Jinba FlowでURLからファイルを取得する

- id: "pdf"
  tool: INPUT_PDF_FILE
  input:
    - name: value
      value: https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf
- id: "csv"
  tool: INPUT_CSV_FILE
  input:
    - name: value
      value: https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/addresses.csv
- id: "docx"
  tool: INPUT_DOCX_FILE
  input:
    - name: value
      value: https://example.com/files/report.docx
    - name: description
      value: "月次レポートのWord文書"

- id: "json_data"
  tool: INPUT_JSON
  input:
    - name: value
      value: '{"source": "example", "items": [1, 2, 3]}'

- id: "config_file"
  tool: INPUT_FILE
  input:
    - name: value
      value: https://raw.githubusercontent.com/example/repo/main/config.yaml
    - name: description
      value: "アプリケーションの設定ファイル"

- id: "text_input"
  tool: INPUT_TEXT
  input:
    - name: value
      value: "処理対象のサンプルテキストです"

- id: sales_csv
  tool: INPUT_CSV_FILE
  input:
    - name: value
      value: "https://example.com/sales_data.csv"
    - name: description
      value: "region列とamount列を含む月次売上CSV"

- id: summarize_sales
  tool: PYTHON_SANDBOX_RUN
  needs: [sales_csv]
  input:
    - name: data_type
      value: OBJECT
    - name: code
      value: |
        import json

        rows = json.loads(r'''{{steps.sales_csv.result}}''')
        header, records = rows[0], rows[1:]
        amount_col = header.index("amount")
        region_col = header.index("region")

        totals = {}
        for row in records:
            if len(row) <= max(amount_col, region_col) or not row[amount_col].strip():
                continue
            region = row[region_col]
            totals[region] = totals.get(region, 0) + float(row[amount_col].replace(",", ""))

        print(json.dumps({
            "row_count": len(records),
            "total_sales": round(sum(totals.values()), 2),
            "sales_by_region": {k: round(v, 2) for k, v in totals.items()},
        }))

- id: sales_report
  tool: OPENAI_INVOKE
  needs: [summarize_sales]
  input:
    - name: prompt
      value: |
        次の集計結果をもとに、概要、主要指標、提案を含む短い売上レポートを
        Markdownで作成してください。
        {{steps.summarize_sales.result.data}}

- id: user_data
  tool: INPUT_JSON
  input:
    - name: value
      value: |
        {
          "name": "山田 太郎",
          "age": 30,
          "email": "taro@example.com",
          "preferences": {
            "theme": "dark",
            "notifications": true
          }
        }

- id: process_user_data
  tool: OPENAI_INVOKE
  config:
    - name: version
      value: gpt-5.2
  input:
    - name: prompt
      value: |
        次のユーザーデータをもとに、パーソナライズした挨拶文を作成してください：
        {{steps.user_data.result}}

        名前に触れ、設定内容（preferences）を反映した親しみやすい挨拶メッセージにしてください。