# Research Automation

## 목적
사람이 수동으로 하던 전략 복기, 실험 제안, 오류 분류를 점진적으로 자동화합니다.

## 자동화 대상
### 1. Post-Trade Review Assistant
입력:
- event record
- parser output
- feature snapshot
- order/fill timeline
- realized PnL
- MFE/MAE
- regime context

출력:
- trade_summary
- primary success/failure reason
- candidate label corrections
- follow-up investigation tags

### 2. Drift Diagnosis
입력:
- parser confidence 변화
- feature distribution shift
- score bucket hit-rate 변화
- sector/event mix 변화

출력:
- suspected drift source
- severity
- recommended action

### 3. Experiment Recommender
출력:
- 우선 실험 후보
- 예상 영향 범위
- required data / code dependencies

## 원칙
- 자동 요약은 결론을 대신하지 않는다.
- 운영 판단은 사람이 최종 승인한다.
- 자동화 결과는 근거 로그를 포함해야 한다.
- production rule 변경은 review 없이 자동 적용 금지.
