app:
  description: 入庫予定情報や在庫状況を基に、ピッキングリストや棚入れ指示など、効率的な倉庫作業指示書を自動生成します。
  icon: 🤖
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  mode: workflow
  name: 倉庫作業指示自動生成
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kind: app
version: 0.1.5
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  features:
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    opening_statement: 入庫予定情報や在庫状況を入力してください。効率的な倉庫作業指示書を生成します。
    suggested_questions: []
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    text_to_speech:
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    edges:
    - data:
        sourceType: start
        targetType: parameter-extractor
      id: start-to-extractor1
      source: start
      target: extractor1
    - data:
        sourceType: parameter-extractor
        targetType: code
      id: extractor1-to-code1
      source: extractor1
      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
      height: 90
      id: start
      position:
        x: 80
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 情報抽出（入庫予定・在庫・制約）
        type: parameter-extractor
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
        query:
        - start
        - query
        parameters:
        - name: instruction_type
          type: string
          description: '生成したい倉庫作業指示書のタイプ。例: ピッキングリスト, 棚入れ指示, 在庫移動指示'
          required: true
        - name: item_details
          type: string
          description: '対象品目の詳細（品目名と数量をカンマ区切りで列挙）。例: 「商品A 10個, 商品B 5個」'
          required: true
        - name: current_stock_overview
          type: string
          description: '現在の在庫状況の概要。例: 「商品Aは棚A-01に20個、棚A-02に5個、商品Bは棚B-03に15個」'
          required: false
        - name: storage_constraints
          type: string
          description: '保管場所に関する制約や要件。例: 「冷蔵品は冷蔵エリアに、大型品は平置きスペースに」'
          required: false
        reasoning_mode: prompt
        instruction: 以下のテキストから、倉庫作業指示書生成に必要な情報を抽出してください。抽出できない情報は空欄としてください。
      height: 90
      id: extractor1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 作業指示コンテキスト整形
        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    instruction_type = inputs.get(\"instruction_type\"\
          , \"作業指示書\")\n    item_details = inputs.get(\"item_details\", \"情報なし\")\n\
          \    current_stock_overview = inputs.get(\"current_stock_overview\", \"\
          情報なし\")\n    storage_constraints = inputs.get(\"storage_constraints\", \"\
          情報なし\")\n\n    context = \"--- 倉庫作業指示書生成に必要な情報 ---\\n\"\n    context +=\
          \ \"指示タイプ: \" + instruction_type + \"\\n\"\n    context += \"対象品目と数量: \"\
          \ + item_details + \"\\n\"\n    if current_stock_overview != \"情報なし\":\n\
          \        context += \"現在の在庫概要: \" + current_stock_overview + \"\\n\"\n \
          \   if storage_constraints != \"情報なし\":\n        context += \"保管制約: \" +\
          \ storage_constraints + \"\\n\"\n    context += \"--------------------------------------\\\
          n\"\n    return dict(formatted_context=context)\n"
        variables:
        - value_selector:
          - extractor1
          - instruction_type
          variable: instruction_type
        - value_selector:
          - extractor1
          - item_details
          variable: item_details
        - value_selector:
          - extractor1
          - current_stock_overview
          variable: current_stock_overview
        - value_selector:
          - extractor1
          - storage_constraints
          variable: storage_constraints
        outputs:
          formatted_context:
            type: string
            children: null
      height: 90
      id: code1
      position:
        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 作業指示書生成
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.7
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは熟練した倉庫作業指示作成者です。

            以下の情報に基づき、効率的で分かりやすい倉庫作業指示書を生成してください。

            具体的なピッキング経路、棚入れ場所、注意点などを明確に記述し、作業員が迷わないようにしてください。

            指示書は日本語で作成し、タイトル、具体的な指示内容（ステップ形式など）、必要に応じて注意事項を含めてください。



            ---


            【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.formatted_context#}}'
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
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        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
      height: 90
      id: end
      position:
        x: 1280
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
