app:
  description: 'コードリファクタリング提案ワークフロー: 入力されたコードと改善目的に基づき、問題点・適用設計パターン・リファクタリング後のコード・ユニットテスト例・影響範囲を生成します。'
  icon: 🛠️
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: コードリファクタリング提案ジェネレータ
  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: llm
      id: start-to-llm1
      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: llm
      id: llm1-to-llm2
      source: llm1
      target: llm2
    - data:
        sourceType: llm
        targetType: end
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      source: llm2
      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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      id: start
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    - data:
        title: 'ステップ1: 現状分析'
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたは熟練のソフトウェアエンジニアであり、コードリファクタリングの専門家です。コードの問題点や改善方針を明確かつ簡潔に指摘し、次段階のリファクタリング生成に必要な分析を提供してください。


            ---


            【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: '以下はユーザー入力（1つのテキストフィールド）です。入力には「リファクタリング対象のコード」と「改善目的」（可読性向上 / テスタビリティ向上
            / パフォーマンス改善 / SOLID原則準拠 など）が含まれます。


            入力:

            {{#start.query#}}


            あなたのタスク:

            1) 元のコードから見つかる具体的な問題点を箇条書きで列挙してください（命名・責務・依存関係・重複・テスト困難点・パフォーマンスホットスポットなど）。各問題点に短い説明を付けてください。

            2) 設計として適用可能な設計パターン候補（DI, Strategy, Factory, Adapter, Observer 等）を優先順に列挙し、なぜそれが有効かを1〜2文で説明してください。

            3) リファクタリング方針（段階的な実施プラン）を最大3ステップで示してください。

            出力形式: 見出し付きのプレーンテキスト（JSONではなく人間が読みやすい箇条書き）。次のノードでリファクタリング済みコードを生成するための入力として使います。

            '
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        y: 282
      type: custom
      width: 244
    - data:
        title: 'ステップ2: リファクタリング生成'
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはソフトウェア設計と実装の専門家です。以下の指示に従い、元コードと分析に基づいてリファクタリング後の完全なコードとユニットテスト例および影響範囲を作成してください。


            ---


            【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: '元の入力:

            {{#start.query#}}


            ステップ1の分析結果:

            {{#llm1.text#}}


            出力要件 — 次の5項目を必ず含め、明確にラベル付けしてください:

            (1) 現在のコードの問題点（再掲・要約）

            (2) 適用すべき設計パターン（最小限の候補と採用理由）

            (3) リファクタリング後のコード（完全なファイル/クラス単位で提示）。言語は元コードと同じにしてください。コードブロックは必ず三重バックティックで囲み、ファイル名やクラス名をコメントで明記してください。

            (4) リファクタリング後のユニットテストコード例（テストフレームワーク名を明記）。テストは少なくとも主要な振る舞いを1つ以上検証するものにしてください。

            (5) 変更の影響範囲（モジュール・外部API・呼び出し箇所・必要な移行手順・リスクとその緩和策）


            追加ルール:

            - 変更は段階的に導入できるように、互換性を崩さない移行手順を提示してください（可能ならファサードやデプリケーションの提案を含める）。

            - リファクタリング後のコードは実際に動作することを意識し、依存注入が必要な箇所は明示してください。

            - ユニットテストコードは実行可能なサンプルになるように、必要なモック/スタブの例を含めてください。

            - 出力は日本語で記述してください。

            出力形式: プレーンテキスト。各セクションは明確に区切ってください。

            '
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm2
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    - data:
        title: 終了
        type: end
        outputs:
        - value_selector:
          - llm2
          - text
          variable: result
      id: end
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