app:
  description: IT・開発の技術スタック選定支援レポートを生成します。候補と選定基準、チームスキルを考慮して比較マトリクス、推奨、リスクと対策、移行パスを出力します。
  icon: 🛠️
  icon_background: '#FFEAD5'
  mode: workflow
  name: 技術スタック選定支援ワークフロー
  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: 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: 技術選定AI分析
        type: llm
        model:
          provider: openai
          name: gpt-5-mini
          mode: chat
          completion_params:
            temperature: 0.2
        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはエンタープライズの技術選定に詳しいシニアアーキテクト兼技術コンサルタントです。与えられた候補、選定基準、チームスキルを考慮して、構造化された比較マトリクス、推奨選定と根拠、リスクと対策、移行パスを出力してください。出力は人間向け説明と機械的に扱いやすいJSON両方を必ず含めてください。


            ---


            【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: "以下の入力（1つのテキストフィールド）には「技術候補（フレームワーク・DB・クラウド等）」、および「選定基準（例: 性能, コスト,\
            \ 学習コスト, エコシステム, 採用市場 など）」、さらに「チームのスキルセット（主要メンバーの得意領域や経験年数など）」が含まれます。入力:\
            \ \n{{#start.query#}}\n\n出力フォーマット（厳守）:\n1) 人間向けレポート（読みやすい日本語）:\n   - 比較マトリクス:\
            \ Markdownテーブル（各候補×各基準のスコア 1-10 と簡単なコメント）\n   - 推奨選定（優先順位がある場合は上位2つまで）と各推奨の根拠（チームスキルを明示的に参照）\n\
            \   - 選定に伴うリスクとそれぞれの具体的対策（優先度: 高/中/低）\n   - 移行パス（将来の別技術への切替え時の影響、推奨タイミング、移行手順の概要）\n\
            2) 機械可読JSON（必ず最後にコードブロックで出力する）: \n   {\n     \"matrix\": [\n       {\"\
            candidate\": \"<名前>\", \"scores\": {\"性能\": <1-10>, \"コスト\": <1-10>, ...},\
            \ \"notes\": \"<短いコメント>\"},\n       ...\n     ],\n     \"recommendations\"\
            : [\n       {\"rank\": 1, \"candidate\": \"<名前>\", \"rationale\": \"<理由>\"\
            },\n       {\"rank\": 2, \"candidate\": \"<名前>\", \"rationale\": \"<理由>\"\
            }\n     ],\n     \"risks\": [\n       {\"candidate\": \"<名前>\", \"risk\"\
            : \"<リスク説明>\", \"severity\": \"高|中|低\", \"mitigation\": \"<対策>\"}\n  \
            \   ],\n     \"migration_paths\": [\n       {\"from\": \"<名前>\", \"to\"\
            : \"<候補名>\", \"impact\": \"<影響の要約>\", \"steps\": [\"ステップ1\", \"ステップ2\"\
            ], \"recommended_timing\": \"<目安>\"}\n     ],\n     \"considered_team_skills\"\
            : \"<入力から抜粋したチームスキルの要点>\"\n   }\n\n追加指示:\n- スコアは 1（低）〜10（高）で数値のみ。基準名は入力に基づくが、例にない基準があれば適宜追加して評価してください。\n\
            - 各候補のスコア付与理由を簡潔に記載してください（1行程度）。\n- 推奨はチームスキルと運用コストのバランスを重視し、必要なら採用リスクを低減するためのトレーニングやPoC案を提案してください。\n\
            - JSONは有効なJSONであること（日本語文字列を含んで可）。\n- 出力は日本語で行ってください。\n"
        vision:
          enabled: false
        memory: null
        context:
          enabled: false
      height: 90
      id: llm1
      position:
        x: 380
        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: 680
        y: 282
      type: custom
      width: 244
  hash: null
