app:
  description: 製造業向けの品質不良分類と原因提示ワークフロー。検査・不良報告の文章を分類し、原因候補と優先対応案を提示します。
  icon: 🏭
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  name: 品質不良分類と原因提示
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    - data:
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      target: llm1
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      source: llm1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
        type: start
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        - label: query
          max_length: 2048
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        title: 分類と原因候補生成
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        - role: system
          text: 'あなたは製造業の品質エンジニアです。検査報告や不良記述を読んで、以下を行ってください。

            1) 不良のカテゴリ分類（外観／寸法・公差／組立不良／機能不良／材料不良／輸送・梱包／その他）を1つ選択し、信頼度（0-100）を示すこと。

            2) 最大3件の有力な原因候補を、各々の原因と可能性（0-100の割合）で示すこと（合計が必須で100である必要はないが、確率の妥当性を保つこと）。

            3) 優先対応案を最大3件、優先度（1=最優先）、担当部署、概算所要時間（例: 2時間、1日）、期待される効果を含めて提示すること。

            4) 出力は必ずJSON形式で次のキーを含めること: classification (string), confidence (number),
            probable_causes (array of {cause:string, likelihood:number}), recommended_actions
            (array of {action:string, priority:integer, responsible:string, estimated_time:string,
            expected_impact:string}), short_summary (string)。

            5) 日本語で簡潔に記述すること。


            ---


            【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: '検査・不良報告の内容:

            {{#start.query#}}


            出力要件に従って、分類、原因候補、優先対応案をJSONで返してください。カテゴリは外観（表面・塗装）、寸法・公差、組立不良、機能不良、材料不良、輸送・梱包、その他の中から最も適切なものを1つ選んでください。'
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    - data:
        title: 終了
        type: end
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        - value_selector:
          - llm1
          - text
          variable: result
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