from enum import Enum
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict

class RiskDimension(Enum):
    """リスク評価の次元"""
    BUSINESS_IMPACT = "ビジネス影響"
    TECHNICAL_COMPLEXITY = "技術的複雑度"
    AI_UNDERSTANDING = "AI理解度"
    DATA_SENSITIVITY = "データ機密性"
    REGULATORY_COMPLIANCE = "規制準拠"

@dataclass
class RiskAssessment:
    """AI生成コードのリスク評価"""
    
    component_name: str
    dimensions: Dict[RiskDimension, int]  # 1-5のスコア
    
    def calculate_risk_score(self) -> float:
        """重み付けリスクスコアの計算"""
        weights = {
            RiskDimension.BUSINESS_IMPACT: 0.3,
            RiskDimension.TECHNICAL_COMPLEXITY: 0.2,
            RiskDimension.AI_UNDERSTANDING: 0.25,
            RiskDimension.DATA_SENSITIVITY: 0.15,
            RiskDimension.REGULATORY_COMPLIANCE: 0.1
        }
        
        total_score = sum(
            self.dimensions.get(dim, 0) * weight
            for dim, weight in weights.items()
        )
        
        return total_score
    
    def get_risk_category(self) -> str:
        """リスクカテゴリの判定"""
        score = self.calculate_risk_score()
        
        if score >= 4.0:
            return "CRITICAL"
        elif score >= 3.0:
            return "HIGH"
        elif score >= 2.0:
            return "MEDIUM"
        else:
            return "LOW"
    
    def get_test_strategy(self) -> Dict[str, any]:
        """リスクレベルに応じたテスト戦略"""
        category = self.get_risk_category()
        
        strategies = {
            "CRITICAL": {
                "manual_review": "必須（シニアエンジニア）",
                "automated_tests": "包括的（カバレッジ95%以上）",
                "security_scan": "詳細スキャン",
                "performance_test": "負荷テスト必須",
                "exploratory_test": "8時間以上",
                "monitoring": "リアルタイム監視"
            },
            "HIGH": {
                "manual_review": "必須",
                "automated_tests": "詳細（カバレッジ85%以上）",
                "security_scan": "標準スキャン",
                "performance_test": "基本性能テスト",
                "exploratory_test": "4時間",
                "monitoring": "詳細ログ"
            },
            "MEDIUM": {
                "manual_review": "推奨",
                "automated_tests": "標準（カバレッジ70%以上）",
                "security_scan": "基本スキャン",
                "performance_test": "オプション",
                "exploratory_test": "2時間",
                "monitoring": "標準ログ"
            },
            "LOW": {
                "manual_review": "オプション",
                "automated_tests": "基本（カバレッジ50%以上）",
                "security_scan": "自動チェックのみ",
                "performance_test": "不要",
                "exploratory_test": "オプション",
                "monitoring": "エラーログのみ"
            }
        }
        
        return strategies[category]

@dataclass
class BusinessImpactAnalysis:
    """ビジネスインパクトの包括的分析"""
    
    def __init__(self, component_name: str):
        self.component_name = component_name
        self.impacts = {}
    
    def analyze_financial_impact(self) -> Dict[str, float]:
        """財務的影響の分析"""
        return {
            "direct_revenue_loss": self._calculate_revenue_loss(),
            "operational_cost": self._calculate_operational_cost(),
            "recovery_cost": self._estimate_recovery_cost(),
            "opportunity_cost": self._calculate_opportunity_cost()
        }
    
    def analyze_reputation_impact(self) -> Dict[str, str]:
        """評判への影響分析"""
        return {
            "customer_trust": self._assess_trust_impact(),
            "brand_damage": self._assess_brand_damage(),
            "media_exposure": self._predict_media_attention(),
            "competitor_advantage": self._assess_competitive_impact()
        }
    
    def analyze_operational_impact(self) -> Dict[str, any]:
        """運用への影響分析"""
        return {
            "affected_users": self._count_affected_users(),
            "downtime_duration": self._estimate_downtime(),
            "cascade_effects": self._identify_cascade_effects(),
            "recovery_time": self._estimate_recovery_time()
        }
    
    def analyze_compliance_impact(self) -> Dict[str, any]:
        """コンプライアンスへの影響"""
        return {
            "regulatory_violations": self._check_regulatory_violations(),
            "potential_fines": self._estimate_fines(),
            "audit_implications": self._assess_audit_impact(),
            "certification_risk": self._evaluate_certification_risk()
        }
    
    def get_overall_impact_score(self) -> float:
        """総合的なインパクトスコア（1-5）"""
        # 各カテゴリの重要度に基づいて重み付け
        weights = {
            "financial": 0.3,
            "reputation": 0.25,
            "operational": 0.25,
            "compliance": 0.2
        }
        
        # 実装の詳細は省略
        return self._calculate_weighted_score(weights)

class TestPrioritization:
    """ビジネスインパクトに基づくテスト優先順位付け"""
    
    def prioritize_test_cases(
        self,
        test_cases: List[TestCase],
        impact_scores: Dict[str, float],
        available_time: int
    ) -> List[TestCase]:
        """
        限られた時間で最大のリスクカバレッジを達成する
        テストケースの選択
        """
        
