을 반드시 포함한다.

> 확인 가능한 공개 데이터에서는 위험 신호가 발견되지 않았습니다.
> 다만 비공개 정보(현금흐름, 미확정 체불, 내부 상황)는 확인 범위 밖이므로,
> 아래 면접 역질문으로 직접 확인하시기 바랍니다.

판정 등급과 무관하게 면접 역질문 섹션은 항상 생성한다.

### Phase 6. 면접 검증 질문 생성

공개 데이터로 확인 불가한 항목은 지원자가 면접에서 직접 확인해야 한다.
리포트 마지막에 **역질문 리스트**를 생성한다.

리스크 항목별 질문 매핑:
- 재무 검증 불가 → "현재 런웨이가 어느 정도이고, 다음 투자 라운드 계획이 있는지 궁금합니다"
- 이탈 흔적 → "이 포지션이 신설인지 충원인지, 충원이라면 이전 담당자는 어떤 이유로 이동했는지"
- 급여일 확인 → "급여 지급일이 언제이고, 지연된 사례가 있었는지"
- 매출 구조 → "주요 매출처 비중이 어떻게 되는지, 특정 고객사 의존도가 높은지"
- 조직 안정성 → "최근 1년간 팀 인원 변화가 어땠는지"

질문은 공격적이지 않게, 지원자가 실제로 물을 수 있는 표현으로 다듬는다.

---

## 출력 형식

`output/{기업명}-{YYYYMMDD}/company-report.md`

**수집 순서와 표시 순서는 다르다.** 위의 Phase 0~6은 **데이터 수집 순서**이며 그대로 유지한다
(공식정보 → 공공데이터 → 비공식정보를 효율적인 순서로 모은다). 아래 템플릿은 **표시 순서**로,
2026-07-27 진단에 따라 지원자 질문 순서로 재배열했다. 출처 순서로 나열하면 지원자가 진짜
알고 싶은 답이 뒤에 묻히기 때문이다. 즉 판정 파이프라인의 산출물(RED/AMBER/GREEN/UNKNOWN 등급)은
그대로 계산하되, 그 결과가 별도 "리스크 판정 근거" 섹션이 아니라 §0 요약과 §1 "안전한가"로 들어간다.

