from __future__ import annotations
"""API routes for KI re-evaluation."""

import json
import os
import sqlite3
import threading
from datetime import datetime

import httpx
from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
from pydantic import BaseModel

from tracker.db.session import get_connection
# Note: Re-evaluation should re-scrape ALLRIS data before KI evaluation
# to exclude transfer errors. See Gitea issue for full spec.
# IMPORTANT: Destructive changes (deleting old bewertungen etc.) only after
# explicit user request with explanation. Keep old data as backup where possible.

router = APIRouter(prefix="/bewertung", tags=["bewertung"])


def _db():
    conn = get_connection()
    try:
        yield conn
    finally:
        conn.close()

# API config
DASHSCOPE_URL = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"
GEMINI_URL_TEMPLATE = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={key}"

# Job tracking
_jobs: dict[str, dict] = {}


def _get_key(name: str) -> str:
    """Get API key from env or macOS keychain."""
    val = os.environ.get(name)
    if val:
        return val
    import subprocess
    keychain_map = {"QWEN_API_KEY": "qwen-api", "GEMINI_API_KEY": "gemini-api"}
    svc = keychain_map.get(name)
    if svc:
        try:
            return subprocess.check_output(
                ["security", "find-generic-password", "-s", svc, "-w"],
                stderr=subprocess.DEVNULL,
            ).decode().strip()
        except Exception:
            pass
    return ""


ZUSAMMENFASSUNG_PROMPT = """Analysiere diesen kommunalpolitischen Antrag aus Hagen.

ZUSÄTZLICHE HINWEISE DES NUTZERS:
{anmerkung}

DOKUMENT:
{volltext}

---

Erstelle eine strukturierte Zusammenfassung im JSON-Format:

{{
  "zusammenfassung": "2-3 Sätze, was gefordert wird",
  "kernforderung": "Die zentrale Forderung in einem Satz",
  "begruendung": "Warum wird das gefordert? (kurz)",
  "thema": "Hauptthema (z.B. Verkehr, Soziales, Umwelt)",
  "partei": "Antragstellende Fraktion falls erkennbar",
  "orte": []
}}

NUR JSON ausgeben, keine Erklärungen."""


KETTEN_MATCH_PROMPT = """Du bist ein Analyst für kommunalpolitische Vorgänge in Hagen.

ZUSÄTZLICHE HINWEISE DES NUTZERS:
{anmerkung}

Vergleiche den URSPRÜNGLICHEN ANTRAG/ANFRAGE mit der ANTWORT/BESCHLUSS.
Bewerte ob die ursprüngliche Forderung tatsächlich erfüllt wurde.

=== URSPRÜNGLICHE FORDERUNG ===
Aktenzeichen: {az_ursprung}
{ki_zusammenfassung}

Volltext:
{volltext_ursprung}

=== BERATUNGEN & BESCHLÜSSE ===
{beratungen_text}

---

Bewerte NUR als JSON:
{{
  "score": <0.0-1.0>,
  "bewertung": "erfuellt|teilweise|abgewiegelt|nebelkerze|vertagt|unklar",
  "begruendung": "1-2 Sätze warum",
  "kernpunkt_erfuellt": true/false,
  "details": "Was konkret beschlossen/abgelehnt wurde"
}}

Bewertungsskala:
- 1.0: Forderung vollständig erfüllt, konkreter Beschluss
- 0.7-0.9: Weitgehend erfüllt, kleine Abweichungen
- 0.4-0.6: Teilweise erfüllt oder auf den Weg gebracht
- 0.2-0.3: Abgewiegelt — Verwaltung weicht aus, kündigt nur "Prüfung" an
- 0.0-0.1: Nebelkerze — Thema gewechselt oder komplett ignoriert"""


class BewertungRequest(BaseModel):
    anmerkung: str = ""


def _call_qwen(prompt: str) -> dict | None:
    key = _get_key("QWEN_API_KEY")
    if not key:
        return None
    try:
        resp = httpx.post(
            DASHSCOPE_URL,
            headers={"Authorization": f"Bearer {key}", "Content-Type": "application/json"},
            json={"model": "qwen-plus-latest", "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "temperature": 0.3},
            timeout=180,
        )
        resp.raise_for_status()
        content = resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
        if "```json" in content:
            content = content.split("```json")[1].split("```")[0]
        elif "```" in content:
            content = content.split("```")[1].split("```")[0]
        return json.loads(content.strip())
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}


def _run_zusammenfassung(vorlage_id: int, anmerkung: str, job_id: str):
    """Background task: re-evaluate a Vorlage."""
    try:
        conn = get_connection()

        row = conn.execute("SELECT volltext_clean, aktenzeichen FROM vorlagen WHERE id = ?", (vorlage_id,)).fetchone()
        if not row or not row["volltext_clean"]:
            _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": "Kein Volltext vorhanden"}
            return

        volltext = row["volltext_clean"]
        if len(volltext) > 12000:
            volltext = volltext[:12000] + "\n[...gekürzt...]"