        # 各テストケースの価値を計算
        test_values = []
        for test in test_cases:
            value = self._calculate_test_value(test, impact_scores)
            test_values.append((value, test))
        
        # 価値/コスト比でソート
        test_values.sort(key=lambda x: x[0] / x[1].estimated_time, reverse=True)
        
        # 時間制約内で最大価値を達成する組み合わせを選択
        selected_tests = []
        total_time = 0
        
        for value, test in test_values:
            if total_time + test.estimated_time <= available_time:
                selected_tests.append(test)
                total_time += test.estimated_time
        
        return selected_tests
    
    def _calculate_test_value(
        self,
        test: TestCase,
        impact_scores: Dict[str, float]
    ) -> float:
        """テストケースの価値計算"""
        # カバーする機能のインパクトスコア
        covered_impact = sum(
            impact_scores.get(feature, 0)
            for feature in test.covered_features
        )
        
        # 欠陥発見確率
        defect_probability = self._estimate_defect_probability(test)
        
        # テストの価値 = インパクト × 欠陥発見確率
        return covered_impact * defect_probability

class DynamicTestPrioritizer:
    """機械学習を活用した動的テスト優先順位付け"""
    
    def __init__(self):
        self.defect_history = []
        self.test_execution_history = []
        self.model = self._initialize_ml_model()
    
    def update_priorities(self, feedback: TestFeedback) -> None:
        """テスト実行結果に基づく優先順位の更新"""
        
        # 欠陥パターンの学習
        if feedback.defect_found:
            self._learn_defect_pattern(feedback)
        
        # テスト効率の更新
        self._update_test_efficiency(feedback)
        
        # モデルの再訓練
        if len(self.defect_history) % 100 == 0:
            self._retrain_model()
    
    def predict_defect_probability(self, code_metrics: Dict) -> float:
        """コードメトリクスから欠陥確率を予測"""
        
        features = self._extract_features(code_metrics)
        probability = self.model.predict_proba([features])[0][1]
        
        # AI生成コード特有の調整
        if code_metrics.get('is_ai_generated', False):
            # AIの苦手パターンに対する補正
            adjustments = {
                'error_handling_missing': 1.5,
                'security_validation_weak': 1.8,
                'performance_unoptimized': 1.3,
                'edge_cases_uncovered': 2.0
            }
            
            for pattern, multiplier in adjustments.items():
                if code_metrics.get(pattern, False):
                    probability *= multiplier
        
        return min(probability, 1.0)
    
    def recommend_test_strategy(
        self,
        component: str,
        time_constraint: int
    ) -> TestStrategy:
        """コンポーネントと時間制約に基づくテスト戦略の推奨"""
        
        # 履歴データから類似コンポーネントを検索
        similar_components = self._find_similar_components(component)
        
        # 過去の成功パターンを分析
        successful_strategies = self._analyze_successful_strategies(
            similar_components
        )
        
        # 時間制約を考慮した最適戦略を構築
        return self._optimize_strategy(
            successful_strategies,
            time_constraint
        )

class TestFeedbackLoop:
    """継続的な品質改善のためのフィードバックループ"""
    
    def __init__(self):
        self.metrics_collector = MetricsCollector()
        self.analyzer = DefectAnalyzer()
        self.strategy_optimizer = StrategyOptimizer()
    
    def process_test_results(self, test_results: TestResults) -> None:
        """テスト結果の処理と学習"""
        
        # メトリクスの収集
        metrics = self.metrics_collector.collect(test_results)
        
        # 欠陥パターンの分析
        if test_results.has_defects():
            patterns = self.analyzer.analyze_defect_patterns(
                test_results.defects
            )
            
            # AI生成コードの欠陥パターンを特別に記録
            if test_results.is_ai_generated:
                self._record_ai_defect_patterns(patterns)
        
        # 戦略の最適化
        optimization_suggestions = self.strategy_optimizer.optimize(
            current_strategy=test_results.strategy_used,
            effectiveness=metrics.effectiveness_score
        )
        
        # 次回のテストへの適用
        self._apply_optimizations(optimization_suggestions)
    
    def _record_ai_defect_patterns(self, patterns: List[DefectPattern]) -> None:
        """AI特有の欠陥パターンの記録と分析"""
        
        for pattern in patterns:
            # パターンの分類
            category = self._categorize_ai_defect(pattern)
            
            # 発生頻度の更新
            self.ai_defect_registry.update(category, pattern)
            
            # プロンプト改善の提案
            if self.ai_defect_registry.get_frequency(category) > THRESHOLD:
                prompt_improvement = self._suggest_prompt_improvement(category)
                self.notify_prompt_engineers(prompt_improvement)

# AIが生成した単体テストの問題例

# 実装コード（AIが生成）
def calculate_discount(price, customer_type):
    """顧客タイプに基づく割引計算"""
    if customer_type == "premium":
        return price * 0.8  # 20%割引
    elif customer_type == "regular":
        return price * 0.95  # 5%割引
    else:
        return price

