# Alfred Agent Integration Template

## 4-Step Workflow Integration

### Step 1: Intent Understanding (사용자 요구사항 분석)
```python
# Alfred 에이전트가 사용자 요청을 분석하는 패턴
def analyze_user_intent(request: str) -> TestIntent:
    """
    사용자의 테스트 요청을 분석하여 AI 테스트 전략 수립
    
    Parameters:
    - request: 사용자 요청 ("이 웹앱 테스트해줘", "크로스 브라우저 테스트 필요")
    
    Returns:
    - TestIntent: 분석된 테스트 의도 및 전략
    """
    
    intent_patterns = {
        'comprehensive_testing': ['전체 테스트', '포괄적 검증', '모든 기능'],
        'regression_testing': ['회귀 테스트', '기존 기능 확인', '업데이트 후 검증'],
        'cross_browser': ['크로스 브라우저', '여러 브라우저', '호환성'],
        'performance_testing': ['성능 테스트', '속도 확인', '최적화'],
        'visual_regression': ['UI 테스트', '디자인 확인', '시각적 회귀']
    }
    
    # AI 기반 의도 분석 로직
    analyzed_intent = ai_intent_analyzer.analyze(request, intent_patterns)
    
    return TestIntent(
        primary_goal=analyzed_intent['goal'],
        test_types=analyzed_intent['types'],
        priority=analyzed_intent['priority'],
        context=analyzed_intent['context']
    )
```

### Step 2: Plan Creation (AI 테스트 계획 수립)
```python
# Context7 MCP를 활용한 AI 테스트 계획 생성
async def create_ai_test_plan(intent: TestIntent) -> TestPlan:
    """
    Context7 MCP와 AI를 활용한 종합 테스트 계획 수립
    
    통합된 기능:
    - 최신 Playwright 패턴 자동 적용
    - AI 기반 테스트 전략 최적화
    - 엔터프라이즈급 품질 보증 기준 적용
    """
    
    # Context7에서 최신 Playwright 패턴 가져오기
    latest_patterns = await context7_client.get_library_docs(
        context7_library_id="/microsoft/playwright",
        topic="enterprise testing automation patterns 2025",
        tokens=5000
    )
    
    # AI 기반 테스트 전략 생성
    ai_strategy = ai_test_generator.create_strategy(
        intent=intent,
        context7_patterns=latest_patterns,
        best_practices=enterprise_patterns
    )
    
    return TestPlan(
        strategy=ai_strategy,
        context7_integration=True,
        ai_enhancements=True,
        enterprise_ready=True
    )
```

### Step 3: Task Execution (AI 테스트 자동 실행)
```python
# AI 조율 테스트 실행 시스템
class AITestExecutor:
    """AI 기반 테스트 자동 실행 및 조율"""
    
    def __init__(self):
        self.context7_client = Context7Client()
        self.ai_orchestrator = AITestOrchestrator()
        
    async def execute_comprehensive_testing(self, test_plan: TestPlan) -> TestResults:
        """
        Context7 MCP와 AI를 통합한 포괄적 테스트 실행
        
        실행 순서:
        1. AI 기반 스마트 셀렉터 생성
        2. Context7 최적 패턴 적용
        3. 크로스 브라우저 자동 테스트
        4. AI 시각적 회귀 테스트
        5. 성능 테스트 및 분석
        """
        
        # Step 1: AI-powered test generation
        smart_tests = await self.ai_orchestrator.generate_smart_tests(test_plan)
        
        # Step 2: Context7 pattern application
        enhanced_tests = self.apply_context7_patterns(smart_tests)
        
        # Step 3: Execute across browsers
        cross_browser_results = await self.execute_cross_browser(enhanced_tests)
        
        # Step 4: Visual regression with AI
        visual_results = await self.ai_visual_regression_test(cross_browser_results)
        
        # Step 5: Performance analysis
        performance_results = await self.ai_performance_analysis(visual_results)
        
        return TestResults(
            functional=cross_browser_results,
            visual=visual_results,
            performance=performance_results,
            ai_insights=self.generate_ai_insights(performance_results)
        )
```

