app:
  description: 募集ごとの候補者ステータスを要約し、ダッシュボード向けに優先アクション（面談設定・フォロー）を短い文言で作成するワークフロー
  icon: 👥
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 候補者パイプライン要約
  use_icon_as_answer_icon: false
kind: app
version: 0.6.0
workflow:
  conversation_variables: []
  environment_variables: []
  features:
    file_upload:
      image:
        enabled: false
    opening_statement: ''
    suggested_questions: []
    suggested_questions_after_answer:
      enabled: false
    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: code
      id: start-to-code1
      source: start
      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: ステータス集計（コード）
        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    text = inputs.get(\"query\", \"\")\
          \ or \"\"\n    lines = [l.strip() for l in text.splitlines() if l.strip()]\n\
          \    import re\n    counts = dict()\n    for line in lines:\n        parts\
          \ = line.split(\":\")\n        if len(parts) < 2:\n            continue\n\
          \        status = parts[0].strip()\n        nums = re.findall(r'\\d+', parts[1])\n\
          \        if not nums:\n            continue\n        try:\n            count\
          \ = int(nums[0])\n        except Exception:\n            continue\n    \
          \    counts[status] = counts.get(status, 0) + count\n    total = sum(counts.values())\n\
          \    rows = []\n    for s in counts:\n        c = counts[s]\n        pct\
          \ = round(100.0 * c / total, 1) if total > 0 else 0\n        rows.append(s\
          \ + \": \" + str(c) + \" (\" + str(pct) + \"%)\")\n    table = \"\\n\".join(rows)\n\
          \    summary_text = \"Total candidates: \" + str(total) + \"\\n\" + table\n\
          \    return dict(summary=summary_text)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: query
        outputs:
          summary:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: ダッシュボード文言生成（LLM）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは人材サービスのダッシュボード向けコピーライターです。入力データをもとに、募集ごとの候補者ステータスの要約と、優先アクション（面談設定・フォロー）を短い箇条書きで提案してください。出力は日本語で、ダッシュボード表示向けに各文言は短く（目安:
            50文字以内）簡潔にまとめ、以下の順で出力してください。

            1) 概要（ワンセンテンス）

            2) 募集別ハイライト（ステータスごとの重要ポイント、1募集あたり1行）

            3) 優先アクション（具体的な次の一手を優先順位付きで3つまで）'
        - role: user
          text: '元データ:

            {{#start.query#}}


            集計結果:

            {{#code1.summary#}}


            上記を参考に、ダッシュボードに表示する短い文言を作成してください。'
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          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      id: end
      position:
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      type: custom
      height: 90
      width: 244
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