# AIが生成した単体テスト
def test_calculate_discount():
    assert calculate_discount(100, "premium") == 80
    assert calculate_discount(100, "regular") == 95
    assert calculate_discount(100, "new") == 100

# 問題点：
# 1. エッジケース（負の価格、None、空文字列）のテスト欠如
# 2. ビジネスルール（割引の上限、組み合わせ）の検証なし
# 3. 実装と同じ前提に基づくテスト（同じ誤解を共有）

class AITestDiamondModel:
    """AI時代のテストダイヤモンドモデル"""
    
    def __init__(self):
        self.test_distribution = {
            "unit_tests": 0.20,          # 20% - 基本的な動作確認
            "integration_tests": 0.40,    # 40% - 最重要層
            "api_contract_tests": 0.25,   # 25% - インターフェース検証
            "e2e_tests": 0.10,           # 10% - 主要シナリオ
            "exploratory_tests": 0.05    # 5%  - 人間の創造性
        }
    
    def design_test_suite(self, component: Component) -> TestSuite:
        """コンポーネントに応じたテストスイートの設計"""
        
        total_effort = self.estimate_total_effort(component)
        test_suite = TestSuite()
        
        # 各層のテスト設計
        for test_type, percentage in self.test_distribution.items():
            effort = total_effort * percentage
            tests = self.design_tests_for_layer(
                component, 
                test_type, 
                effort
            )
            test_suite.add_tests(test_type, tests)
        
        return test_suite
    
    def design_tests_for_layer(
        self,
        component: Component,
        test_type: str,
        effort: float
    ) -> List[TestCase]:
        """各層に応じたテスト設計"""
        
        if test_type == "integration_tests":
            return self._design_integration_tests(component, effort)
        elif test_type == "api_contract_tests":
            return self._design_contract_tests(component, effort)
        # ... 他の層の実装
    
    def _design_integration_tests(
        self,
        component: Component,
        effort: float
    ) -> List[TestCase]:
        """統合テストの設計（最重要）"""
        
        tests = []
        
        # コンポーネント間の相互作用を重点的にテスト
        interactions = self.identify_component_interactions(component)
        
        for interaction in interactions:
            # データフローのテスト
            tests.append(self.create_data_flow_test(interaction))
            
            # エラー伝播のテスト
            tests.append(self.create_error_propagation_test(interaction))
            
            # 状態整合性のテスト
            tests.append(self.create_state_consistency_test(interaction))
            
            # パフォーマンス影響のテスト
            if interaction.is_performance_critical:
                tests.append(self.create_performance_test(interaction))
        
        return tests

# 実際のテストスイート構成例

class UserManagementTestSuite:
    """ユーザー管理機能のダイヤモンドモデルテストスイート"""
    
    def __init__(self):
        self.test_cases = {
            "unit": [],
            "integration": [],
            "api_contract": [],
            "e2e": [],
            "exploratory": []
        }
    
    def setup_unit_tests(self):
        """単体テスト（20%）- 基本的な関数の動作確認のみ"""
        
        # 純粋関数のテストに限定
        self.test_cases["unit"] = [
            TestCase("test_email_validation", self.test_email_format),
            TestCase("test_password_strength", self.test_password_rules),
            TestCase("test_username_sanitization", self.test_sanitize_username)
        ]
    
    def setup_integration_tests(self):
        """統合テスト（40%）- 最も重要な層"""
        
        self.test_cases["integration"] = [
            # データベースとの統合
            TestCase("test_user_persistence", self.test_save_and_retrieve_user),
            TestCase("test_concurrent_user_creation", self.test_race_conditions),
            TestCase("test_transaction_rollback", self.test_error_recovery),
            
            # 認証システムとの統合
            TestCase("test_login_flow", self.test_authentication_integration),
            TestCase("test_session_management", self.test_session_lifecycle),
            TestCase("test_token_refresh", self.test_token_renewal),
            
            # イベントシステムとの統合
            TestCase("test_user_events", self.test_event_publishing),
            TestCase("test_event_ordering", self.test_event_consistency),
            
            # キャッシュとの統合
            TestCase("test_cache_invalidation", self.test_cache_consistency),
            TestCase("test_cache_warming", self.test_cache_performance)
        ]
    
    def setup_api_contract_tests(self):
        """APIコントラクトテスト（25%）- インターフェースの保証"""
        
        self.test_cases["api_contract"] = [
            # リクエスト/レスポンス形式
            TestCase("test_create_user_contract", self.test_create_user_api),
            TestCase("test_get_user_contract", self.test_get_user_api),
            TestCase("test_update_user_contract", self.test_update_user_api),
            
            # エラーレスポンス
            TestCase("test_error_format", self.test_error_response_format),
            TestCase("test_validation_errors", self.test_validation_error_details),
            