### Step 4: Report & Analysis (AI 기반 리포팅)
```python
# AI 테스트 결과 분석 및 리포팅
async def generate_ai_test_report(results: TestResults) -> AIReport:
    """
    AI와 Context7를 활용한 지능형 테스트 리포트 생성
    
    포함 내용:
    - AI 기반 실패 패턴 분석
    - Context7 최적 적용 확인
    - 성능 개선 제안
    - 유지보수 예측 및 권장사항
    """
    
    # AI 기반 결과 분석
    ai_analysis = await ai_analyzer.analyze_test_results(results)
    
    # Context7 패턴 유효성 검증
    context7_validation = await validate_context7_application(results)
    
    # 개선 제안 생성
    recommendations = await ai_recommender.generate_recommendations(
        test_results=results,
        ai_analysis=ai_analysis,
        context7_validation=context7_validation
    )
    
    return AIReport(
        summary=create_executive_summary(results),
        detailed_analysis=ai_analysis,
        context7_insights=context7_validation,
        action_items=recommendations,
        next_steps=generate_next_steps(recommendations)
    )
```

## Alfred Multi-Agent Coordination

### 에이전트 간 협업 패턴
```python
# 다른 Alfred 에이전트들과의 연동
class AlfredAgentCoordinator:
    """Alfred 에이전트 시스템과의 완벽한 통합"""
    
    def __init__(self):
        self.debug_agent = "moai-essentials-debug"
        self.perf_agent = "moai-essentials-perf"
        self.review_agent = "moai-essentials-review"
        self.trust_agent = "moai-foundation-trust"
        
    async def coordinate_with_debug_agent(self, test_failures: List[TestFailure]) -> DebugAnalysis:
        """
        테스트 실패 시 자동 디버깅 에이전트 연동
        
        통합 방식:
        - 실패 패턴 AI 분석
        - Context7 기반 원인 추정
        - 자동 수정 제안 생성
        """
        
        debug_request = {
            'failures': test_failures,
            'context': 'webapp_testing',
            'ai_enhanced': True,
            'context7_patterns': True
        }
        
        # 디버깅 에이전트 자동 호출
        debug_result = await call_agent(self.debug_agent, debug_request)
        
        return DebugAnalysis(
            root_causes=debug_result['root_causes'],
            suggested_fixes=debug_result['fixes'],
            confidence_score=debug_result['confidence']
        )
    
    async def coordinate_with_performance_agent(self, performance_data: Dict) -> PerformanceOptimization:
        """
        성능 테스트 결과에 따른 최적화 에이전트 연동
        
        최적화 영역:
        - 로드 타임 개선
        - 자원 사용량 최적화
        - 사용자 경험 향상
        """
        
        perf_request = {
            'performance_data': performance_data,
            'optimization_goals': ['speed', 'efficiency', 'ux'],
            'context7_best_practices': True
        }
        
        optimization_result = await call_agent(self.perf_agent, perf_request)
        
        return PerformanceOptimization(
            identified_bottlenecks=optimization_result['bottlenecks'],
            optimization_strategies=optimization_result['strategies'],
            expected_improvements=optimization_result['improvements']
        )
```

## Perfect Gentleman 스타일 통합

### 한국어 UX 최적화
```python
class KoreanUXOptimizer:
    """Perfect Gentleman 스타일 한국어 UX 최적화"""
    
    def __init__(self, conversation_language="ko"):
        self.conversation_language = conversation_language
        self.style_templates = self.load_style_templates()
        
    def generate_korean_response(self, test_results: TestResults) -> KoreanResponse:
        """
        사용자 친화적인 한국어 테스트 결과 리포트 생성
        
        스타일 특징:
        - 정중하고 전문적인 톤
        - 상세한 설명과 명확한 액션 아이템
        - 기술적 내용의 쉬운 설명
        """
        
        if self.conversation_language == "ko":
            response_template = self.style_templates['korean_formal']
            
            return KoreanResponse(
                greeting=response_template['greeting'],
                summary=self.create_korean_summary(test_results),
                detailed_findings=self.create_korean_findings(test_results),
                recommendations=self.create_korean_recommendations(test_results),
                closing=response_template['closing']
            )
        else:
            return self.generate_english_response(test_results)
    
    def create_korean_summary(self, results: TestResults) -> str:
        """한국어 요약 생성"""
        
        pass_rate = results.calculate_pass_rate()
        status = "양호" if pass_rate >= 90 else "개선 필요" if pass_rate >= 70 else "심각"
        
        summary = f"""
🧪 웹 애플리케이션 테스트 결과 요약

전체 테스트 통과율: {pass_rate:.1f}%
전체 상태: {status}

주요 발견사항:
• 총 {len(results.tests)}개 테스트 실행
• 성공: {len(results.passed_tests)}개
• 실패: {len(results.failed_tests)}개
• 성능 이슈: {len(results.performance_issues)}개

AI 분석 결과: {self.get_ai_status_description(results.ai_insights)}
        """
        
        return summary.strip()
```

