app:
  description: クラウド費用最適化提案。月次コスト内訳から削減候補と設定変更・スケール案を提示します。
  icon: ☁️
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  name: クラウド費用最適化提案
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kind: app
version: 0.6.0
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    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
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    text_to_speech:
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extractor1
      source: start
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: code
      id: extractor1-to-code1
      source: extractor1
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: llm
      id: code1-to-llm1
      source: code1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
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      id: start
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      type: custom
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    - data:
        title: 情報抽出（コスト内訳）
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: month
          type: string
          description: '対象月（例: 2026-05）。任意。'
          required: false
        - name: total_cost
          type: number
          description: 月次合計コスト（数値）。通貨は円想定。
          required: true
        - name: services
          type: string
          description: '各サービスの内訳。1行ごとにサービス名|コスト の形式で記載してください。 例: EC2|12345 S3|2345
            RDS|6789'
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: '入力テキストから以下を抽出してください。

          - month: 対象月（存在すれば） - total_cost: 月次合計コスト（数値、円） - services: 各サービスを 1行に "service_name|cost"
          の形式で出力してください。cost は数値（円）。複数行で列挙してください。

          出力はパラメータ名ごとに明確に返してください（parameter-extractor の仕様に従ってください）。'
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      id: extractor1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: サービス分解と比率計算
        type: code
        code_language: python3
        code: "def _safe_str(v):\n    \"\"\"Convert any value to string safely.\"\"\
          \"\n    if v is None:\n        return \"\"\n    if isinstance(v, list):\n\
          \        return \"\\n\".join(str(i) for i in v)\n    return str(v)\n\ndef\
          \ _safe_list(v):\n    \"\"\"Ensure value is a list.\"\"\"\n    if v is None:\n\
          \        return []\n    if isinstance(v, str):\n        return [v]\n   \
          \ if isinstance(v, list):\n        return v\n    return [v]\n\ndef main(**kwargs)\
          \ -> dict:\n    inputs = kwargs\n    # 入力取得（文字列として扱う）\n    services_text\
          \ = inputs.get(\"services\", \"\")\n    total_cost_raw = inputs.get(\"total_cost\"\
          , \"\")\n    # 安全に数値へ変換\n    try:\n        total_cost_val = float(total_cost_raw)\n\
          \    except Exception:\n        try:\n            total_cost_val = float(str(total_cost_raw).replace(\"\
          ,\", \"\").strip())\n        except Exception:\n            total_cost_val\
          \ = 0.0\n    items = []\n    for line in str(services_text).splitlines():\n\
          \        line = line.strip()\n        if not line:\n            continue\n\
          \        parts = line.split(\"|\")\n        name = parts[0].strip() if len(parts)\
          \ >= 1 else \"\"\n        cost_raw = parts[1].strip() if len(parts) >= 2\
          \ else \"0\"\n        cost_raw = cost_raw.replace(\",\", \"\")\n       \
          \ try:\n            cost_val = float(cost_raw)\n        except Exception:\n\
          \            try:\n                cost_val = float(cost_raw.replace(\"\
          ¥\", \"\").strip())\n            except Exception:\n                cost_val\
          \ = 0.0\n        pct = 0.0\n        if total_cost_val > 0:\n           \
          \ try:\n                pct = round(cost_val / total_cost_val * 100.0, 2)\n\
          \            except Exception:\n                pct = 0.0\n        items.append(dict(name=name,\
          \ cost=cost_val, percent=pct))\n    # 結果をJSON文字列で返す（安全な型）\n    import json\n\
          \    result_obj = dict(total_cost=total_cost_val, services=items)\n    result_str\
          \ = json.dumps(result_obj, ensure_ascii=False)\n    return dict(output=result_str)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - extractor1
          - services
          variable: services
        - value_selector:
          - extractor1
          - total_cost
          variable: total_cost
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 最適化提案生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: "あなたはクラウド費用最適化の専門家です。入力された月次コスト内訳をもとに、削減候補と具体的な設定変更やスケール案を提示してください。\
            \ 出力は必ずJSON形式のオブジェクトのみで返してください。JSONの形式は以下に従ってください。\n{\n  \"summary\":\
            \ \"短い要約（日本語）\",\n  \"total_estimated_monthly_savings\": <number>,\n \
            \ \"recommendations\": [\n    {\n      \"service\": \"<サービス名>\",\n   \
            \   \"issue\": \"<問題の説明>\",\n      \"suggested_change\": \"<具体的な設定変更・スケール案・購入オプション等>\"\
            ,\n      \"estimated_monthly_savings\": <number>,\n      \"priority\"\
            : \"<高|中|低>\"\n    }\n  ]\n}\n各推奨は現実的な根拠を示し、概算の月間削減額は単位円で数値を返してください。合計は\
            \ recommendations の合計と整合性があるようにしてください。"
        - role: user
          text: 'ユーザー入力: {{#start.query#}}

            解析済データ(JSON): {{#code1.output#}}

            要求: 1) 優先度の高いものから最大5件まで提案してください。 2) 各提案に対して「効果の根拠」と「実施時の注意点（リスクや可用性への影響等）」を付記してください（JSON配列内の文字列として）。
            3) 合計の概算月間削減額を算出してください。 4) 出力は上記のJSONスキーマのみを返してください（追加の説明文やMarkdownは含めないでください）。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 180
      id: llm1
      position:
        x: 980
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
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