app:
  description: 不動産の物件情報（フリーテキスト）から募集用のキャッチコピー・本文・設備表を自動生成するワークフロー
  icon: 🏠
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  mode: workflow
  name: 不動産 物件掲載文自動生成
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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:
      enabled: false
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extractor1
      source: start
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: knowledge-retrieval
      id: extractor1-to-kr_auto
      source: extractor1
      target: kr_auto
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm1-to-end
      source: llm1
      target: end
    - id: kr_auto-to-llm1
      source: kr_auto
      target: llm1
      data:
        sourceType: knowledge-retrieval
        targetType: llm
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 情報抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: property_name
          type: string
          description: 物件名（建物名・物件名称があれば）
          required: false
        - name: address
          type: string
          description: 住所（市区町村〜丁目まで）
          required: true
        - name: rent
          type: number
          description: 賃料（数字のみ。単位は円）
          required: true
        - name: management_fee
          type: number
          description: 管理費・共益費（数字のみ。単位は円）
          required: false
        - name: deposit
          type: string
          description: 敷金・礼金等（数字または「なし」など）
          required: false
        - name: layout
          type: string
          description: '間取り（例: 1LDK、2DK）'
          required: true
        - name: area
          type: number
          description: 専有面積（数字のみ。㎡）
          required: true
        - name: floor
          type: string
          description: '所在階・階数（例: 3階/全5階）'
          required: false
        - name: building_age
          type: string
          description: 築年数（「築10年」など）
          required: false
        - name: nearest_station
          type: string
          description: 最寄り駅
          required: true
        - name: walking_time
          type: string
          description: 最寄駅からの徒歩時間（分）
          required: false
        - name: description_extra
          type: string
          description: セールスポイントや周辺情報、備考などの追加説明
          required: false
        - name: features
          type: string
          description: '特徴（例: 日当たり良好、角部屋、リフォーム済み 等）'
          required: false
        - name: equipment_list
          type: string
          description: 設備一覧（カンマ区切りで）
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: ユーザーが入力した物件情報（start.query）から、上記パラメータを抽出してください。数値は可能な限り数字のみで抽出し、存在しない項目は空文字で返してください。設備はカンマ区切りの文字列で返してください。
      height: 90
      id: extractor1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 文書生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.65
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは日本語の不動産募集文（キャッチ、本文、設備表）を作成するプロのライターです。出力は必ずJSONオブジェクトで、キーは catch,
            body, equipment_table の3つのみとしてください。各値は文字列とし、equipment_table には設備を箇条書き（行区切り）で入れてください。過剰な装飾は避け、募集文としてそのまま使える自然な日本語で作成してください。例:
            {"catch":"...","body":"...","equipment_table":"設備1\n設備2"}


            ---


            【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】

            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON

            配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。

            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る

            - リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化

            - 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える

            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする


            (構造化されたデータ項目を内部で扱うのは構いませんが、出力時に Markdown

            に変換してください。)'
        - role: user
          text: '以下の抽出結果をもとに募集用のキャッチ（短め・惹きのある一行）、本文（詳細をわかりやすく、魅力を伝える段落）、設備表（各行に1設備）を作成してください。出力は必ずJSONで返してください。


            ユーザー入力（原文）:

            {{#start.query#}}


            抽出結果:

            物件名: {{#extractor1.property_name#}}

            住所: {{#extractor1.address#}}

            賃料: {{#extractor1.rent#}} 円

            管理費: {{#extractor1.management_fee#}}

            敷金/礼金: {{#extractor1.deposit#}}

            間取り: {{#extractor1.layout#}}

            面積: {{#extractor1.area#}} ㎡

            所在階: {{#extractor1.floor#}}

            築年数: {{#extractor1.building_age#}}

            最寄駅: {{#extractor1.nearest_station#}}

            徒歩: {{#extractor1.walking_time#}}

            特徴: {{#extractor1.features#}}

            追加説明: {{#extractor1.description_extra#}}

            設備（カンマ区切り）: {{#extractor1.equipment_list#}}


            注意点:

            - 必須項目（賃料・間取り・面積・最寄駅）は必ず本文に含めること。

            - 建物名や住所がある場合は冒頭に記載すると良いが、長すぎる場合は省略してもよい。

            - equipment_table は設備を読みやすく箇条書きにすること（改行で区切る）。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: true
          variable_selector:
          - kr_auto
          - result
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
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    - 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
    - id: kr_auto
      type: custom
      width: 244
      height: 90
      position:
        x: 380
        y: 282
      data:
        title: ナレッジ検索
        type: knowledge-retrieval
        dataset_ids:
        - __KR_0__
        retrieval_mode: single
        single_retrieval_config:
          model:
            provider: openai
            name: gpt-5-mini
            mode: chat
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              temperature: 0.7
        query_variable_selector:
        - start
        - query
  hash: null
