app:
  description: 面接中の走り書きメモを、評価項目別（スキル/コンピテンシー/カルチャーフィット/総合評価）に構造化するワークフロー。複数面接官のメモを統合する際の標準化に使用します。
  icon: 🧾
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  mode: workflow
  name: 人事 面接メモ 構造化
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version: 0.6.0
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extract1
      source: start
      target: extract1
    - data:
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      source: extract1
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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          type: paragraph
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    - data:
        title: 情報抽出（面接メモ構造化）
        type: parameter-extractor
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        - start
        - query
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        - name: skills
          type: string
          description: スキル（技術的能力、職務に関連する具体的なスキル）。該当する具体例や証拠があれば併記してください。
          required: true
        - name: competencies
          type: string
          description: コンピテンシー（問題解決力、コミュニケーション、リーダーシップ等）。観察された行動や発言を短く記載してください。
          required: true
        - name: culture_fit
          type: string
          description: カルチャーフィット（価値観の適合性、チームとの相性、志向性）。具体的な根拠があれば記載。
          required: true
        - name: overall_evaluation
          type: string
          description: 総合評価（採用可否判断、スコア、要約コメント）。推奨する結論を簡潔に。
          required: true
        - name: recommendations
          type: string
          description: 推奨アクション（育成案、採用判定の提案、次のステップ）。
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        - name: interviewer
          type: string
          description: 面接官（メモの作者）。複数名を統合する場合はカンマ区切り。
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: '以下の面接メモ（start.query）を参照し、指定されたパラメータを抽出してください。


          - 各パラメータは可能な限り具体的に（発言の要旨や観察された行動、具体例）記載してください。

          - 複数要素がある場合は改行で区切ってください。

          - 不明な項目は空にせず、「該当なし」または簡潔な説明を入れてください。

          - 複数面接官のメモを統合する用途を想定し、重複を統合して読みやすく記載してください。

          '
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        x: 380
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    - data:
        title: 整形（JSON生成）
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは人事・採用向けの要約ツールです。以下の抽出結果を受け取り、厳密に指定されたJSON形式で出力してください。

            - 出力は必ず有効なJSONで、追加の説明文や余分なテキストを含めないでください。

            - JSONの各フィールドは空でもキーを持たせてください（値は空文字 "" でも可）。

            - 改行やインデントは見やすさのために許容しますが、JSON構文を破らないでください。



            ---


            【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: "元のメモ:\n{{#start.query#}}\n\n抽出結果:\nskills: {{#extract1.skills#}}\n\
            competencies: {{#extract1.competencies#}}\nculture_fit: {{#extract1.culture_fit#}}\n\
            overall_evaluation: {{#extract1.overall_evaluation#}}\nrecommendations:\
            \ {{#extract1.recommendations#}}\ninterviewer: {{#extract1.interviewer#}}\n\
            \n出力形式（例に厳密に従ってください）:\n{\n  \"skills\": \"...\",\n  \"competencies\":\
            \ \"...\",\n  \"culture_fit\": \"...\",\n  \"overall_evaluation\": \"\
            ...\",\n  \"recommendations\": \"...\",\n  \"interviewer\": \"...\"\n\
            }\n"
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        memory: null
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          enabled: false
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    - data:
        title: 終了
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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