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# ❌ 일반적인 사용법
def calculate_fibonacci(n):
    # Copilot이 기본적인 피보나치 함수 제안

# ✅ 프로페셔널 활용법
def calculate_fibonacci_optimized(n: int, memo: dict = None) -> int:
    """
    메모이제이션을 활용한 최적화된 피보나치 수열 계산
    시간복잡도: O(n), 공간복잡도: O(n)
    
    Args:
        n: 피보나치 수열의 n번째 수
        memo: 메모이제이션을 위한 딕셔너리
    
    Returns:
        n번째 피보나치 수
        
    Example:
        >>> calculate_fibonacci_optimized(10)
        55
    """
    # Copilot이 더 정교하고 최적화된 구현을 제안

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class PromptTemplate:
    """
    재사용 가능한 프롬프트 템플릿 클래스
    """
    CODE_REVIEW = """
    역할: 20년 경력의 시니어 풀스택 개발자
    
    분석 대상: {code}
    
    분석 항목:
    1. 코드 품질 (1-10점)
    2. 보안성 검토
    3. 성능 최적화 가능성
    4. 유지보수성 평가
    
    출력 형식:
    - 점수와 근거
    - 구체적 개선사항 3가지
    - 수정된 코드 예시
    """
    
    ARCHITECTURE_REVIEW = """
    역할: 솔루션 아키텍트
    
    검토 대상: {architecture_description}
    
    평가 기준:
    - 확장성 (Scalability)
    - 안정성 (Reliability) 
    - 보안성 (Security)
    - 비용 효율성 (Cost-effectiveness)
    
    각 기준별 점수와 개선 방안을 제시해주세요.
    """

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# 실제 협업 사례: 복잡한 알고리즘 구현

# Step 1: 문제 정의 (Human)
"""
문제: 대용량 로그 파일에서 특정 패턴을 찾아 실시간으로 알림을 보내는 시스템

요구사항:
- 100GB+ 크기의 로그 파일 처리
- 메모리 사용량 최소화
- 실시간 패턴 매칭
- 확장 가능한 아키텍처
"""

# Step 2: AI에게 기본 구조 요청
# Step 3: Human이 비즈니스 로직 검토
# Step 4: AI에게 최적화 요청
# Step 5: Human이 통합 테스트 및 배포

class LogMonitor:
    """
    AI와 협업으로 완성된 실시간 로그 모니터링 시스템
    """
    def __init__(self, pattern_config: dict):
        self.patterns = self._compile_patterns(pattern_config)
        self.buffer_size = 8192  # AI 제안: 메모리 효율성
        self.alert_queue = asyncio.Queue()  # AI 제안: 비동기 처리
    
    async def monitor_file(self, file_path: str):
        """
        AI가 제안한 비동기 파일 모니터링 로직
        """
        async with aiofiles.open(file_path, 'r') as file:
            while True:
                chunk = await file.read(self.buffer_size)
                if not chunk:
                    await asyncio.sleep(0.1)
                    continue
                
                await self._process_chunk(chunk)
    
    async def _process_chunk(self, chunk: str):
        """
        Human이 정의한 비즈니스 로직 + AI 최적화
        """
        for pattern_name, compiled_pattern in self.patterns.items():
            matches = compiled_pattern.findall(chunk)
            if matches:
                await self._send_alert(pattern_name, matches)

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# 레거시 코드 현대화 프로세스

class LegacyModernizer:
    """
    AI 도구를 활용한 레거시 시스템 현대화 도구
    """
    
    def analyze_legacy_code(self, code_path: str) -> dict:
        """
        1. 코드 구조 분석
        2. 의존성 매핑
        3. 복잡도 측정
        4. 리팩토링 우선순위 도출
        """
        analysis_prompt = f"""
        다음 레거시 코드를 분석하고 현대화 계획을 수립해주세요:
        
        분석 항목:
        1. 기술 부채 식별
        2. 보안 취약점 검토
        3. 성능 병목지점 파악
        4. 현대적 패턴으로의 전환 방안
        
        우선순위와 예상 작업량도 함께 제시해주세요.
        """
        return self._query_ai(analysis_prompt, code_path)
    
    def generate_refactoring_plan(self, analysis_result: dict) -> list:
        """
        AI 분석 결과를 바탕으로 단계별 리팩토링 계획 생성
        """
        planning_prompt = f"""
        분석 결과를 바탕으로 리스크를 최소화하는 리팩토링 계획을 수립해주세요:
        
        고려사항:
        - 비즈니스 연속성 보장
        - 단계별 검증 포인트
        - 롤백 계획
        - 팀 역량 고려
        
        각 단계별 상세 작업 항목과 예상 일정을 제시해주세요.
        """
        return self._query_ai(planning_prompt, analysis_result)

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class DeveloperGrowthSystem:
    """
    개발자를 위한 지속적 성장 관리 시스템
    """
    
    def __init__(self):
        self.learning_goals = []
        self.skill_matrix = {}
        self.ai_tools = []
    
    def plan_quarterly_learning(self) -> dict:
        """
        분기별 학습 계획 수립
        """
        return {
            "technical_skills": [
                "새로운 프로그래밍 언어 학습",
                "AI 도구 숙련도 향상",
                "클라우드 아키텍처 이해"
            ],
            "soft_skills": [
                "팀 리더십 개발",
                "프로젝트 관리 능력",
                "비즈니스 이해도 향상"
            ],
            "ai_collaboration": [
                "고급 프롬프트 엔지니어링",
                "AI 에이전트 활용법",
                "AI 윤리 및 거버넌스"
            ]
        }
    
    def track_progress(self) -> None:
        """
        학습 진도 추적 및 조정
        """
        # AI를 활용한 학습 효과 분석
        # 개인화된 학습 경로 최적화
        pass