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  description: 応募者の履歴・スキルを要約し、求人との適合度と面接での確認事項を生成するワークフロー
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        instruction: 以下のテキスト（履歴書と求人情報を一つの入力として含む）から、指定されたパラメータを抽出してください。スキルはカンマ区切りで返してください。
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        title: 適合度スコア計算
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          \"\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    # 入力の安全な取得\n    try:\n        years\
          \ = int(float(inputs.get(\"years_experience\", 0)))\n    except:\n     \
          \   years = 0\n    job_req = str(inputs.get(\"job_requirements\", \"\")).lower()\n\
          \    primary = str(inputs.get(\"primary_skills\", \"\")).lower()\n    secondary\
          \ = str(inputs.get(\"secondary_skills\", \"\")).lower()\n    # スキルトークン化（簡易）\n\
          \    def tokenize(s: str):\n        s2 = s.replace(\";\", \",\")\n     \
          \   parts = [p.strip() for p in s2.split(\",\") if p.strip()]\n        return\
          \ parts\n    req_tokens = tokenize(job_req)\n    primary_tokens = tokenize(primary)\n\
          \    # マッチ数算出（単純部分一致）\n    match = 0\n    for t in primary_tokens:\n   \
          \     if t and t in job_req:\n            match = match + 1\n    # 年数スコア（最大10年を上限）\n\
          \    years_score = min(years, 10) * 6\n    skill_score = match * 10\n  \
          \  score = years_score + skill_score\n    if score > 100:\n        score\
          \ = 100\n    details = \"years_score: \" + str(years_score) + \"; skill_matches:\
          \ \" + str(match)\n    return dict(fit_score=int(score), details=details)\n"
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        - role: system
          text: 'あなたはリクルーターアシスタントです。応募者の履歴・スキル情報と求人要件をもとに、候補者の要約、強み・懸念点、求人との適合度コメント、面接時に確認すべき具体的な質問（優先度順に）を出力してください。出力は箇条書きで見やすく、短文で端的に記載してください。


            ---


            【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: '候補者/求人の入力: {{#start.query#}}


            抽出結果:

            - 年数: {{#extract1.years_experience#}}

            - 主要スキル: {{#extract1.primary_skills#}}

            - 副次スキル: {{#extract1.secondary_skills#}}

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            出力フォーマット:

            1) 60〜80語の候補者サマリー

            2) 強み（3点）

            3) 懸念点・リスク（3点）

            4) 求人との適合度コメント（2〜3文）

            5) 面接で必ず確認すべき質問（優先順位付きで5件）'
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