রিস্ক ম্যানেজমেন্ট ও টিম কোলাবোরেশন

class Risk:
    def __init__(self, description, probability, impact):
        self.description = description
        self.probability = probability  # 0-1
        self.impact = impact            # 1-10 স্কেল

    def risk_exposure(self):
        return self.probability * self.impact

def recommend_response(risk, exposure_threshold):
    exposure = risk.risk_exposure()
    if risk.probability >= 0.6 and exposure >= exposure_threshold:
        return "Avoid"       # উচ্চ probability + উচ্চ এক্সপোজার -- পরিকল্পনা বদলে বাদ দাও
    if risk.impact >= 8 and risk.probability < 0.3:
        return "Transfer"    # কম-probability, উচ্চ-impact -- "বিমাযোগ্য" ধরনের ঝুঁকি
    if exposure <= 1.2:
        return "Accept"      # যথেষ্ট কম -- সক্রিয় হস্তক্ষেপ ছাড়াই মনিটর করা যথেষ্ট
    return "Mitigate"        # ডিফল্ট -- probability/impact সক্রিয়ভাবে কমানোর চেষ্টা

register = [
    Risk("মূল ডেভেলপার প্রজেক্ট ছেড়ে দেওয়া (bus factor)", probability=0.3, impact=9),
    Risk("থার্ড-পার্টি পেমেন্ট গেটওয়ের আউটেজ", probability=0.2, impact=8),
    Risk("শেষ মুহূর্তে বড় রিকোয়ারমেন্ট পরিবর্তন", probability=0.8, impact=7),
    Risk("নতুন ফিচারে ছোট UI অ্যালাইনমেন্ট বাগ", probability=0.5, impact=2),
    Risk("টিমের এক সদস্য অল্প সময়ের জন্য ছুটিতে যাওয়া", probability=0.6, impact=4),
]

EXPOSURE_THRESHOLD = 5.0

# এক্সপোজার অনুযায়ী descending সাজানো
register_sorted = sorted(register, key=lambda r: r.risk_exposure(), reverse=True)

print(f"{'ঝুঁকি':48} | {'P':>4} | {'I':>3} | {'Exposure':>8} | রেসপন্স")
print("-" * 90)
for risk in register_sorted:
    exposure = risk.risk_exposure()
    response = recommend_response(risk, EXPOSURE_THRESHOLD)
    print(f"{risk.description:48} | {risk.probability:>4} | {risk.impact:>3} | {exposure:>8.2f} | {response}")