        prompt = ZUSAMMENFASSUNG_PROMPT.format(anmerkung=anmerkung or "(keine)", volltext=volltext)
        result = _call_qwen(prompt)

        if not result or "error" in result:
            _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": str(result)}
            return

        # Keep old versions, insert new
        conn.execute(
            """INSERT INTO ki_bewertungen (vorlage_id, typ, begruendung, anmerkungen, modell, prompt_version, erstellt_at)
               VALUES (?, 'zusammenfassung', ?, ?, 'qwen-plus-latest', 'v2-reeval', ?)""",
            (vorlage_id, result.get("zusammenfassung"), json.dumps(result, ensure_ascii=False),
             datetime.now().isoformat()),
        )
        if result.get("kernforderung"):
            conn.execute("UPDATE vorlagen SET thema_kurz = ? WHERE id = ?", (result["kernforderung"][:200], vorlage_id))
        conn.commit()

        # Auto-trigger Ketten-Bewertung wenn Vorlage in einer Kette ist
        kette_row = conn.execute(
            "SELECT kette_id FROM ketten_glieder WHERE vorlage_id = ? LIMIT 1",
            (vorlage_id,),
        ).fetchone()
        conn.close()

        if kette_row:
            _jobs[job_id] = {"status": "running", "result": result, "phase": "umsetzung"}
            _run_ketten_bewertung(kette_row["kette_id"], anmerkung, job_id)
        else:
            _jobs[job_id] = {"status": "done", "result": result}
    except Exception as e:
        _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": str(e)}


def _run_ketten_bewertung(kette_id: int, anmerkung: str, job_id: str):
    """Background task: re-evaluate a Kette."""
    try:
        conn = get_connection()

        # Get kette + ursprung
        kette = conn.execute(
            "SELECT k.*, v.aktenzeichen, v.volltext_clean FROM ketten k JOIN vorlagen v ON k.ursprung_id = v.id WHERE k.id = ?",
            (kette_id,),
        ).fetchone()
        if not kette:
            _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": "Kette nicht gefunden"}
            return

        # Get KI summary of ursprung
        ki_row = conn.execute(
            "SELECT anmerkungen FROM ki_bewertungen WHERE vorlage_id = ? AND typ = 'zusammenfassung' LIMIT 1",
            (kette["ursprung_id"],),
        ).fetchone()
        ki_text = ""
        if ki_row and ki_row["anmerkungen"]:
            try:
                ki = json.loads(ki_row["anmerkungen"])
                ki_text = f"Zusammenfassung: {ki.get('zusammenfassung', '')}\nKernforderung: {ki.get('kernforderung', '')}"
            except Exception:
                pass

        # Collect beratungen
        members = conn.execute(
            "SELECT vorlage_id FROM ketten_glieder WHERE kette_id = ?", (kette_id,)
        ).fetchall()
        member_ids = [m["vorlage_id"] for m in members]
        placeholders = ",".join("?" * len(member_ids))

        beratungen = conn.execute(
            f"""SELECT b.sitzung_datum, b.rolle, b.ergebnis, b.beschlusstext, b.wortprotokoll,
                       v.aktenzeichen
                FROM beratungen b JOIN vorlagen v ON b.vorlage_id = v.id
                WHERE b.vorlage_id IN ({placeholders})
                ORDER BY b.sitzung_datum""",
            member_ids,
        ).fetchall()

        beratungen_text = ""
        for b in beratungen:
            beratungen_text += f"\n--- {b['aktenzeichen']} | {b['sitzung_datum']} | {b['rolle']} ---\n"
            if b["ergebnis"]:
                beratungen_text += f"Ergebnis: {b['ergebnis']}\n"
            if b["beschlusstext"]:
                beratungen_text += f"Beschlusstext: {b['beschlusstext'][:500]}\n"
            if b["wortprotokoll"]:
                beratungen_text += f"Wortprotokoll: {b['wortprotokoll'][:1000]}\n"

        volltext = kette["volltext_clean"] or ""
        if len(volltext) > 8000:
            volltext = volltext[:8000] + "\n[...gekürzt...]"

