app:
  description: 訪問記録を短く要約し、転倒・服薬忘れ等のリスクを抽出・優先度付与するワークフロー
  icon: 🩺
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 訪問記録要約とリスク抽出
  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:
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    text_to_speech:
      enabled: false
  graph:
    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-pe1
      source: start
      target: pe1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: code
      id: pe1-to-code1
      source: pe1
      target: code1
    - data:
        sourceType: code
        targetType: llm
      id: code1-to-llm2
      source: code1
      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
      id: llm2-to-end
      source: llm2
      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
        variables:
        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 情報抽出 (構造化)
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: summary
          type: string
          description: 訪問記録の短い要約（1-2文）
          required: true
        - name: risks
          type: string
          description: '識別されたリスク。各リスクは「リスク名|優先度(1-5)|根拠」の形式でカンマ区切りで返す。例: 転倒|5|歩行不安定,
            服薬忘れ|4|服薬記録不備'
          required: true
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下の訪問記録から（1）短い要約（1〜2文）と（2）識別されるリスクを抽出してください。リスクは必ず「リスク名|優先度(1-5)|根拠」の形式で、複数ある場合はカンマ区切りで返してください。優先度は1（低）〜5（高）で評価してください。
      height: 90
      id: pe1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 解析・整形
        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    # inputs[\"summary\"]: 抽出された要約 (文字列)\n\
          \    # inputs[\"risks\"]: 抽出されたリスク一覧の文字列（例: \"転倒|5|歩行不安定, 服薬忘れ|4|服薬記録不備\"\
          ）\n    summary = inputs.get(\"summary\", \"\")\n    risks_raw = inputs.get(\"\
          risks\", \"\")\n    risks_list = list()\n    if risks_raw:\n        parts\
          \ = [p.strip() for p in risks_raw.split(\",\") if p.strip()]\n        for\
          \ p in parts:\n            cols = [c.strip() for c in p.split(\"|\")]\n\
          \            name = cols[0] if len(cols) > 0 else \"\"\n            pr =\
          \ None\n            if len(cols) > 1:\n                try:\n          \
          \          pr = int(cols[1])\n                except Exception:\n      \
          \              pr = None\n            evidence = cols[2] if len(cols) >\
          \ 2 else \"\"\n            item = dict(name=name, priority=pr, evidence=evidence)\n\
          \            risks_list.append(item)\n    output = dict(summary=summary,\
          \ risks=risks_list)\n    return dict(output=output)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - pe1
          - summary
          variable: summary
        - value_selector:
          - pe1
          - risks
          variable: risks
        outputs:
          output:
            type: object
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 要約とリスク整理（最終出力）
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.3
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは医療・福祉分野に精通した要約・リスク評価アシスタントです。与えられた訪問記録と抽出済みの構造化データを元に、簡潔で臨床現場向けの要約、優先度順に並べたリスク一覧（各リスクに優先度と根拠を明記）、および現場で取るべき短い推奨対応を作成してください。出力は日本語で簡潔にまとめてください。


            ---


            【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: '訪問記録:

            {{#start.query#}}


            抽出された構造化データ:

            {{#code1.output#}}


            上記を基に、以下を出力してください。

            1) 要約（1〜2文）

            2) リスク一覧（優先度順に並べること）。各項目に「リスク名（優先度） - 根拠」を記載。

            3) 各リスクに対する短い推奨対応（1〜2行）。

            簡潔に箇条書きで示してください。'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
      position:
        x: 980
        y: 282
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      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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      type: custom
      width: 244
  hash: null
