app:
  description: 法務：契約書修正提案の差分抽出・論点整理とリスク評価・受諾推奨・カウンター提案・交渉戦略を2段階で生成するワークフロー
  icon: 🧾
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  mode: workflow
  name: 契約書修正レビュー（差分→評価・提案）
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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: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: llm
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      source: llm1
      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
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      target: end
    nodes:
    - data:
        title: 開始
        type: start
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        - label: query
          max_length: 2048
          options: []
          required: true
          type: paragraph
          variable: query
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    - data:
        title: 差分抽出・論点整理
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは法務アシスタントです。ユーザーから提供される「原契約書の条項」と「相手方の修正提案」を比較し、変更箇所の差分を明確に抽出し、各差分について論点（法律的・実務的リスク、影響範囲）を整理してください。出力は必ずJSONのみとし、他の注釈や説明を一切付けないでください。必要な出力項目（厳守）:
            diffs: [{id, location, original, proposed, change_type(追加/削除/修正), brief_impact}],
            issues: [{id, related_diff_id, issue, severity(低/中/高)}], questions: [{id,
            question, purpose}], summary: "簡潔な要約(日本語)".


            ---


            【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: '原文および修正提案（原契約書条項と相手方の修正案を同一テキスト領域に含めてください）:

            {{#start.query#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: リスク評価・受諾推奨・カウンター提案
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
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            temperature: 0.6
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは法務の上席アドバイザーです。以下の差分抽出・論点整理の結果を基に、各論点についてリスク評価（技術的/法律的観点を含む）、数値化されたリスクスコア（0-100）、受諾推奨度（accept
            / accept_with_changes / reject）、推奨されるカウンタープロポーザル（交渉で提示すべき具体案）、および交渉戦略（ステップおよび優先度）を作成してください。出力は必ずJSONのみとし、以下のキーを含めてください:
            assessments: [{id, related_diff_id, risk_summary, risk_score(0-100 as
            number), recommendation, confidence(0-100 as number), counter_proposal}],
            negotiation_strategy: [{step_number, action, rationale, priority(高/中/低)}],
            overall_recommendation: {verdict(accept/accept_with_changes/reject), rationale,
            confidence(0-100)}, notes: "追加留意点（短文）".


            ---


            【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: '差分抽出・論点整理の結果（JSON）:

            {{#llm1.text#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
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        x: 980
        y: 282
      type: custom
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