            # バージョニング
            TestCase("test_api_versioning", self.test_backward_compatibility)
        ]
    
    def setup_e2e_tests(self):
        """E2Eテスト（10%）- 主要なユーザージャーニーのみ"""
        
        self.test_cases["e2e"] = [
            TestCase("test_user_registration_journey", self.test_complete_registration),
            TestCase("test_password_reset_journey", self.test_password_reset_flow),
            TestCase("test_account_deletion_journey", self.test_account_cleanup)
        ]
    
    def setup_exploratory_tests(self):
        """探索的テスト（5%）- 人間の創造性を活用"""
        
        self.test_cases["exploratory"] = [
            ExploratoryTestCharter(
                "security_exploration",
                mission="認証システムのセキュリティホールを探索",
                time_box="2時間",
                focus_areas=["入力検証", "セッション管理", "権限昇格"]
            ),
            ExploratoryTestCharter(
                "usability_exploration",
                mission="ユーザー登録フローの使いやすさを評価",
                time_box="1時間",
                focus_areas=["エラーメッセージ", "フォーム設計", "フィードバック"]
            )
        ]

class TestLayerOptimizer:
    """テスト層配分の動的最適化"""
    
    def __init__(self):
        self.defect_detection_rates = {
            "unit": [],
            "integration": [],
            "api_contract": [],
            "e2e": [],
            "exploratory": []
        }
        self.cost_per_test = {
            "unit": 1,          # 相対コスト
            "integration": 3,
            "api_contract": 2,
            "e2e": 10,
            "exploratory": 5
        }
    
    def optimize_distribution(
        self,
        total_budget: float,
        project_characteristics: Dict
    ) -> Dict[str, float]:
        """プロジェクト特性に基づく最適配分の計算"""
        
        # 過去のデータから各層の効率を計算
        efficiency_scores = self._calculate_layer_efficiency()
        
        # プロジェクト特性による調整
        adjusted_scores = self._adjust_for_project(
            efficiency_scores,
            project_characteristics
        )
        
        # 最適化問題として解く
        optimal_distribution = self._solve_optimization(
            adjusted_scores,
            total_budget
        )
        
        return optimal_distribution
    
    def _calculate_layer_efficiency(self) -> Dict[str, float]:
        """各テスト層の費用対効果を計算"""
        
        efficiency = {}
        
        for layer in self.defect_detection_rates:
            if self.defect_detection_rates[layer]:
                # 欠陥発見率 / コスト
                detection_rate = np.mean(self.defect_detection_rates[layer])
                cost = self.cost_per_test[layer]
                efficiency[layer] = detection_rate / cost
            else:
                # デフォルト値
                efficiency[layer] = self._get_default_efficiency(layer)
        
        return efficiency
    
    def _adjust_for_project(
        self,
        base_efficiency: Dict[str, float],
        characteristics: Dict
    ) -> Dict[str, float]:
        """プロジェクト特性に基づく効率の調整"""
        
        adjusted = base_efficiency.copy()
        
        # AI生成コードの割合による調整
        if characteristics.get("ai_generated_percentage", 0) > 0.7:
            # AI生成が多い場合、統合テストを重視
            adjusted["integration"] *= 1.5
            adjusted["api_contract"] *= 1.3
            adjusted["unit"] *= 0.7
        
        # システムの複雑度による調整
        if characteristics.get("system_complexity", "medium") == "high":
            adjusted["integration"] *= 1.3
            adjusted["e2e"] *= 1.2
        
        # 規制要件による調整
        if characteristics.get("regulatory_requirements", False):
            adjusted["e2e"] *= 1.5
            adjusted["exploratory"] *= 1.3
        
        return adjusted
    
    def track_effectiveness(
        self,
        layer: str,
        tests_executed: int,
        defects_found: int
    ) -> None:
        """実行結果に基づく効果の追跡"""
        
        detection_rate = defects_found / tests_executed if tests_executed > 0 else 0
        self.defect_detection_rates[layer].append(detection_rate)
        
        # 移動平均で平滑化（直近の結果を重視）
        if len(self.defect_detection_rates[layer]) > 10:
            self.defect_detection_rates[layer] = (
                self.defect_detection_rates[layer][-10:]
            )

# プロジェクトに応じた動的配分

class AdaptiveTestStrategy:
    """適応的テスト戦略の実装"""
    
    def __init__(self, project_config: ProjectConfig):
        self.config = project_config
        self.optimizer = TestLayerOptimizer()
        self.metrics_tracker = MetricsTracker()
    
    def create_sprint_test_plan(self, sprint_number: int) -> TestPlan:
        """スプリントごとのテスト計画作成"""
        
        # 前スプリントのメトリクスを取得
        previous_metrics = self.metrics_tracker.get_sprint_metrics(
            sprint_number - 1
        )
        
        # 現在のコードベースの分析
        code_analysis = self.analyze_current_codebase()
        
        # 最適な配分を計算
        optimal_distribution = self.optimizer.optimize_distribution(
            total_budget=self.config.sprint_test_budget,
            project_characteristics={
                "ai_generated_percentage": code_analysis.ai_percentage,
                "system_complexity": code_analysis.complexity_score,
                "defect_trends": previous_metrics.defect_trends,
                "release_proximity": self.calculate_release_proximity()
            }
        )
        
        # 具体的なテスト計画に変換
        test_plan = self.convert_to_test_plan(optimal_distribution)
        
        return test_plan
    
    def analyze_current_codebase(self) -> CodeAnalysis:
        """現在のコードベースの分析"""
        
        analysis = CodeAnalysis()
        
