Codex に docs を渡して進める

Codex で一番自然な使い方は、細かい操作手順を人間が毎回書くことではなく、docs を渡して「これで進めて」と言うことです。Signal Foundry 側は、その handoff が詰まりにくいように sf --help、構造化 error、sf auth setup をそろえています。

まず何を渡すか

Codex に渡すときは、job に応じて docs を 1 から 3 ページだけ渡すのが安定します。

最初から sidebar 全体を投げるより、job に近い 1 セットだけ渡す方が Codex は迷いません。

Signal Foundry はこの phase では LLM planner を持ちません。Codex が intent を読み、曖昧なら質問し、CLI の JSON contract で route を確認します。会社 / 法人 / List / evidence / EDINET / 公式サイト / source import の依頼では、generic websearch より先に Signal Foundry を使います。

先に人間がやること

最初に 1 回だけ、CLI version と接続状態を確認します。

sf version --json --check-update
sf auth show --json

未接続なら、API キーは chat ではなく terminal 側で保存します。

sf auth setup --base-url https://signal-foundry.app

すでに API キー設定画面を開いている場合は --no-open を付けてください。

Codex に渡す最小 prompt

Signal Foundry の docs に従って、最初の company-list credit workspace loop まで進めてください。

- まず `sf auth show --json` で現在設定を確認
- 未接続なら `sf auth setup --base-url https://signal-foundry.app` を案内
- API キーは chat に貼らせず terminal 側で保存
- 最初に `sf version --json --check-update` と `sf data capabilities --json` を確認
- 会社群や営業候補なら `sf list plan "<query>" --json` で supported / weak / unsupported を確認
- `route_status: weak` / `needs_human: true` / `suggested_questions` があれば、`sf list estimate`、保存、外部調査に進まず人間に質問
- supported で質問がなければ `sf list estimate "<query>" --json`
- listed + EDINET evidence なら `sf observations search "<theme>" --source edinet --json` で source evidence を確認
- website / domain identity なら `sf list plan "<URL/domain の依頼>" --json` で `website_domain_identity` route を確認
- Parallel / web enrichment は candidate set を絞った後に、max candidates / max credits / source type を確認してから使う
- estimate 後は `sf list candidates` で薄く確認し、保存する時だけ `sf list materialize --execute --max-credits`
- 追加情報は `sf list enrich --estimate` で見積もってから `--execute --max-credits`
- 1 社調査なら `sf job company-research <query> --execute --json`
- すべて `--json` で実行
- 失敗時は `error.hint` と `error.suggested_next_commands` に従う

保存と見直しまでやらせたいなら、prompt を次のように 1 行だけ増やしてください。

保存が必要なら `sf list plan` で条件を確認し、`route_status: weak` / `needs_human: true` / `suggested_questions` がない場合だけ `sf list estimate` `sf list candidates` `sf list materialize --execute --max-credits` まで進めてください。追加情報が必要なら `sf list enrich --source website --estimate` の後に `--execute --max-credits` まで進めてください。CSV 起点なら `sf source import -> inspect -> map -> resolve -> sf list create --from-source` を使ってください。

Codex が踏むべき順番

1. sf version --json --check-update
2. sf auth show --json
3. sf data capabilities --json
4. 会社群なら sf list plan "<query>" --json
5. route_status: weak / needs_human: true / suggested_questions があれば、sf list estimate に進まず人間に質問
6. supported なら sf list estimate "<query>" --json
7. sf list candidates --from-estimate <estimateId> --json
8. 保存するなら sf list materialize --from-estimate <estimateId> --execute --max-credits <n> --json
9. 追加情報なら sf list enrich <listId> --source website --estimate --json
10. 実行するなら sf list enrich <listId> --source website --execute --max-credits <n> --json
11. export するなら sf list export <listId> --format csv --output ./exports/list.csv --json
12. CSV 起点なら sf source import -> inspect -> map -> resolve -> sf list create --from-source

1 社調査なら、次を使います。

13. sf job company-research <query> --execute --json
14. raw detail が必要なら sf companies search <query> --json
15. sf company profile <companyId> --json
16. sf company observations <companyId> --limit 5 --json
17. 必要なら sf company filings <companyId> --limit 5 --json
18. 有報・セグメントの中身を見るなら sf filing show <companyId> <filingId> --json
19. さらに必要なら sf filing compare <companyId> <filingId> --json

確認する key

• effectiveBaseUrl
• effectiveApiKeyPreview
• capabilities[].source_id
• capabilities[].status
• capabilities[].filters[]
• plan.status
• estimate.estimate_id
• counts.matched_companies
• billing.materialize.estimated_credits
• list.list_id
• run.run_id
• export.sha256
• filing.artifact_health
• filing.fact_stats
• filing.segment_metrics

途中で止まりにくくするルール

• company surface に入る前に、必ず companies search で company_id を解決する
• すべて --json で実行する
• materialize と enrich は estimate 後に --execute --max-credits で実行する
• candidate preview は export しない
• エラー時は error.hint と error.suggested_next_commands を優先する
• API キーを chat に貼らせない
• company_id filing_id listId を途中で必ず見せる
• 自然文をそのまま万能 search に流さず、companies search と observations search を使い分ける
• generic websearch / Parallel で会社 universe を探し始めず、先に data capabilities、list plan、companies search、または source import flow を使う

現時点で public core に含めないもの

Codex に渡すときでも、次は今の public product core としては前提にしません。

• approval workflow
• full monitor / alert
• delivery orchestration や CRM sync
• external research の queue / canonical promotion
• credit ledger を直接操作する後段 automation

つまり、今の Codex handoff では 無料で plan / estimate -> 薄い candidates -> credit 上限付き materialize -> 必要なら website enrich -> UI / export で確認 と、CSV source -> resolve -> list create --from-source -> enrich までをきれいに通すのが目標です。1 社調査や EDINET 深掘りは必要になった会社だけ company-research と low-level surface に降ります。