# 표준 프롬프팅 (즉답)
Q: 카페에 손님이 23명 있었습니다. 점심에 12명이 들어오고 7명이 나갔습니다.
   그 후 5명이 더 들어왔습니다. 지금 몇 명이 있나요?
A: 33명  ← 오답

# CoT 프롬프팅 (단계적 추론)
Q: (같은 질문) 단계별로 생각해봅시다.
A: 처음 손님: 23명
   점심에 12명이 들어옴: 23 + 12 = 35명
   7명이 나감: 35 - 7 = 28명
   5명이 더 들어옴: 28 + 5 = 33명
   정답: 33명  ← 정답

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def zero_shot_cot(question):
    """Zero-shot CoT: 마법의 한 문장 추가"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "user", "content": f"{question}\n\n단계별로 생각해봅시다."},
        ],
        temperature=0,
    )
    return response.choices[0].message.content

# 수학 추론
question = """한 서점에서 소설책을 개당 12,000원에 판매합니다.
3권을 사면 10% 할인, 5권 이상이면 20% 할인입니다.
철수가 7권을 산다면 얼마를 내야 하나요?"""

print(zero_shot_cot(question))
# 1단계: 원가 계산 → 7 × 12,000 = 84,000원
# 2단계: 할인율 확인 → 5권 이상이므로 20% 할인
# 3단계: 할인 금액 → 84,000 × 0.2 = 16,800원
# 4단계: 최종 금액 → 84,000 - 16,800 = 67,200원
# 정답: 67,200원

def few_shot_cot(question):
    """Few-shot CoT: 추론 과정이 포함된 예시 제공"""
    system_prompt = """당신은 논리적 추론 전문가입니다.
문제를 풀 때 반드시 아래 형식을 따르세요:

[분석] 주어진 조건 정리
[풀이] 단계별 추론
[검증] 답변 검증
[정답] 최종 답변"""

    examples = """
## 예시 1
Q: 버스에 15명이 타고 있었습니다. 첫 번째 정류장에서 4명이 내리고 8명이 탔습니다.
   두 번째 정류장에서 6명이 내리고 3명이 탔습니다. 지금 몇 명이 타고 있나요?

[분석] 초기: 15명 / 정류장 2곳에서 승하차 발생
[풀이]
- 첫 번째 정류장: 15 - 4 + 8 = 19명
- 두 번째 정류장: 19 - 6 + 3 = 16명
[검증] 15 - 4 + 8 - 6 + 3 = 15 + (8+3) - (4+6) = 15 + 11 - 10 = 16 ✓
[정답] 16명

## 예시 2
Q: 도서관에 과학 책이 수학 책의 3배만큼 있습니다. 수학 책이 45권이라면,
   과학 책과 수학 책을 합쳐 총 몇 권인가요?

[분석] 과학 = 수학 × 3 / 수학 = 45권 / 구하기: 과학 + 수학
[풀이]
- 과학 책: 45 × 3 = 135권
- 전체: 45 + 135 = 180권
[검증] 135 ÷ 45 = 3 (3배 조건 충족) ✓ / 45 + 135 = 180 ✓
[정답] 180권
"""

    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": f"{examples}\n\n## 문제\nQ: {question}"},
        ],
        temperature=0,
    )
    return response.choices[0].message.content

# 실행
print(few_shot_cot("사과 한 상자에 24개가 들어 있습니다. "
                    "3상자를 사서 친구 5명에게 균등하게 나누어주면 "
                    "1명당 몇 개를 받나요? 남는 사과는 몇 개인가요?"))

import json
from collections import Counter

def self_consistency(question, n_paths=5, temperature=0.7):
    """Self-Consistency: 다수결로 최적 답변 선택"""
    answers = []

    for i in range(n_paths):
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {"role": "user",
                 "content": f"{question}\n\n단계별로 생각한 후, "
                            f"마지막 줄에 '정답: [답]' 형식으로 답하세요."},
            ],
            temperature=temperature,  # 다양한 추론 경로 유도
        )

        result = response.choices[0].message.content
        # 마지막 줄에서 정답 추출
        lines = result.strip().split("\n")
        for line in reversed(lines):
            if "정답:" in line:
                answer = line.split("정답:")[-1].strip()
                answers.append(answer)
                break

    # 다수결 투표
    vote_result = Counter(answers)
    best_answer = vote_result.most_common(1)[0]

    print(f"투표 결과: {dict(vote_result)}")
    print(f"최종 답: {best_answer[0]} ({best_answer[1]}/{n_paths} 표)")
    return best_answer[0]

# 실행
self_consistency("한 반에 학생이 30명 있습니다. 남학생이 여학생보다 4명 많습니다. "
                 "여학생은 몇 명인가요?")
# 투표 결과: {'13명': 4, '13': 1}
# 최종 답: 13명 (4/5 표)

debug_prompt = """다음 Python 코드에 버그가 있습니다.
단계별로 분석하여 버그를 찾고 수정하세요.

[분석] 코드의 의도 파악
[추적] 변수 값 추적 (Line by Line)
[버그] 발견된 문제
[수정] 수정된 코드

```python
def find_average(numbers):
    total = 0
    for i in range(len(numbers)):
        total += numbers[i]
    return total / len(numbers) - 1
```"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": debug_prompt}],
    temperature=0,
)
print(response.choices[0].message.content)
# [분석] numbers 리스트의 평균을 구하려는 함수
# [추적] total = sum(numbers) → 올바름
# [버그] return total / len(numbers) - 1
#        → 연산자 우선순위 문제: (total/len) - 1 로 계산됨
#        → 의도: total / (len - 1) 이거나 단순 평균
# [수정] return total / len(numbers)