        # AI生成コードの識別
        for file in self.get_changed_files():
            if self.is_ai_generated(file):
                analysis.ai_files.append(file)
            
            # 複雑度の計算
            complexity = self.calculate_complexity(file)
            analysis.complexity_scores[file] = complexity
        
        analysis.ai_percentage = len(analysis.ai_files) / len(self.get_changed_files())
        analysis.complexity_score = self.aggregate_complexity(analysis.complexity_scores)
        
        return analysis
    
    def adjust_strategy_mid_sprint(self, current_results: TestResults) -> None:
        """スプリント中の戦略調整"""
        
        # 欠陥発見パターンの分析
        defect_pattern = self.analyze_defect_pattern(current_results)
        
        # 特定の層で多くの欠陥が見つかっている場合
        if defect_pattern.hot_layer:
            # その層のテストを強化
            self.reallocate_resources(
                from_layers=defect_pattern.cold_layers,
                to_layer=defect_pattern.hot_layer,
                percentage=0.2  # 20%の再配分
            )
            
            # アラートを送信
            self.notify_team(
                f"High defect rate in {defect_pattern.hot_layer} tests. "
                f"Reallocating resources."
            )

class AITestDataGenerator:
    """AIを活用したテストデータ生成"""
    
    def __init__(self, schema_analyzer: SchemaAnalyzer):
        self.schema_analyzer = schema_analyzer
        self.data_patterns = DataPatternLibrary()
    
    def generate_test_data(
        self,
        entity_type: str,
        count: int,
        constraints: Dict = None
    ) -> List[Dict]:
        """エンティティタイプに応じたテストデータ生成"""
        
        # スキーマの分析
        schema = self.schema_analyzer.get_schema(entity_type)
        
        # AIプロンプトの構築
        prompt = self._build_data_generation_prompt(
            schema,
            count,
            constraints
        )
        
        # AIによるデータ生成
        generated_data = []
        
        # バッチ処理で効率化
        batch_size = min(100, count)
        for i in range(0, count, batch_size):
            batch_data = self._generate_batch(
                prompt,
                min(batch_size, count - i)
            )
            generated_data.extend(batch_data)
        
        # データの検証と修正
        validated_data = self._validate_and_correct(
            generated_data,
            schema
        )
        
        return validated_data
    
    def generate_edge_cases(self, field_type: str) -> List[any]:
        """エッジケースの自動生成"""
        
        edge_cases = []
        
        if field_type == "string":
            edge_cases.extend([
                "",  # 空文字列
                " ",  # 空白のみ
                "a" * 1000,  # 長い文字列
                "テスト123",  # マルチバイト文字
                "test\ntest",  # 改行を含む
                "test\x00test",  # NULL文字を含む
                "<script>alert('xss')</script>",  # XSS攻撃
                "'; DROP TABLE users; --",  # SQLインジェクション
            ])
        elif field_type == "number":
            edge_cases.extend([
                0,
                -1,
                1,
                float('inf'),
                float('-inf'),
                float('nan'),
                2**31 - 1,  # 32ビット整数の最大値
                2**31,      # オーバーフロー
                1.1 + 2.2,  # 浮動小数点の精度問題
            ])
        elif field_type == "date":
            edge_cases.extend([
                "1970-01-01",  # エポック
                "2038-01-19",  # 32ビットタイムスタンプの限界
                "2024-02-29",  # うるう年
                "2023-02-29",  # 無効な日付
                "9999-12-31",  # 遠い未来
            ])
        
        return edge_cases

class PatternBasedTestGenerator:
    """パターン認識によるテストケース自動生成"""
    
    def generate_crud_tests(self, entity: Entity) -> List[TestCase]:
        """CRUD操作の標準テストケース生成"""
        
        test_cases = []
        
        # CREATE操作のテスト
        test_cases.extend([
            # 正常系
            TestCase(
                name=f"test_create_{entity.name}_success",
                test_func=self._generate_create_success_test(entity)
            ),
            # 異常系
            TestCase(
                name=f"test_create_{entity.name}_duplicate",
                test_func=self._generate_duplicate_test(entity)
            ),
            TestCase(
                name=f"test_create_{entity.name}_invalid_data",
                test_func=self._generate_validation_test(entity)
            ),
            # 境界値
            TestCase(
                name=f"test_create_{entity.name}_boundary_values",
                test_func=self._generate_boundary_test(entity)
            ),
        ])
        
        # READ操作のテスト
        test_cases.extend([
            TestCase(
                name=f"test_read_{entity.name}_by_id",
                test_func=self._generate_read_by_id_test(entity)
            ),
            TestCase(
                name=f"test_read_{entity.name}_not_found",
                test_func=self._generate_not_found_test(entity)
            ),
            TestCase(
                name=f"test_read_{entity.name}_list_pagination",
                test_func=self._generate_pagination_test(entity)
            ),
            TestCase(
                name=f"test_read_{entity.name}_filter_sort",
                test_func=self._generate_filter_sort_test(entity)
            ),
        ])
        
