# Trinity Score: 90.0 (Established by Chancellor)
"""
Antigravity ML Predictor - 미래 품질 예측 모듈
Trinity Score 기반 ML 예측 기능
"""

import logging
from datetime import datetime
from typing import Any

import numpy as np

logger = logging.getLogger(__name__)


class QualityPredictor:
    """
    ML 기반 품질 예측기
    과거 데이터를 기반으로 미래 Trinity Score 예측
    """

    def __init__(self) -> None:
        self.quality_history: list[dict[str, Any]] = []

    def predict_future_quality(self, current_score: float, context: dict[str, Any]) -> float:
        """
        ML 기반 미래 품질 예측
        간단한 회귀 모델로 향후 Trinity Score 예측

        Args:
            current_score: 현재 Trinity Score (0-100)
            context: 예측 맥락 정보

        Returns:
            예측된 미래 Trinity Score
        """
        if len(self.quality_history) < 10:
            # 충분한 데이터가 없으면 현재 점수 반환
            return current_score

        try:
            # 최근 히스토리 분석 (지난 30일)
            recent_history = [
                h for h in self.quality_history if (datetime.now() - h["timestamp"]).days <= 30
            ]

            if len(recent_history) < 5:
                return current_score

            # 간단한 추세 분석
            scores = [h["trinity_score"] for h in recent_history[-10:]]  # 최근 10개

            if len(scores) >= 2:
                # 선형 추세 계산
                trend_result = np.polyfit(range(len(scores)), scores, 1)
                trend = float(trend_result[0])  # 선형 추세

                # 추세 기반 예측 (다음 3회 커밋 후 예상 점수)
                prediction_steps = 3
                predicted = float(scores[-1]) + (trend * prediction_steps)

                # 합리적인 범위로 클램핑 (0-100)
                return max(0.0, min(100.0, predicted))

        except Exception as e:
            logger.warning(f"품질 예측 실패: {e}")

        return current_score

    def collect_learning_data(
        self,
        trinity_score: float,
        risk_score: float,
        context: dict[str, Any],
        decision: str,
    ) -> None:
        """
        학습 데이터 수집
        향후 예측 정확도 향상을 위한 데이터 축적

        Args:
            trinity_score: Trinity Score
            risk_score: Risk Score
            context: 맥락 정보
            decision: 내린 결정
        """
        learning_data = {
            "timestamp": datetime.now(),
            "trinity_score": trinity_score,
            "risk_score": risk_score,
            "decision": decision,
            "context": context,
            "prediction_accuracy": None,  # 향후 계산
        }

        self.quality_history.append(learning_data)

        # 오래된 데이터 정리 (최근 1000개만 유지)
        if len(self.quality_history) > 1000:
            self.quality_history = self.quality_history[-1000:]


# 싱글톤 인스턴스
quality_predictor = QualityPredictor()
