সাধারণ টেস্টিং অ্যান্টি-প্যাটার্ন ও তা এড়ানোর উপায়

# প্রতিটি অ্যান্টি-প্যাটার্নের ওজন -- মোট = ১.০ (assert দিয়ে যাচাই করা)
ANTI_PATTERN_WEIGHTS = {
    "ice_cream_cone":     0.30,
    "over_mocking":       0.20,
    "coverage_obsession": 0.15,
    "flaky_pileup":       0.20,
    "shared_state":       0.15,
}
assert abs(sum(ANTI_PATTERN_WEIGHTS.values()) - 1.0) < 1e-9

def detect_ice_cream_cone(p):
    # E2E টেস্ট সংখ্যা ইউনিট+ইন্টিগ্রেশনের চেয়ে বেশি হলে পিরামিড উল্টে গেছে ধরা হচ্ছে
    return p["e2e_tests"] > (p["unit_tests"] + p["integration_tests"])

def detect_over_mocking(p):
    return p["mocks_per_test_avg"] > 4.0

def detect_coverage_obsession(p):
    # ১০০% কভারেজ টার্গেট থাকা সত্ত্বেও অ্যাসারশনের গুণমান কখনো পর্যালোচনা না করা হলে অবসেশন ধরা হচ্ছে
    return p["coverage_target_percent"] >= 100 and not p["assertion_strength_reviewed"]

def detect_flaky_pileup(p):
    return (p["skipped_tests"] / p["total_tests"]) > 0.05

def detect_shared_state(p):
    return p["order_dependent_failures"] > 0

DETECTORS = {
    "ice_cream_cone": detect_ice_cream_cone,
    "over_mocking": detect_over_mocking,
    "coverage_obsession": detect_coverage_obsession,
    "flaky_pileup": detect_flaky_pileup,
    "shared_state": detect_shared_state,
}

def score_team(name, profile):
    print(f"--- {name} ---")
    risk_score = 0.0
    for pattern, weight in ANTI_PATTERN_WEIGHTS.items():
        present = DETECTORS[pattern](profile)
        if present:
            risk_score += weight
        print(f"  {pattern:22s} | উপস্থিত: {'হ্যাঁ' if present else 'না':4s} | ওজন {weight:.2f}")
    flag = "ঝুঁকিপূর্ণ (AT RISK)" if risk_score >= 0.5 else "স্বাস্থ্যকর (HEALTHY)"
    print(f"  মোট রিস্ক স্কোর: {risk_score:.2f} / 1.00  ->  {flag}\n")
    return risk_score

TEAM_A = {
    "unit_tests": 40, "integration_tests": 30, "e2e_tests": 130,
    "mocks_per_test_avg": 3.0,
    "skipped_tests": 18, "total_tests": 200,
    "order_dependent_failures": 0,
    "coverage_target_percent": 100, "assertion_strength_reviewed": False,
}
TEAM_B = {
    "unit_tests": 300, "integration_tests": 80, "e2e_tests": 40,
    "mocks_per_test_avg": 2.5,
    "skipped_tests": 3, "total_tests": 250,
    "order_dependent_failures": 0,
    "coverage_target_percent": 85, "assertion_strength_reviewed": True,
}

score_team("টিম A (আইসক্রিম-কোন শেপড স্যুট)", TEAM_A)
score_team("টিম B (পিরামিড শেপড স্যুট)", TEAM_B)