        prompt = KETTEN_MATCH_PROMPT.format(
            anmerkung=anmerkung or "(keine)",
            az_ursprung=kette["aktenzeichen"],
            ki_zusammenfassung=ki_text,
            volltext_ursprung=volltext,
            beratungen_text=beratungen_text or "(keine Beratungen vorhanden)",
        )

        result = _call_qwen(prompt)
        if not result or "error" in result:
            _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": str(result)}
            return

        # Keep old versions, insert new
        conn.execute(
            """INSERT INTO ki_bewertungen (vorlage_id, typ, score, begruendung, anmerkungen, modell, prompt_version, erstellt_at)
               VALUES (?, 'umsetzung_match', ?, ?, ?, 'qwen-plus-latest', 'v2-reeval', ?)""",
            (
                kette["ursprung_id"],
                result.get("score"),
                result.get("begruendung"),
                json.dumps(result, ensure_ascii=False),
                datetime.now().isoformat(),
            ),
        )

        # Update chain status based on KI score
        score = result.get("score", 0)
        bewertung = result.get("bewertung", "")
        
        # Map KI bewertung → Ketten-Status
        if score >= 0.7:
            new_status = "umgesetzt"
            begruendung = f"KI-Bewertung: {score*100:.0f}% umgesetzt. {result.get('begruendung', '')}"
        elif score >= 0.4:
            new_status = "teilweise_umgesetzt"
            begruendung = f"KI-Bewertung: {score*100:.0f}% teilweise umgesetzt. {result.get('begruendung', '')}"
        elif bewertung == "abgewiegelt" or bewertung == "nebelkerze":
            new_status = "abgewiegelt"
            begruendung = f"KI-Bewertung: {score*100:.0f}% — {bewertung}. {result.get('begruendung', '')}"
        elif score < 0.3:
            new_status = "versandet"
            begruendung = f"KI-Bewertung: {score*100:.0f}%. {result.get('begruendung', '')}"
        else:
            new_status = kette["status"]  # Keep current
            begruendung = kette["begruendung"]

        conn.execute(
            "UPDATE ketten SET status = ?, begruendung = ? WHERE id = ?",
            (new_status, begruendung, kette_id),
        )
        conn.commit()
        conn.close()

        _jobs[job_id] = {"status": "done", "result": result}
    except Exception as e:
        _jobs[job_id] = {"status": "error", "error": str(e)}


@router.post("/vorlagen/{vorlage_id}")
def reeval_vorlage(vorlage_id: int, req: BewertungRequest, conn=Depends(_db)):
    """Trigger KI re-evaluation for a Vorlage."""
    row = conn.execute("SELECT id FROM vorlagen WHERE id = ?", (vorlage_id,)).fetchone()
    if not row:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Vorlage nicht gefunden")

    job_id = f"vorlage-{vorlage_id}-{int(datetime.now().timestamp())}"
    _jobs[job_id] = {"status": "running"}
    t = threading.Thread(target=_run_zusammenfassung, args=(vorlage_id, req.anmerkung, job_id), daemon=True)
    t.start()
    return {"job_id": job_id, "status": "running"}


@router.post("/ketten/{kette_id}")
def reeval_kette(kette_id: int, req: BewertungRequest, conn=Depends(_db)):
    """Trigger KI re-evaluation for a Kette."""
    row = conn.execute("SELECT id FROM ketten WHERE id = ?", (kette_id,)).fetchone()
    if not row:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Kette nicht gefunden")

    job_id = f"kette-{kette_id}-{int(datetime.now().timestamp())}"
    _jobs[job_id] = {"status": "running"}
    t = threading.Thread(target=_run_ketten_bewertung, args=(kette_id, req.anmerkung, job_id), daemon=True)
    t.start()
    return {"job_id": job_id, "status": "running"}


@router.get("/status/{job_id}")
def get_job_status(job_id: str):
    """Check status of a re-evaluation job."""
    if job_id not in _jobs:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="Job nicht gefunden")
    return _jobs[job_id]