First Day Playbook

このページは Quick Start で sf CLI と API key の疎通が済んでいる前提で読みます。初日で目指すゴールは、全部を理解することではありません。次の 4 つができれば十分です。

• API キーを発行できる
• sf の接続設定を保存できる
• list estimate と list candidates を 1 回返せる
• materialize の credit 見積もりを理解できる

余力があれば、次も初日に触っておくとかなり良いです。

• list materialize / enrich / export を 1 回ずつ返せる
• company_id を 1 件以上解決し、1 社調査を返せる

1. 最初の 5 分

1. https://signal-foundry.app にサインインする
2. 最初の team workspace を作成する
3. team workspace の API キー設定画面でキーを 1 本発行する
4. その場で平文キーを保存する
5. sf auth setup --base-url https://signal-foundry.app --no-open を実行する
6. sf auth show --json で effectiveBaseUrl と effectiveApiKeyPreview を確認する

この段階でつまずいたら、先に Quick Start と API Key Lifecycle を見直してください。

2. 最初の 15 分

まず会社群を無料で見積もります。最初の題材は、対象が想像しやすい条件が向いています。

sf list estimate "上場企業のうち、売上100億以上" --json
sf list candidates --from-estimate <estimateId> --json

ここでの成功条件:

• estimate_id が返る
• counts.matched_companies が返る
• billing.materialize.estimated_credits が返る
• candidates が最大10件返る

3. 保存と enrichment まで伸ばす

保存する場合は、credit 上限を明示して実行します。

sf list materialize --from-estimate <estimateId> --name "売上100億以上の上場企業" --execute --max-credits 100 --json
sf list enrich <listId> --source website --estimate --json
sf list enrich <listId> --source website --execute --max-credits 100 --json
sf list export <listId> --format csv --output ./exports/listed-revenue-10b.csv --json

ここで見たいもの:

• materialize: list_id、row count、credits used
• enrich: run.found_count / run.not_found_count / run.no_data_count、credits used
• export: path / row_count / sha256

operation ごとの無料 / 有料境界は Credit Schedule を見ます。website enrichment は found row だけ credit を使い、not_found / no_data / skipped は課金対象ではありません。

上場年や IPO 年で絞る query は、まず sf list plan "<query>" --json で listing_events coverage を確認してください。supported なら estimate に進めます。名証 / 福証 / 札証など local exchange universe は coverage gap として扱います。初日の疎通確認では、上場中かどうか、売上などの財務指標、market segment のような安定した条件から始めると安全です。

4. Claude Code / Codex と組み合わせる

初日に agent へ渡すなら、次の流れが一番安定します。

1. Claude Code / Codex で始める の prompt を渡す
2. すべて --json で実行させる
3. エラー時は error.hint と error.suggested_next_commands を採用させる
4. 人間は、返ってきた estimate_id、credit 見積もり、listId が妥当かだけを見る

初回は human-in-the-loop で十分です。agent に全判断を任せる前に、まず 1 本成功させて contract を掴んでください。

5. 1 社調査も試す

余力があれば、証券コードで確実に引ける会社を 1 社だけ深掘りします。

sf job company-research 7203 --execute --json
sf companies search 7203 --json
sf company profile jpx_7203 --json
sf company observations jpx_7203 --limit 5 --json
sf company filings jpx_7203 --limit 5 --json

ここで確認したいもの:

• company-research: company_summary、important_observations、evidence_gaps、next_actions
• companies search: company_id
• company profile: identifiers と profile
• company observations: evidence 付きの観測
• company filings: filing_id

6. 初日にやると良い追加確認

• sf companies search --help を見て filter を把握する
• sf company observations --help を見て source / type / subtype の絞り込みを把握する
• sf filing show --help を見て section-key や fact-limit を把握する
• sf list materialize --help と sf list enrich --help を見て --execute --max-credits を把握する
• API キー設定画面へ戻り、usage summary に request が積まれたか確認する
• Data Provenance で source / evidence / coverage gap の扱いを確認する

7. 初日にやらなくてよいこと

• DB schema や migration を読むこと
• Preview URL を agent の接続先にすること
• 1 本の共有キーを複数用途に使い回すこと
• 個人 account を billing / credit の通常スコープとして使うこと
• 検索語をそのまま profile や filings に渡すこと

8. 失敗したときのリカバリ順

1. sf auth show --json で接続設定を確認する
2. sf <surface> --help を見る
3. error.hint を読む
4. error.suggested_next_commands を実行する
5. それでも駄目なら、別の会社コードで最小ループをもう一度試す

9. 初日の終了条件

次が揃えば、2 日目以降の深掘りに進めます。

• 使う base URL と API key が確定している
• estimate -> candidates -> materialize の流れを理解している
• Basic = 保存した会社 1 社、Enrichment = found 1 社 x source を理解している
• list enrich と list export を最低 1 回返せる
• 必要なら company_id 解決と 1 社調査に降りられる
• usage summary で直近利用を確認できる