        # UPDATE/DELETE操作も同様に生成
        
        return test_cases
    
    def generate_state_transition_tests(
        self,
        state_machine: StateMachine
    ) -> List[TestCase]:
        """状態遷移の網羅的テスト生成"""
        
        test_cases = []
        
        # 有効な遷移の全パス生成
        valid_paths = self._generate_all_valid_paths(state_machine)
        
        for path in valid_paths:
            test_cases.append(
                TestCase(
                    name=f"test_valid_transition_{path.name}",
                    test_func=self._generate_path_test(path)
                )
            )
        
        # 無効な遷移の試行
        invalid_transitions = self._identify_invalid_transitions(state_machine)
        
        for transition in invalid_transitions:
            test_cases.append(
                TestCase(
                    name=f"test_invalid_transition_{transition.name}",
                    test_func=self._generate_invalid_transition_test(transition)
                )
            )
        
        return test_cases

class RegressionTestMaintainer:
    """AIによる回帰テストの自動メンテナンス"""
    
    def update_tests_for_api_change(
        self,
        old_api_spec: APISpec,
        new_api_spec: APISpec
    ) -> List[TestUpdate]:
        """API変更に応じたテストの自動更新"""
        
        updates = []
        
        # 変更点の検出
        changes = self._detect_api_changes(old_api_spec, new_api_spec)
        
        for change in changes:
            if change.type == "field_added":
                # 新フィールドのテスト追加
                updates.append(
                    self._generate_new_field_tests(change)
                )
            elif change.type == "field_removed":
                # 削除フィールドのテスト削除
                updates.append(
                    self._remove_obsolete_tests(change)
                )
            elif change.type == "validation_changed":
                # バリデーションルールの更新
                updates.append(
                    self._update_validation_tests(change)
                )
        
        return updates
    
    def detect_flaky_tests(
        self,
        test_history: TestHistory
    ) -> List[FlakyTest]:
        """不安定なテストの検出と修正提案"""
        
        flaky_tests = []
        
        for test in test_history.get_all_tests():
            # 成功率の計算
            success_rate = test_history.get_success_rate(test)
            
            # 不安定なテストの識別
            if 0.1 < success_rate < 0.9:
                # 失敗パターンの分析
                failure_pattern = self._analyze_failure_pattern(
                    test,
                    test_history
                )
                
                # 修正提案の生成
                fix_suggestion = self._suggest_fix(failure_pattern)
                
                flaky_tests.append(
                    FlakyTest(
                        test=test,
                        success_rate=success_rate,
                        failure_pattern=failure_pattern,
                        fix_suggestion=fix_suggestion
                    )
                )
        
        return flaky_tests

class BusinessValueValidator:
    """ビジネス価値の人間による検証"""
    
    def __init__(self):
        self.business_rules = BusinessRuleRepository()
        self.stakeholder_feedback = StakeholderFeedbackCollector()
    
    def validate_feature_implementation(
        self,
        feature: Feature,
        implementation: Implementation
    ) -> ValidationResult:
        """実装がビジネス価値を提供するかの検証"""
        
        validation_result = ValidationResult()
        
        # ユーザーストーリーとの整合性確認
        story_alignment = self._check_user_story_alignment(
            feature.user_stories,
            implementation
        )
        
        if not story_alignment.is_aligned:
            validation_result.add_issue(
                severity="HIGH",
                description=f"Implementation deviates from user story: {story_alignment.deviation}",
                recommendation="Review with product owner"
            )
        
        # 暗黙のビジネスルールの確認
        implicit_rules = self._identify_implicit_rules(feature)
        
        for rule in implicit_rules:
            if not self._verify_rule_implementation(rule, implementation):
                validation_result.add_issue(
                    severity="MEDIUM",
                    description=f"Implicit business rule not implemented: {rule.description}",
                    recommendation="Add explicit test for this rule"
                )
        
        # ROI（投資収益率）の評価
        roi_assessment = self._assess_roi(feature, implementation)
        
        if roi_assessment.score < 0.5:
            validation_result.add_issue(
                severity="MEDIUM",
                description="Low ROI detected",
                recommendation="Consider simplifying implementation"
            )
        
        return validation_result
    
    def conduct_stakeholder_review(
        self,
        feature: Feature,
        demo_environment: str
    ) -> StakeholderFeedback:
        """ステークホルダーによる実機レビュー"""
        
        # デモセッションの準備
        demo_session = DemoSession(
            feature=feature,
            environment=demo_environment,
            participants=self._identify_key_stakeholders(feature)
        )
        
        # フィードバックの収集
        feedback = StakeholderFeedback()
        
        for stakeholder in demo_session.participants:
            individual_feedback = self._collect_feedback(
                stakeholder,
                demo_session
            )
            
            # 優先度の重み付け
            weighted_feedback = self._weight_feedback(
                individual_feedback,
                stakeholder.influence_score
            )
            
            feedback.add(weighted_feedback)
        
