통계기반 예측 모델을 생성, 교체 플로우를 구현합니다.

[snughnu]

Situation

소비 예측 탭에 AI 예측 기능을 위한 기반이 없었음.
통계 기반 예측 로직, 모델 생성/저장/교체 플로우, 인사이트 카드가 모두 미구현 상태였고
Repository/UseCase 계층도 예측 관련 인터페이스가 없었음.

Task

• 통계 기반 예측 전략(StatisticsPredictionStrategy) 구현
• AI 모델을 SwiftData에 저장하는 Repository 구현
• 사용자가 직접 모델을 생성하고 교체하는 플로우 구현
• 인사이트 카드: 모델 없을 때 emptyView, 있을 때 항상 3개 표시
• 각 레이어(Repository → UseCase → ViewModel → View) 전체 연결

Action

• StatisticsPredictionStrategy: 이상 지출 감지 / 요일별 지출 예고 / 미기록 패턴 탐지 / 일별·카테고리별 예측 구현
• AIModelModel (SwiftData): id(SP+UUID 6자), dataCount, accuracy(Float?), createdAt, isSelected 저장
• SwiftDataAIRepository: 모델 생성 시 과거 소비 1건 이상 필수, 기존 모델 선택 해제 후 신규 선택, isSelected 기준 정렬
• AIRepositoryProtocol / AIUseCaseProtocol: createModel, selectModel 추가
• AIViewModel: hasPrediction = currentModel != nil, sortedInsights 항상 3개(없으면 emptyDescription), createModel/selectModel 추가
• AIStatusCardView: 모델 생성 alert, 데이터 부족 alert, 모델 교체 sheet, 생성 완료 toast
• ExpenseRepositoryProtocol: fetchAllExpenses() 추가
• 테스트: SpyAIRepository, StubExpenseRepository, StubAIUseCase에 신규 메서드 반영

Result

• 소비 데이터가 있으면 사용자가 직접 예측 모델을 생성·교체할 수 있음
• 모델이 없으면 인사이트 카드 emptyView, 있으면 3개 인사이트 항상 표시
• 정확도는 통계 기반 모델은 측정불가(nil), CoreML 도입 시 실제 값 표시 예정
• AIUseCase / AIViewModel 테스트 커버리지 유지