Notion AI 활용법 개발 문서 초안 작성과 코드 리팩토링 요청하기

역할: 너는 시니어 소프트웨어 엔지니어이자 기술 문서 작성자다.
목표: 아래 정보를 바탕으로 GitHub README 초안을 한국어로 작성해라.
형식: Markdown, 섹션은 반드시 포함.

프로젝트 정보:
- 프로젝트명: {프로젝트명}
- 한 줄 설명: {무엇을 하는지}
- 대상 사용자: {누가 쓰는지}
- 기술 스택: {예: Node.js, NestJS, PostgreSQL, Redis, Docker}
- 실행 방법: {로컬 실행/환경변수/도커}
- 주요 기능:
  1) ...
  2) ...
- API/CLI 사용 예시가 있으면 포함
- 제약/주의사항: {예: rate limit, 권한}

반드시 포함할 섹션:
1. 개요
2. 빠른 시작
3. 설정(환경변수)
4. 사용 예시
5. 아키텍처/디렉터리 구조
6. 트러블슈팅
7. 기여 방법
8. 라이선스

추가 요구:
- 실제로 복사해 쓸 수 있도록 코드 블록을 충분히 넣어라.
- 모르는 부분은 추측하지 말고 'TODO'로 표시해라.

추가로 .env.example 파일 내용을 만들어줘.
각 변수는 설명 주석을 포함하고, 민감한 값은 placeholder로 둬.

아래 요구사항을 기반으로 REST API 스펙 초안을 작성해줘.
형식은 Markdown 표 + 각 API별 Request/Response JSON 예시를 포함해줘.

도메인: 사용자 인증
기능:
- 회원가입
- 로그인(액세스/리프레시 토큰)
- 토큰 재발급
- 로그아웃

공통 규칙:
- Base URL: /api/v1
- 인증: Authorization: Bearer <accessToken>
- 에러 포맷: {"code": "...", "message": "...", "details": {...}}

추가:
- HTTP status code를 명시해줘.
- 보안 주의사항(비밀번호 저장, 토큰 저장)을 별도 섹션으로 정리해줘.

아래 결정을 ADR 형식으로 작성해줘.
형식:
- 제목
- 상태(제안/승인/거절)
- 맥락(Context)
- 결정(Decision)
- 대안(Alternatives)
- 결과(Consequences)
- 후속 작업(Follow-ups)

결정 주제: {예: Redis 캐시 도입}
맥락:
- 현재 문제: {응답 지연, DB 부하}
- 제약: {운영 인력, 비용, 장애 허용}
대안:
- A: ...
- B: ...
결정 이유:
- ...
리스크:
- ...

역할: 너는 {언어/프레임워크} 전문가다.
목표: 아래 코드를 리팩토링하되 동작은 유지해라.
제약:
- 외부 라이브러리 추가 금지(또는 허용 목록)
- 공개 API(함수 시그니처) 변경 금지
- 성능 목표: {예: O(n) 유지}
- 스타일: {예: 함수는 30줄 이하, early return}

원하는 개선:
- 중복 제거
- 에러 처리 일관화
- 명명 개선
- 테스트하기 쉬운 구조

출력:
1) 개선된 코드
2) 변경 요약(왜 바꿨는지)
3) 잠재 버그/엣지 케이스
4) 간단한 테스트 케이스 예시

코드:
{여기에 코드}

def process_users(users):
    result = []
    for u in users:
        if u.get('active') == True:
            name = u.get('name')
            if name is None:
                name = ''
            email = u.get('email')
            if email is None:
                email = ''
            result.append({
                'name': name.strip(),
                'email': email.strip(),
                'is_company': True if email.endswith('@company.com') else False
            })
    return result

from typing import Iterable, Dict, List

COMPANY_DOMAIN = "@company.com"


def _normalize_str(value) -> str:
    return (value or "").strip()


def process_users(users: Iterable[Dict]) -> List[Dict]:
    result: List[Dict] = []

    for user in users:
        if not user.get("active"):
            continue

        email = _normalize_str(user.get("email"))
        result.append(
            {
                "name": _normalize_str(user.get("name")),
                "email": email,
                "is_company": email.endswith(COMPANY_DOMAIN),
            }
        )

    return result

async function fetchProfile(userId) {
  const res = await fetch(`/api/users/${userId}`);
  if (res.status === 200) {
    return await res.json();
  } else {
    return { error: true };
  }
}

async function fetchOrders(userId) {
  const res = await fetch(`/api/orders?userId=${userId}`);
  if (!res.ok) {
    throw new Error('orders failed');
  }
  return res.json();
}

async function requestJson(url, options) {
  const res = await fetch(url, options);
  const contentType = res.headers.get("content-type") || "";
  const isJson = contentType.includes("application/json");
  const body = isJson ? await res.json() : await res.text();

  if (!res.ok) {
    const message = isJson && body?.message ? body.message : `Request failed: ${res.status}`;
    const error = new Error(message);
    error.status = res.status;
    error.body = body;
    throw error;
  }

  return body;
}

export async function fetchProfile(userId) {
  return requestJson(`/api/users/${encodeURIComponent(userId)}`);
}

export async function fetchOrders(userId) {
  return requestJson(`/api/orders?userId=${encodeURIComponent(userId)}`);
}

리팩토링 목표를 '호출부 변경 최소화'로 고정해줘.
예외 대신 Result 타입({ok, data, error})을 반환하도록 통일해줘.
그리고 시간복잡도는 O(n) 이상 늘리지 마.

현재 동작을 보존해야 하니, 먼저 pytest 테스트 케이스를 6개 작성해줘.
그 다음 테스트를 통과하는 범위에서 리팩토링 코드를 제안해줘.