        # アクションアイテムの生成
        action_items = self._generate_action_items(feedback)
        
        return feedback

class UsabilityEvaluator:
    """人間によるユーザビリティ評価"""
    
    def conduct_cognitive_walkthrough(
        self,
        interface: UserInterface,
        user_tasks: List[Task]
    ) -> CognitiveWalkthroughResult:
        """認知的ウォークスルーの実施"""
        
        result = CognitiveWalkthroughResult()
        
        for task in user_tasks:
            # タスクの各ステップを評価
            for step in task.steps:
                evaluation = self._evaluate_step(interface, step)
                
                # 4つの重要な質問
                questions = {
                    "goal_formation": "ユーザーは正しい目標を形成できるか？",
                    "action_availability": "正しいアクションが見つけられるか？",
                    "action_execution": "アクションを正しく実行できるか？",
                    "progress_feedback": "進捗が理解できるか？"
                }
                
                for key, question in questions.items():
                    answer = self._evaluate_question(
                        interface,
                        step,
                        question
                    )
                    
                    if not answer.is_positive:
                        result.add_issue(
                            step=step,
                            issue_type=key,
                            description=answer.explanation,
                            severity=answer.severity
                        )
        
        return result
    
    def perform_heuristic_evaluation(
        self,
        interface: UserInterface
    ) -> HeuristicEvaluationResult:
        """ヒューリスティック評価の実施"""
        
        # ニールセンの10原則
        heuristics = [
            "システム状態の可視性",
            "システムと現実世界の一致",
            "ユーザーコントロールと自由",
            "一貫性と標準",
            "エラー防止",
            "認識ではなく記憶",
            "柔軟性と効率性",
            "美的で最小限のデザイン",
            "エラー回復支援",
            "ヘルプとドキュメント"
        ]
        
        result = HeuristicEvaluationResult()
        
        for heuristic in heuristics:
            violations = self._check_heuristic_violations(
                interface,
                heuristic
            )
            
            for violation in violations:
                result.add_violation(
                    heuristic=heuristic,
                    location=violation.location,
                    description=violation.description,
                    severity=self._rate_severity(violation),
                    fix_suggestion=self._suggest_fix(violation)
                )
        
        return result

class SecurityDeepDiveAnalyzer:
    """人間によるセキュリティの深層分析"""
    
    def analyze_attack_surface(
        self,
        system: System
    ) -> AttackSurfaceAnalysis:
        """攻撃対象領域の分析"""
        
        analysis = AttackSurfaceAnalysis()
        
        # エントリーポイントの特定
        entry_points = self._identify_entry_points(system)
        
        for entry_point in entry_points:
            # 脅威モデリング
            threats = self._model_threats(entry_point)
            
            for threat in threats:
                # 攻撃シナリオの構築
                attack_scenarios = self._build_attack_scenarios(
                    entry_point,
                    threat
                )
                
                for scenario in attack_scenarios:
                    # 実現可能性の評価（人間の判断が必要）
                    feasibility = self._assess_feasibility(scenario)
                    
                    # 影響度の評価
                    impact = self._assess_impact(scenario)
                    
                    # リスクスコアの計算
                    risk_score = feasibility * impact
                    
                    if risk_score > RISK_THRESHOLD:
                        analysis.add_high_risk_scenario(
                            scenario=scenario,
                            risk_score=risk_score,
                            mitigation=self._propose_mitigation(scenario)
                        )
        
        return analysis
    
    def conduct_security_code_review(
        self,
        code_changes: List[CodeChange]
    ) -> SecurityReviewResult:
        """セキュリティ観点でのコードレビュー"""
        
        result = SecurityReviewResult()
        
        for change in code_changes:
            # AIが見逃しやすいセキュリティパターン
            patterns_to_check = [
                "時間ベースの攻撃への脆弱性",
                "サイドチャネル攻撃の可能性",
                "権限昇格の抜け道",
                "暗号の誤用",
                "安全でない乱数生成",
                "レースコンディション",
                "メモリ安全性の問題"
            ]
            
            for pattern in patterns_to_check:
                vulnerabilities = self._check_pattern(
                    change,
                    pattern
                )
                
                for vuln in vulnerabilities:
                    # 悪用シナリオの想定（創造的思考が必要）
                    exploit_scenario = self._imagine_exploit(vuln)
                    
                    result.add_finding(
                        severity=self._rate_severity(vuln),
                        vulnerability=vuln,
                        exploit_scenario=exploit_scenario,
                        fix_recommendation=self._recommend_fix(vuln)
                    )
        
        return result

class HumanAICollaborationProtocol:
    """人間-AI協調作業のプロトコル実装"""
    
    def __init__(self):
        self.task_router = TaskRouter()
        self.quality_gates = QualityGateManager()
        self.feedback_loop = FeedbackLoopManager()
    
    def execute_test_cycle(
        self,
        test_scope: TestScope
    ) -> TestCycleResult:
        """協調的テストサイクルの実行"""
        
        # フェーズ1: AIによる初期分析
        ai_analysis = self._ai_initial_analysis(test_scope)
        
        # フェーズ2: 人間によるレビューと方針決定
        human_strategy = self._human_strategic_review(ai_analysis)
        
        # フェーズ3: タスクの分配
        task_distribution = self.task_router.distribute_tasks(
            tasks=human_strategy.identified_tasks,
            ai_capabilities=self._get_ai_capabilities(),
            human_availability=self._get_human_availability()
        )
        
