app:
  description: 売上データと現場メモから陳列・販促案と実行手順を自動生成するワークフロー
  icon: 🛒
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 売場改善提案生成
  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: '前処理: テキスト分割'
        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    # 入力は start.query にまとめて渡される想定\n   \
          \ input_text = inputs.get(\"query\", \"\")\n    # 頻出する見出しで分割を試みる（柔軟に扱う）\n\
          \    lower = input_text.lower()\n    sales = \"\"\n    notes = \"\"\n  \
          \  if \"sales data:\" in lower:\n        parts = lower.split(\"sales data:\"\
          , 1)\n        rest = parts[1]\n        if \"field notes:\" in rest:\n  \
          \          sales_part, notes_part = rest.split(\"field notes:\", 1)\n  \
          \          sales = sales_part.strip()\n            notes = notes_part.strip()\n\
          \        else:\n            sales = rest.strip()\n    elif \"field notes:\"\
          \ in lower:\n        parts = lower.split(\"field notes:\", 1)\n        notes\
          \ = parts[1].strip()\n    else:\n        # 明示的な見出しがない場合、入力を分割して仮のSalesとNotesを作る\n\
          \        lines = input_text.splitlines()\n        if len(lines) > 6:\n \
          \           sales = \"\\n\".join(lines[:6]).strip()\n            notes =\
          \ \"\\n\".join(lines[6:]).strip()\n        else:\n            sales = input_text.strip()\n\
          \            notes = \"\"\n    # 結果を整形して次のLLMに渡す\n    processed_text = \"\
          Sales Data:\\\\n\" + sales + \"\\\\n\\\\nField Notes:\\\\n\" + notes\n \
          \   return dict(output=processed_text)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - start
          - query
          variable: text
        outputs:
          output:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 提案生成 (LLM)
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは小売・流通分野の売場改善の専門コンサルタントです。与えられた売上データと現場メモを分析し、以下を日本語で出力してください。1)
            現状の要点（データに基づく重要ファインディング）2) 陳列改善案（レイアウト/カテゴリ配置/クロスセル提案）3) 販促案（ポップ・価格・陳列促進・短期施策）4)
            実行手順（担当者・所要時間・順序・チェックリスト）5) 期待される効果（売上増加の見込みやKPI、簡易推定値）。出力は読みやすい箇条書きと、実行手順は番号付きステップで整理してください。可能なら簡潔な見積もり（%や金額、対象期間）を含めてください。


            ---


            【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: '{{#code1.output#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
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        x: 680
        y: 282
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      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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