app:
  description: 職種・雇用形態・入社日を基に、必要手続き（書類、アカウント、初日スケジュール）を自動生成するワークフロー
  icon: 🧾
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  mode: workflow
  name: 入社手続きチェックリスト作成
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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
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      source: start
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: code
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      target: code1
    - data:
        sourceType: code
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      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
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      source: llm1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
        type: start
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        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
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    - data:
        title: 情報抽出
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.2
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        - start
        - query
        parameters:
        - name: job_title
          type: string
          description: '職種（例: エンジニア、営業、人事 など）'
          required: true
        - name: employment_type
          type: string
          description: '雇用形態（例: 正社員、契約社員、派遣、業務委託 など）'
          required: true
        - name: start_date
          type: string
          description: 入社日（任意の表記で可）
          required: true
        - name: work_location
          type: string
          description: 勤務地（任意）
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: '次のユーザー入力から、職種(job_title)、雇用形態(employment_type)、入社日(start_date)、勤務地(work_location)を抽出してください。

          出力は各パラメータを欠落なく抽出すること。不要な加工は行わないでください。

          '
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      position:
        x: 380
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: チェックリスト生成
        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    job = inputs.get(\"job_title\", \"\"\
          )\n    emp = inputs.get(\"employment_type\", \"\")\n    start_date = inputs.get(\"\
          start_date\", \"\")\n    location = inputs.get(\"work_location\", \"\")\n\
          \    job_low = job.lower() if job is not None else \"\"\n    emp_low = emp.lower()\
          \ if emp is not None else \"\"\n    location_low = location.lower() if location\
          \ is not None else \"\"\n    documents = []\n    accounts = []\n    schedule\
          \ = []\n    # 基本書類\n    documents.append(\"本人確認書類（運転免許証またはマイナンバーカード）\")\n\
          \    documents.append(\"銀行口座情報（給与振込用）\")\n    # 雇用契約関連\n    if \"契約\" in\
          \ emp_low or \"派遣\" in emp_low or \"業務委託\" in emp_low:\n        documents.append(\"\
          雇用契約書（契約期間・条件を明記）\")\n    else:\n        documents.append(\"雇用契約書（雇用条件を明記）\"\
          )\n    # 在留資格チェック\n    if \"外国\" in job_low or \"在留\" in job_low or \"外国\"\
          \ in emp_low or \"在留\" in emp_low or \"外国籍\" in emp_low:\n        documents.append(\"\
          在留資格関連書類（在留カード等）\")\n    # アカウント類\n    accounts.append(\"社内メールアカウント\")\n\
          \    accounts.append(\"勤怠システムアカウント\")\n    if \"エンジニア\" in job_low or \"\
          開発\" in job_low or \"tech\" in job_low:\n        accounts.append(\"開発環境アクセス（Git,\
          \ CI等）\")\n    else:\n        accounts.append(\"業務用システムアカウント（部署により異なる）\"\
          )\n    # 初日スケジュールの基本\n    schedule.append(\"09:00 初日オリエンテーション（人事）\")\n \
          \   schedule.append(\"10:00 配属部署での挨拶・業務説明\")\n    schedule.append(\"13:00\
          \ PC・業務ツールのセットアップ（ITサポート）\")\n    # 職種や雇用形態に応じた追加項目\n    if \"営業\" in job_low:\n\
          \        schedule.append(\"15:00 顧客管理ツールの説明とアカウント設定\")\n    if \"派遣\" in\
          \ emp_low or \"契約\" in emp_low:\n        documents.append(\"契約関連の本人控え・契約書署名\"\
          )\n    summary = \"職種と雇用形態に基づき、必要書類・アカウント・初日スケジュールの初期案を作成しました。追加の社内規定や職種固有の要件があればさらに詳細化できます。\"\
          \n    result = dict(documents=documents, accounts=accounts, schedule=schedule,\
          \ summary=summary, job_title=job, employment_type=emp, start_date=start_date,\
          \ work_location=location)\n    return dict(checklist=result)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - extractor1
          - job_title
          variable: job_title
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          - extractor1
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        - value_selector:
          - extractor1
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          - work_location
          variable: work_location
        outputs:
          checklist:
            type: object
            children: null
      height: 90
      id: code1
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      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 整形出力
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは人事向けのアシスタントです。出力は日本語で、見やすいMarkdown形式で以下のセクションを含めてください: 1) 必要書類
            (箇条書き) 2) アカウント一覧 (箇条書き) 3) 初日スケジュール (時間順の箇条書き) 4) 要約（2-3文）。各項目に短い補足説明を一文ずつ付けてください。'
        - role: user
          text: 'ユーザー入力: {{#start.query#}}


            生成されたチェックリストデータ:

            {{#code1.checklist#}}


            上記を基に、実務でそのまま使えるように整形してください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 980
        y: 282
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      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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