app:
  description: IT・開発向けパフォーマンスボトルネック分析ワークフロー。遅いコード、スロークエリログ、APIレスポンスタイムのプロファイル結果を解析し、(1)ボトルネック特定と原因、(2)改善策の優先順位（効果×実装コスト）、(3)改善後のコード/クエリ例、(4)期待改善率の概算、(5)計測・検証方法
    を生成します。典型パターン（N+1、全件スキャン、不要なJOIN等）も検出します。
  icon: ⚙️
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  mode: workflow
  name: パフォーマンスボトルネック分析
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kind: app
version: 0.6.0
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    - data:
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      source: start
      target: llm1
    - data:
        sourceType: llm
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      source: llm1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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    - data:
        title: 性能分析 (LLM)
        type: llm
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          provider: openai
          name: gpt-5-mini
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        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはソフトウェア性能改善の専門家です。コード、DBクエリ、APIレスポンスタイム、プロファイラ出力、スローログを解析して、ボトルネックの特定と原因分析、改善策の優先順位付け（効果×実装コスト）、改善後のコード/クエリ例、期待改善率の概算、計測・検証方法を出力してください。典型的なパターン（N+1問題、全件スキャン、不要なJOIN、インデックス欠如、過剰なシリアライズ、長い同期I/O
            等）を検出し、各検出には「根拠となるログ行やメトリクス」を示してください。出力は読みやすく、優先度の高い項目を上にしてください。



            ---


            【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: '以下は解析対象の入力です。ログ・プロファイル・クエリ・コードのスニペット・メトリクス等をまとめて1つのテキストとして与えます。該当する内容をここに貼り付けてください:

            {{#start.query#}}


            出力要件（必ず従うこと）:

            1) ボトルネック一覧と原因分析（箇条書き）。各項目に「検出根拠」を必ず含める（ログ行抜粋、タイムスタンプ、サンプル行など）。

            2) 改善策の優先順位付け: 各改善案に対して「推定効果（%）」と「実装コスト（Low/Medium/High）」を示し、効果×コストに基づく優先度スコア（High/Medium/Low）を付与すること。簡潔な根拠も付ける。

            3) 改善後の具体的なコード・クエリ例（可能な限り実用的に）。クエリはSQL、コードは該当言語の短い例。大きな差分ではなく、変更点を示すこと。

            4) 期待改善率の概算（各改善案ごと、及び複合適用時の概算合計）。前提条件（負荷、データサイズ等）も明記すること。

            5) 計測・検証方法: 実行手順、計測指標（例: p95 レスポンスタイム、平均CPU、DB問い合わせ数、クエリ実行時間）、A/Bや負荷試験の方法を具体的に示す。

            追加:

            - N+1問題、全件スキャン（full table scan）、不要なJOIN、インデックス欠如、過剰なデータ取得、同期I/Oボトルネック等の検出結果は明示的に書くこと。

            - 出力の最後に "JSON_SUMMARY:" というラベルの下に機械判読可能なJSONを1行で出力すること。JSONのキーは: findings
            (配列), recommendations (配列オブジェクト{title, priority, est_effect_pct, implementation_cost,
            example}), total_estimated_improvement_pct (数値, 合算見積), validation_plan
            (文字列) とすること。

            - 人間向けのレポート部分とJSON_SUMMARYの両方を必ず含めること。

            出力は過度に冗長にならないようにし、各セクションは見出しを付けて短く要点を示してください。

            '
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
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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
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        x: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