## 품질 보증 및 TRUST 5 원칙 적용

### 자동 품질 검증 시스템
```python
class TRUST5QualityAssurance:
    """TRUST 5 원칙 기반 자동 품질 보증"""
    
    async def validate_test_quality(self, test_results: TestResults) -> QualityReport:
        """
        TRUST 5 원칙에 따른 테스트 품질 자동 검증
        
        TRUST 5:
        - Test First: 테스트 우선 원칙 준수
        - Readable: 가독성 있는 테스트 코드
        - Unified: 일관된 테스트 패턴
        - Secured: 안전한 테스트 실행
        - Trackable: 추적 가능한 결과
        """
        
        quality_scores = {
            'test_first': self.validate_test_first_principle(test_results),
            'readable': self.validate_test_readability(test_results),
            'unified': self.validate_test_unification(test_results),
            'secured': self.validate_test_security(test_results),
            'trackable': self.validate_test_traceability(test_results)
        }
        
        overall_score = sum(quality_scores.values()) / len(quality_scores)
        
        return QualityReport(
            individual_scores=quality_scores,
            overall_score=overall_score,
            compliance_level=self.determine_compliance_level(overall_score),
            improvement_recommendations=self.generate_improvement_recommendations(quality_scores)
        )
```

## 통합 예제: 완전한 Alfred 워크플로우

```python
# 완전한 Alfred 에이전트 통합 예제
async def alfred_complete_testing_workflow(user_request: str):
    """
    Alfred 4-step 워크플로우를 통한 완전한 AI 테스팅
    
    사용자 요청부터 최종 리포트까지의 전 과정 자동화
    """
    
    # Step 1: Intent Understanding
    intent = analyze_user_intent(user_request)
    
    # Step 2: Plan Creation (with Context7 + AI)
    test_plan = await create_ai_test_plan(intent)
    
    # Step 3: Task Execution (AI-orchestrated)
    test_executor = AITestExecutor()
    results = await test_executor.execute_comprehensive_testing(test_plan)
    
    # Step 4: Report & Analysis
    report = await generate_ai_test_report(results)
    
    # Multi-agent coordination
    coordinator = AlfredAgentCoordinator()
    
    if results.has_failures():
        debug_analysis = await coordinator.coordinate_with_debug_agent(results.failures)
        report.debug_insights = debug_analysis
    
    if results.has_performance_issues():
        perf_optimization = await coordinator.coordinate_with_performance_agent(results.performance_data)
        report.performance_optimization = perf_optimization
    
    # Quality assurance
    qa_validator = TRUST5QualityAssurance()
    quality_report = await qa_validator.validate_test_quality(results)
    report.quality_assurance = quality_report
    
    # Korean UX optimization
    ux_optimizer = KoreanUXOptimizer()
    korean_report = ux_optimizer.generate_korean_response(results)
    
    return {
        'technical_report': report,
        'user_friendly_report': korean_report,
        'next_actions': generate_next_actions(report),
        'alfred_workflow_completed': True
    }

# 실행 예제
if __name__ == "__main__":
    # 사용자 요청
    user_input = "쇼핑몰 웹앱의 전체 기능을 테스트하고 크로스 브라우저 호환성도 확인해주세요"
    
    # Alfred 워크플로우 실행
    result = await alfred_complete_testing_workflow(user_input)
    
    # 결과 출력
    print("🎯 Alfred AI 테스팅 완료")
    print(result['user_friendly_report'].summary)
```
