# コメントを書くだけでコード生成
# CSVファイルを読み込んで売上データを分析する関数
def analyze_sales_data(csv_file):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# データ読み込み
df = pd.read_csv(csv_file)
# 基本統計
total_sales = df['売上'].sum()
avg_sales = df['売上'].mean()
# 月別売上グラフ
monthly_sales = df.groupby('月')['売上'].sum()
monthly_sales.plot(kind='bar')
plt.title('月別売上推移')
plt.show()
return {
'total_sales': total_sales,
'avg_sales': avg_sales,
'monthly_data': monthly_sales
}

# ❌ 曖昧なプロンプト
# ユーザー管理
# ✅ 具体的で詳細なプロンプト
# ユーザー登録APIエンドポイント
# - メールアドレスとパスワードでユーザー作成
# - パスワードはbcryptでハッシュ化
# - 重複メールアドレスはエラー返却
# - 成功時はJWTトークンを返却
@app.route('/api/users/register', methods=['POST'])
def register_user():
data = request.get_json()
# メールアドレス重複チェック
if User.query.filter_by(email=data['email']).first():
return jsonify({'error': 'Email already exists'}), 400
# パスワードハッシュ化
hashed_password = bcrypt.generate_password_hash(data['password']).decode('utf-8')
# ユーザー作成
user = User(email=data['email'], password=hashed_password)
db.session.add(user)
db.session.commit()
# JWTトークン生成
token = jwt.encode({'user_id': user.id}, app.config['SECRET_KEY'])
return jsonify({'token': token, 'user_id': user.id}), 201

# models/user.py が存在する場合
from models.user import User
from models.order import Order
# 既存のモデル構造を理解してリレーション作成
class UserService:
@staticmethod
def get_user_with_orders(user_id):
        """ユーザーと注文履歴を取得"""
user = User.query.get(user_id)
if not user:
return None
orders = Order.query.filter_by(user_id=user_id).all()
return {
'user': {
'id': user.id,
'email': user.email,
'name': user.name
},
'orders': [
{
'id': order.id,
'total': order.total,
'status': order.status,
'created_at': order.created_at
}
for order in orders
]
}