app:
  description: 求人要件と履歴書を照合して自動でスコアリングし、合格可否理由と改善ポイントを出力するワークフロー。ユーザーは1つのテキスト入力欄に求人要件と履歴書の両方を貼り付けてください。
  icon: 🤖
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  name: 履歴書自動スコアリング（人材サービス）
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        title: 情報抽出（履歴書構造化）
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        - name: candidate_name
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          description: 保有スキル・キーワード（カンマ区切り）
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          description: 履歴書の要約（職務経歴の短い要約）
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        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下のテキスト（求人要件と履歴書が混在した入力）から、指定したパラメータを抽出してください。該当情報が存在しない場合は空文字（または0）を返してください。スキルはカンマ区切りの文字列で返してください。
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        title: スコアリング・判定生成
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        - role: system
          text: "あなたは人材コンサルタントおよび採用担当の専門家です。与えられた求人要件と候補者の履歴書情報を照合し、以下の出力フォーマット（JSON）に従って公平かつ説明的に評価を行ってください。評価は数値と説明を組み合わせ、採用担当者が理解しやすいように理由と改善ポイントを提示してください。\n\
            \n出力JSONフォーマット（厳守）:\n{\n  \"total_score\": 整数(0-100),\n  \"pass\": \"\
            合格\" または \"不合格\",\n  \"reasons\": [\"理由1\", \"理由2\", ...],\n  \"improvement_points\"\
            : [\"改善点1\", \"改善点2\", ...],\n  \"match_details\": {\n    \"skills_matched\"\
            : \"カンマ区切りの文字列\",\n    \"skills_missing\": \"カンマ区切りの文字列（該当なければ空文字）\",\n\
            \    \"years_experience_match\": \"はい\" または \"いいえ\",\n    \"education_match\"\
            : \"はい\" または \"いいえ\"\n  }\n}\n\n採点ルールの例（必須ではないが参照）:\n- スキルの一致を最重視（求人必須スキルの一致率で大きく得点を加算）\n\
            - 経験年数、関連業務経験、学歴、直近職務の関連性も考慮\n- 合格判定はスコア閾値（目安 70点以上を合格）を基に判断し、理由で閾値の根拠を示すこと\n\
            \n出力は必ず有効なJSONとして返してください。"
        - role: user
          text: '元の入力（求人要件＋履歴書）:

            {{#start.query#}}


            抽出された履歴書情報:

            - 氏名: {{#extract1.candidate_name#}}

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

            - スキル: {{#extract1.skills#}}

            - 学歴/資格: {{#extract1.education#}}

            - 直近勤務先: {{#extract1.last_company#}}

            - 履歴書要約: {{#extract1.resume_summary#}}


            上記をもとにスコアリングと判定を行い、指定のJSONフォーマットで出力してください。'
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