Signal: shape, case 👾✨

ひとことで: web research を search → scrape → LLM → 手整形、と毎回パイプラインにしない——という API。Answers は POST /v1/web/answers に task（平文の調査指示）と json_format（欲しい JSON の example object）を渡すと、関連ページを読んで json_content にその形で返し、寄与 URL を sources に載せる。mode は fast（10 credits / 約30秒）と ultra（100 credits / 約50秒、default）。unknown は null のまま、partial は timeoutOpts.behavior: "return-partial" で受け取れる。既知 URL からの抽出は別 endpoint Extract。Free tier · だいたい10分で integrate。

使いどころ: 「料金表を調べて、比較表の列にそのまま入れたい」日曜の机。Hermes / agent loop に 形付きの調査席 を1枚置くレーンなんよ⚡ まずは pricing 1社だけ fast で叩く→ json_content と sources を並べて目視→ 比較は同じ fields で3社まで、が安全圏（ultra を最初から常用しない・null を 0 に潰さない・partial フラグは保存時に残す・ZDR が要るなら org 設定を先に確認）。

ひとことで: ChatGPT で始めて Claude で続き、Cursor で仕上げて同僚に渡す——そのたびに「再ブリーフィング」が起きる、を潰す collaboration OS。Epismo は仕事を Case に置く：いまの result、その裏の decisions、reviews、next step。モデルや人を替えても re-brief なしで続きから。Auto review は保存済み result を新鮮に読み直して issue を書き、原本は触らない。うまくいった流れは Playbook に残せる（Skill / MCP / CLI を step に名指し可）。PH 本日 launch · Free start · no credit card。

使いどころ: 「下書きは移ったのに、言わないことにした決定が消えた」日曜。Hermes 机のとなりに Case 棚 を1つ置くレーンなんよ✨ まずは小さな Case を1つ作る（purpose + constraints + current decision）→ 別 AI か明日の自分へ handoff 1回→ Auto review を1本だけ走らせて指摘を次 turn に渡す、が最初の安全圏（全チャット自動キャプチャは claim 外・秘密を Case に載せすぎない・Playbook 化は繰り返した仕事だけ）。