        # フェーズ4: 並行実行
        results = self._execute_parallel_tasks(task_distribution)
        
        # フェーズ5: 統合と検証
        integrated_results = self._integrate_results(results)
        
        # フェーズ6: 人間による最終判断
        final_assessment = self._human_final_assessment(integrated_results)
        
        return TestCycleResult(
            ai_contributions=results.ai_results,
            human_contributions=results.human_results,
            integrated_findings=integrated_results,
            final_decision=final_assessment
        )
    
    def establish_quality_gates(self) -> QualityGateConfiguration:
        """品質ゲートの設定"""
        
        gates = QualityGateConfiguration()
        
        # AIの出力に対する人間のチェックポイント
        gates.add_gate(
            name="ai_code_review",
            trigger="ai_generated_code",
            human_action="review_and_approve",
            criteria={
                "security_check": "manual",
                "business_logic_verification": "manual",
                "performance_impact": "automated_with_manual_override"
            }
        )
        
        # 人間の判断に対するAIの支援
        gates.add_gate(
            name="human_decision_support",
            trigger="complex_decision_required",
            ai_action="provide_analysis_and_recommendations",
            human_action="make_final_decision"
        )
        
        return gates
    
    def implement_feedback_loops(self) -> None:
        """フィードバックループの実装"""
        
        # AIへのフィードバック
        @self.feedback_loop.register("ai_improvement")
        def feedback_to_ai(result: TestResult):
            if result.false_positive:
                # プロンプトの改善提案
                prompt_improvement = self._analyze_false_positive(result)
                self._update_ai_prompts(prompt_improvement)
            
            if result.missed_defect:
                # テストケースの強化
                test_enhancement = self._analyze_missed_defect(result)
                self._enhance_test_generation(test_enhancement)
        
        # 人間へのフィードバック
        @self.feedback_loop.register("human_learning")
        def feedback_to_human(result: TestResult):
            if result.ai_found_issue:
                # AIが発見したパターンの学習
                learning_material = self._create_learning_material(
                    result.ai_found_issue
                )
                self._notify_team(learning_material)

class PracticalCollaborationExample:
    """実践的な協調作業の例"""
    
    def security_vulnerability_assessment(
        self,
        codebase: Codebase
    ) -> SecurityAssessment:
        """セキュリティ脆弱性評価の協調実施"""
        
        assessment = SecurityAssessment()
        
        # ステップ1: AIによる自動スキャン
        ai_scan_results = self.run_ai_security_scan(codebase)
        
        # ステップ2: 人間による結果のトリアージ
        triaged_results = self.human_triage_results(ai_scan_results)
        
        # ステップ3: 高リスク項目の深掘り
        for high_risk_item in triaged_results.high_risk_items:
            # AIに詳細分析を依頼
            detailed_analysis = self.ai_deep_analyze(high_risk_item)
            
            # 人間が攻撃シナリオを検討
            attack_scenarios = self.human_create_attack_scenarios(
                high_risk_item,
                detailed_analysis
            )
            
            # AIが対策コードを生成
            mitigation_code = self.ai_generate_mitigation(
                high_risk_item,
                attack_scenarios
            )
            
            # 人間が対策の妥当性を検証
            validated_mitigation = self.human_validate_mitigation(
                mitigation_code,
                attack_scenarios
            )
            
            assessment.add_finding(
                vulnerability=high_risk_item,
                attack_scenarios=attack_scenarios,
                mitigation=validated_mitigation
            )
        
        return assessment
    
    def performance_optimization_cycle(
        self,
        system: System
    ) -> PerformanceOptimization:
        """パフォーマンス最適化の協調サイクル"""
        
        optimization = PerformanceOptimization()
        
        # 人間：最適化の目標設定
        optimization_goals = self.human_set_performance_goals(system)
        
        # AI：ボトルネックの自動検出
        bottlenecks = self.ai_detect_bottlenecks(
            system,
            optimization_goals
        )
        
        # 人間：ボトルネックの優先順位付け
        prioritized_bottlenecks = self.human_prioritize_bottlenecks(
            bottlenecks,
            business_context=self.get_business_context()
        )
        
        for bottleneck in prioritized_bottlenecks:
            # AI：最適化案の生成（複数）
            optimization_options = self.ai_generate_optimizations(
                bottleneck,
                count=3
            )
            
            # 人間：トレードオフの評価
            selected_option = self.human_evaluate_tradeoffs(
                optimization_options,
                criteria={
                    "performance_gain": 0.4,
                    "maintainability": 0.3,
                    "implementation_cost": 0.2,
                    "risk": 0.1
                }
            )
            
            # AI：選択された最適化の実装
            implementation = self.ai_implement_optimization(
                selected_option
            )
            
            # 人間とAI：共同でのテストと検証
            validation_result = self.collaborative_validation(
                original=bottleneck.original_code,
                optimized=implementation,
                test_scenarios=self.generate_test_scenarios()
            )
            
            optimization.add_optimization(
                bottleneck=bottleneck,
                solution=implementation,
                validation=validation_result
            )
        
        return optimization