#!/usr/bin/env python3
"""
GitHub Copilot API 整合測試腳本
測試三個模型在台股分析任務上的表現
"""

import os
import json
import time
from datetime import datetime

# 模擬不同的 Copilot 模型調用
class CopilotTester:
    def __init__(self):
        self.models = {
            'gemini': 'gemini-1.5-pro',
            'claude': 'claude-3.5-sonnet', 
            'gpt': 'gpt-4o'
        }
        self.results = {}
    
    def test_data_collection(self):
        """測試 Layer D - 數據收集 (Gemini)"""
        print("🔍 測試 Gemini 1.5 Pro - 數據收集能力")
        
        prompt = """
        任務: 分析以下台股新聞，提取關鍵資訊
        
        新聞: 廣達(2382)今日法說會宣布Q1 AI伺服器出貨預估成長30%，
        但美國客戶新關稅政策可能影響Q2毛利率...
        
        請提取: 1)公司 2)事件 3)影響 4)時間點
        """
        
        # 模擬 Copilot API 調用
        result = self.mock_copilot_call('gemini', prompt)
        self.results['data_collection'] = result
        print(f"✅ Gemini 結果: {result}")
        return result
    
    def test_analysis(self):
        """測試 Layer I+K - 信息知識分析 (Claude)"""
        print("\n🧠 測試 Claude 3.5 Sonnet - 分析能力")
        
        prompt = """
        根據DIKW架構和變動優先規則，分析以下情況:
        
        廣達: 法說會宣布AI伺服器成長30% (正面)
        緯穎: 無重大消息
        台達電: 能源部門獲政府補助 (正面)
        
        評分卡(上週): 廣達23分(A級)、緯穎24分(A級)、台達電25分(A級)
        
        請生成: 1)變動優先Top3 2)觸發事件強度 3)觀察點建議
        """
        
        result = self.mock_copilot_call('claude', prompt)
        self.results['analysis'] = result  
        print(f"✅ Claude 結果: {result}")
        return result
    
    def test_communication(self):
        """測試 Layer W - 智慧溝通 (GPT-4o)"""
        print("\n💡 測試 GPT-4o - 推演溝通能力")
        
        prompt = """
        用戶選擇了選項3(推演框架)，請基於以下分析設計投資思考框架:
        
        Top1變動: 廣達 (+2分，AI伺服器成長預期)
        市場情境: 科技股修正，AI概念仍強勢
        風險因子: 美國關稅、供應鏈、估值過高
        
        請用「情境分析法」設計3個情境的投資邏輯框架，
        讓Jan能夠系統性思考投資決策。
        """
        
        result = self.mock_copilot_call('gpt', prompt)
        self.results['communication'] = result
        print(f"✅ GPT-4o 結果: {result}")
        return result
    
    def mock_copilot_call(self, model_type, prompt):
        """模擬 Copilot API 調用 (實際上需要真的 API)"""
        # 這裡模擬不同模型的回應風格
        responses = {
            'gemini': {
                'data_extraction': '結構化數據提取能力強',
                'visual_understanding': '能理解圖表和視覺資訊', 
                'speed': '回應速度快'
            },
            'claude': {
                'logical_analysis': '邏輯推理嚴謹',
                'structured_output': '輸出格式工整',
                'reliability': '結果一致性高'
            },
            'gpt': {
                'communication': '溝通表達自然',
                'creativity': '創意思考豐富',
                'framework_design': '框架設計能力強'
            }
        }
        
        # 模擬 API 延遲
        time.sleep(1)
        return responses.get(model_type, {})
    
    def real_copilot_call(self, model, prompt):
        """真實 Copilot API 調用 (需要 GitHub Token)"""
        # 這部分需要實際的 GitHub Copilot API 整合
        try:
            # 實際調用邏輯
            import subprocess
            cmd = [
                'copilot', 'api', 'chat',
                '--model', model,
                '--prompt', prompt
            ]
            result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
            return json.loads(result.stdout)
        except Exception as e:
            print(f"❌ 真實 API 調用失敗: {e}")
            return self.mock_copilot_call(model.split('-')[0], prompt)
    
    def benchmark_test(self):
        """性能基準測試"""
        print("\n📊 性能基準測試")
        
        test_cases = [
            "分析台積電財報",
            "評估半導體產業趨勢", 
            "生成投資決策框架"
        ]
        
        for i, case in enumerate(test_cases, 1):
            print(f"\n測試案例 {i}: {case}")
            start_time = time.time()
            
            # 測試各模型
            for model_name, model_id in self.models.items():
                model_start = time.time()
                result = self.mock_copilot_call(model_name, case)
                model_time = time.time() - model_start
                
                print(f"  {model_name}: {model_time:.2f}s")
            
            total_time = time.time() - start_time
            print(f"  總時間: {total_time:.2f}s")
    
    def run_full_test(self):
        """運行完整測試套件"""
        print("🚀 GitHub Copilot 台股投研系統測試")
        print("=" * 50)
        
        # DIKW 分層測試
        self.test_data_collection()  # Gemini
        self.test_analysis()         # Claude
        self.test_communication()    # GPT-4o
        
        # 性能測試
        self.benchmark_test()
        
        # 結果總結
        print("\n📋 測試總結")
        print("=" * 30)
        for layer, result in self.results.items():
            print(f"{layer}: {len(str(result))} 字符回應")
        
        # 成本估算
        estimated_tokens = sum(len(str(r)) * 4 for r in self.results.values())  # 粗估
        print(f"\n💰 Token 消耗估算: ~{estimated_tokens} tokens")
        print(f"直接 API 成本: ~${estimated_tokens/1000000*3:.3f}")
        print(f"Copilot 月費: $10 (無限使用)")
        
        return self.results

def main():
    """主函數"""
    tester = CopilotTester()
    results = tester.run_full_test()
    
    # 儲存測試結果
    timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
    with open(f'copilot_test_results_{timestamp}.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    print(f"\n✅ 測試完成，結果已儲存到 copilot_test_results_{timestamp}.json")

if __name__ == "__main__":
    main()