리포트의 모든 주장 문장에는 `references/evidence-grades.md`의 5종 근거 등급 라벨이 붙는다.

```markdown
# {정식 법인명} 지원 판단 리포트

- 분석 일시: YYYY-MM-DD
- 식별자: 사업자등록번호 / 홈페이지 / 상장 여부

> 이 리포트는 공개 데이터로 확인 가능한 범위의 결과이며, 안전을 보증하지 않습니다.
> 지원자 개인의 판단을 돕기 위한 자료입니다.
> 각 문장의 [확정]/[계산]/[추정]/[전언]/[미확인] 라벨은 근거의 성격을 뜻합니다
> (evidence-grades.md 참조).

## 0. 한 화면 요약
이 리포트의 핵심. 8개 질문에 각각 한 줄로 답하고 근거 등급을 붙인다.
상세는 아래 절에 있지만 **판단은 여기서 끝나야 한다.**

- **종합 판정: RED | AMBER | GREEN | UNKNOWN** (판정 근거 2문장 이내) `[확정]`/`[계산]`
| 질문 | 한 줄 답 | 등급 |
|---|---|---|
| 안전한가 | 계속사업자, 체불 명단 없음, 사업장 유지 | `[확정]` |
| 월급 안 밀리나 | 체불 명단 미등재. 선행 확인은 불가 | `[확정]` + `[미확인]` |
| 사람이 나가나 | 연환산 이직률 N% (또는 소표본이라 실수만) | `[계산]` |
| 뭐 하는 회사냐 | 업종분류 + 프로덕트 한 줄 | `[확정]` (업종분류) + 서술 (프로덕트) |
| 채용은 어떤가 | 공고 N건, 최근 6개월 M명 입사 | 서술 (공고 수) + `[계산]` (입사자) |
| 평판은 어떤가 | 리뷰 언급 요지 (출처 N건, 점수화 안 함) | `[전언]` |
| 확인 못 한 것 | 매출 등 N개 항목 | `[미확인]` |
| 면접 역질문 | 아래 §8에 N개 생성 | - |

## 1. 안전한가
- 사업자 상태 (계속/휴업/폐업) `[확정]`: 국세청, 확인일
- 임금체불 명단 등재 여부 `[확정]` (미등재는 "없음"이 아님을 병기 → `[미확인]`)
- 국민연금 사업장 가입/탈퇴 상태 `[확정]`
- **종합 판정 RED/AMBER/GREEN/UNKNOWN과 그 근거** (Phase 5 스코어링 결과가 여기 들어온다)
> UNKNOWN을 GREEN으로 취급하지 않는다. GREEN은 안전 보증이 아니다 (Phase 5 문구 유지).

## 2. 월급 안 밀리나
- 임금체불 명단 조회 결과 `[확정]` (미등재는 "없음"이 아님)
- 1인당 추정 고지금액 = 연봉 협상 기준선 `[계산]` (`--detail` 출력 인용,
  상·하한으로 고소득 과소추정 단서 유지)
- **고지금액 추이로 체불을 선행 감지하는 것은 불가능하다** `[미확인]`.
  시계열이 공개 API에 없다 (public-data-sources.md §4-d). 아는 척하지 말고
  §8 면접 역질문의 급여일 확인 항목으로 넘긴다.
- 급여지연 커뮤니티 제보 있으면 `[전언]` 출처 수 명시

## 3. 사람이 나가나
- 연환산 이직률 `[계산]`: `--trend` 출력을 인용. "N% = 12개월 퇴사 X명 / 현재 가입자 Y명"
  - 분모가 기간 평균이 아니라 현재 인원이라는 단서를 함께 옮긴다
  - 가입자 10명 미만이면 비율 대신 실수만 (스크립트가 자동 억제)
- 월별 입·퇴사 추이 `[계산]`: `nwAcqzrCnt` / `lssJnngpCnt`

## 4. 뭐 하는 회사냐
- 업종 분류 `[확정]`: `vldtVlKrnNm` (도메인 확인)
- 프로덕트·사업 구조·비즈니스 모델: 회사 채널, 출처 URL (원칙 1의 "공식은 ~이다" 표현 규칙을 따르는 서술, 근거 등급 라벨 대상 아님)
- 회사 규모와 연혁: 회사 주장은 서술, 국민연금 가입자 수 등 교차검증 가능한 수치는 `[확정]`
- **공식정보의 이면**: 회사 주장 규모 vs 실제 국민연금 가입자 수 괴리 대조표
  (회사 주장은 서술, 실제 가입자수는 `[확정]`, "과장" 판단은 `[추정]`)
> 출처: 각 항목마다 URL 명시

## 5. 채용은 어떤가
- 공고 게시 빈도·현재 열린 포지션 수: 채용 페이지 관찰 결과, 서술
- 직군 분포 (개발 N / 영업 M / 기획 K = 조직 성격): 채용 페이지 관찰 결과, 서술
- 신규 입사자 추이 `[계산]`: 최근 6개월 `nwAcqzrCnt` 합계 (public-data-sources.md §4-b)
- 동일 포지션 장기 게시 여부 (이탈·처우 신호)

## 6. 평판은 어떤가
각 항목: 주장 / 출처 수 / 시점 `[전언]`
> 접근 한계: 잡플래닛·블라인드는 로그인 장벽으로 검색 스니펫 수준까지만 확인함.
> 표본이 퇴사자 편향이므로 **점수화하지 않는다.** 언급 요지와 출처 건수만 전달한다.

## 7. 확인 못 한 것
공개 데이터로 답을 못 찾은 것들 `[미확인]` (매출 규모 등). 숨기지 말고 나열한다.

## 8. 면접 역질문
두 소스에서 자동 생성한다 (risk-signals.md "신호별 면접 검증 질문 매핑" 참조):
(a) §1~6에서 점등된 리스크 신호
(b) §7의 모든 `[미확인]` 항목
> 판정 등급과 무관하게 이 섹션은 항상 생성한다.
> "어떤 프로젝트가 도움되느냐" 등 이 스킬 범위 밖 질문은 jd-analyzer + application-strategy로 안내한다.
```

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## 하지 말아야 할 것

- 특정 개인(대표이사 등)에 대한 확인되지 않은 부정적 서술
- 단일 커뮤니티 글을 사실로 단정
- 재무 데이터가 없다는 이유로 "문제 없음"이라고 결론
- 로그인이 필요한 사이트의 인증 우회 시도
- robots.txt를 무시한 대량 크롤링
- 리포트를 회사 평판 공격 목적으로 사용하도록 유도하는 표현

이 스킬의 결과물은 **지원자 개인의 의사결정 자료**이며, 공개 배포용 평가가 아니다.
리포트 상단에 이 용도 제한을 명시한다.

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## 참조 문서

- `references/public-data-sources.md` : 공공 API 신청 절차, 엔드포인트, 응답 스펙, 지원자 지표 계산식
- `references/risk-signals.md` : 리스크 신호 상세 판정 기준
- `references/evidence-grades.md` : 근거 등급 5종 라벨 체계와 데이터별 등급 매핑
- `references/disambiguation.md` : 동명 기업 판별 절차
- `scripts/check_business_status.py` : 국세청 사업자상태 조회 (폐업·휴업 확인)
- `scripts/lookup_workplace.py` : 국민연금 사업장 조회 (회사명 검색, 직원 수, 인원 추이)
- `scripts/dart_lookup.py` : DART 기업 검색 및 재무 요약 (상장사·외감법인)