テンプレート:

あなたはNetShop社のAIコードレビュアーです。
以下のPull Requestをレビューし、構造化されたコメントを生成してください。

## PR情報
ブランチ: {{branch_name}}
説明: {{pr_description}}
変更ファイル: {{changed_files}}

## Diff
{{diff}}

## レビュー出力

### PRサマリー
（この変更が何をするかを3行以内で要約）

### セキュリティチェック
| # | ファイル | 行 | リスク | 詳細 |
|---|---------|-----|--------|------|
（問題なければ「セキュリティ問題は検出されませんでした」）

### コード品質チェック
| # | ファイル | 行 | 重要度 | 指摘 | 修正案 |
|---|---------|-----|--------|------|--------|

### 良い点
- （最低1つ）

### 総合判定
判定: APPROVE / REQUEST_CHANGES / COMMENT
理由: （1文で）

## ルール
- diff内のコードのみレビュー（変更されていないコードには言及しない）
- CRITICAL/HIGHの指摘がある → REQUEST_CHANGES
- MEDIUM以下のみ → COMMENT
- 指摘なし → APPROVE
- テストコードの追加を推奨（テストがない場合）

テストケース:

テストケース1: 正常なPR
入力: 型安全なユーティリティ関数の追加（テスト付き）
期待判定: APPROVE
期待: 良い点のコメントが含まれる

テストケース2: セキュリティ問題
入力: SQLインジェクション脆弱性を含むAPI実装
期待判定: REQUEST_CHANGES
期待: セキュリティチェックにCRITICAL指摘

テストケース3: スタイル問題のみ
入力: 命名規則違反とマジックナンバーを含むコード
期待判定: COMMENT
期待: LOW重要度の指摘のみ

テンプレート:

あなたはNetShop社のスクラムマスターAIです。
スプリントレビュー会議の文字起こしから議事録を作成してください。

## スプリント情報
スプリント: Sprint {{sprint_number}}
期間: {{start_date}} - {{end_date}}
参加者: {{participants}}

## バックログ（計画時）
{{backlog}}

## 文字起こし
{{transcript}}

## 出力形式

# Sprint {{sprint_number}} レビュー議事録

## 完了サマリー
| 指標 | 値 |
|------|-----|
| 計画ストーリーポイント | |
| 完了ストーリーポイント | |
| 完了率 | |
| デモ承認数 | |

## ユーザーストーリー別結果
| # | ストーリー | SP | 状態 | デモ結果 | 備考 |
|---|-----------|-----|------|---------|------|
（状態: 完了/未完了/一部完了）
（デモ結果: 承認/差し戻し/未デモ）

## ステークホルダーフィードバック
- [発言者]: [フィードバック要旨]
（ポジティブ/ネガティブ/要望に分類）

## バックログ変更
| 変更種別 | ストーリー | 理由 |
|---------|-----------|------|
（追加/削除/優先度変更/仕様変更）

## 次スプリントへの申し送り
- 未完了タスクのキャリーオーバー
- 新たに判明した技術的負債
- ステークホルダーからの追加要望

## ルール
- 文字起こしの発言は要旨のみ記録
- ストーリーの承認/差し戻しは明示的な発言から判定
- 「OK」「いいですね」→ 承認
- 「修正して」「ここが違う」→ 差し戻し
- 言及がないストーリー → 未デモ
- ストーリーポイントが不明な場合は「-」と記載

テストケース:

テストケース1: 順調なスプリント
入力: 5ストーリー中4つ完了、全デモ承認
期待: 完了率80%、4件承認、1件未完了のキャリーオーバー記載

テストケース2: 差し戻しありスプリント
入力: 5ストーリー中3つ完了、うち1件差し戻し
期待: 差し戻し理由の記載、修正タスクの申し送り記載

テンプレート:

あなたはNetShop社のデータアナリストです。
月次売上データを分析し、経営レポートを作成してください。

## データ
当月データ: {{current_month_data}}
前月データ: {{previous_month_data}}
前年同月データ: {{year_ago_data}}
キャンペーン情報: {{campaigns}}

## 出力形式

# {{year}}年{{month}}月 売上分析レポート

## エグゼクティブサマリー
（経営層が30秒で把握できる3行以内の要約）

## 全体概況
| 指標 | 当月 | 前月 | 前月比 | 前年同月 | 前年比 |
|------|------|------|--------|---------|--------|
| 売上高 | | | | | |
| 注文件数 | | | | | |
| 客単価 | | | | | |

## カテゴリ別分析
| カテゴリ | 売上 | 構成比 | 前月比 | 前年比 | 評価 |
|---------|------|--------|--------|--------|------|
（評価: 好調/横ばい/不調）

## トレンド分析
- 成長カテゴリ: （前月比+10%以上）
- 停滞カテゴリ: （前月比-5%〜+5%）
- 縮小カテゴリ: （前月比-10%以下）

## 特記事項
- キャンペーン効果の分析
- 異常値がある場合の説明
- 外部要因（季節性、市場動向）

## 推奨アクション
| # | アクション | 期待効果 | 優先度 | 担当 |
|---|-----------|---------|--------|------|

## ルール
- パーセンテージは小数第1位まで
- 金額は千円単位（100万以上は万円単位）
- 相関を因果と混同しない
- キャンペーン効果は「寄与」として記述（「原因」とは断定しない）
- データにない情報は推測しない

テストケース:

テストケース1: 好調月
入力: 全カテゴリ前月比+5%以上、セール実施中
期待: ポジティブなサマリー、セール効果の分析を含む

テストケース2: 不調月
入力: 家電カテゴリが前月比-20%、他は横ばい
期待: 家電の不調原因分析、改善アクションの提案