app:
  description: 人事評価面談用の評価コメント（達成度評価・行動評価・育成コメント）を下書き生成します。目標設定・達成度・行動事例などを1つの入力欄（query）にまとめて入力してください。
  icon: 📝
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 人事 評価コメント下書き生成
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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:
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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
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 情報抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: goals
          type: string
          description: 目標設定（複数ある場合は改行で列挙）
          required: true
        - name: achievements
          type: string
          description: 達成度・実績（定量・定性）
          required: true
        - name: behavior_examples
          type: string
          description: 行動事例（具体的なエピソード）
          required: true
        - name: role
          type: string
          description: 被評価者の役職/職種
          required: false
        - name: overall_rating
          type: number
          description: 全体評価（任意、数値）
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の文章から、目標、達成内容、行動事例、役職、全体評価（あれば）を抽出し、各項目をプレーンテキストで返してください。複数項目は改行で区切ってください。
      height: 90
      id: extractor1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: ブリーフ作成（整形）
        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    # 抽出結果を受け取り、LLM生成用の簡潔なブリーフテキストを作成する\n\
          \    goals = str(inputs.get(\"goals\", \"\"))\n    achievements = str(inputs.get(\"\
          achievements\", \"\"))\n    behavior = str(inputs.get(\"behavior_examples\"\
          , \"\"))\n    role = str(inputs.get(\"role\", \"\"))\n    rating = inputs.get(\"\
          overall_rating\")\n    # ratingがNoneでない場合は文字列化\n    rating_text = \"\"\n\
          \    if rating is not None:\n        rating_text = \"全体評価: \" + str(rating)\
          \ + \"\\n\"\n    brief = \"\"\n    if role:\n        brief = \"役職: \" +\
          \ role + \"\\n\"\n    brief = brief + rating_text\n    brief = brief + \"\
          目標:\\n\" + goals + \"\\n\\n\"\n    brief = brief + \"達成内容:\\n\" + achievements\
          \ + \"\\n\\n\"\n    brief = brief + \"行動事例:\\n\" + behavior + \"\\n\\n\"\
          \n    brief = brief + \"指示: 上記情報を元に、面談で使える評価コメントの下書きを作成してください。出力は「達成度評価」「行動評価」「育成コメント」の3つのセクションを用いること。\"\
          \n    return dict(output=brief)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - extractor1
          - goals
          variable: goals
        - value_selector:
          - extractor1
          - achievements
          variable: achievements
        - value_selector:
          - extractor1
          - behavior_examples
          variable: behavior_examples
        - value_selector:
          - extractor1
          - role
          variable: role
        - value_selector:
          - extractor1
          - overall_rating
          variable: overall_rating
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: コメント生成（ドラフト）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは人事評価コメント作成の専門アシスタントです。以下の出力ルールに従って、面談で使える評価コメントのドラフトを作成してください。


            出力ルール:

            - 3つのセクションを必ず含めること: 達成度評価, 行動評価, 育成コメント

            - 各セクションは箇条書きで2〜4点の短めの文（日本語）にすること

            - ポイントは具体的な事実に基づき、曖昧な表現を避けること

            - 育成コメントは次のアクションや改善提案を明示すること

            - 最後に簡潔な総評を1文で添えること


            ---


            【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: '入力ブリーフ:

            {{#code1.output#}}


            （必要なら元の入力も参照）

            {{#start.query#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      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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        x: 1280
        y: 282
      type: custom
      width: 244
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