/**
 * Classification IA des articles RSS en une seule étape :
 *
 * Le LLM détermine simultanément :
 * 1. Si l'article est pertinent pour le secteur médico-social
 * 2. Le type de veille (réglementaire, concurrentielle, technologique, informationnelle)
 *
 * En cas d'erreur LLM (timeout, quota, JSON malformé), le module retourne
 * classifiedBy = "rules" pour signaler que le fallback doit être utilisé.
 */

import { invokeLLM } from "./_core/llm";

// ─── Types ────────────────────────────────────────────────────────────────────

export type AiTypeVeille =
  | "reglementaire"
  | "concurrentielle"
  | "technologique"
  | "informationnelle";

export interface AiClassificationResult {
  /** L'article est-il pertinent pour le secteur médico-social ? */
  relevant: boolean;
  /** Type de veille déduit par l'IA (null si non pertinent) */
  typeVeille: AiTypeVeille | null;
  /** Explication courte de la décision */
  reason: string;
  /** Indique si la classification a été faite par l'IA ou par les règles (fallback) */
  classifiedBy: "ia" | "rules";
}

// ─── Prompt unique : pertinence + type de veille ─────────────────────────────

const PROMPT_CLASSIFICATION = `Tu es un expert du secteur social, médico-social et sanitaire en France, spécialisé dans les associations gestionnaires d'établissements et services.

Analyse attentivement le texte fourni.
Détermine si le contenu est pertinent au regard du périmètre d'intervention de l'association, s'il a un impact professionnel direct ou indirect sur les activités, les services, la gestion, la réglementation, le financement, les professionnels, les usagers ou l'environnement stratégique de l'association.

Un article est pertinent UNIQUEMENT s'il traite explicitement d'un sujet en lien avec l'un des 5 secteurs d'activité de l'association :
1. Handicap (enfant et adulte) : services, dispositifs politiques et financement liés au handicap ; ESAT, IME, ITEP, SESSAD, MAS, FAM, SAVS, SAMSAH, MDPH, RQTH, inclusion scolaire, emploi des personnes handicapées
2. Précarité / Logement : les problématiques et situations de précarité, d'exclusion, de vulnérabilité, d'accès aux droits ou d'insertion ; CHRS, SIAO, hébergement d'urgence, insertion par le logement, RSA, sans-abrisme, expulsions
3. Protection de l'enfance : services de protection de l'enfance ; ASE, MECS, famille d'accueil, pupilles de l'État, prévention spécialisée, mineurs non accompagnés
4. Personnes âgées : l'accompagnement des personnes âgées, les soins associés et la perte d'autonomie ; EHPAD, SSIAD, résidences autonomie, APA, dépendance, plan grand âge
5. Sanitaire : la gestion sanitaire et les questions de santé ; SMR (Soins de Suite et de Réadaptation), HAD, cliniques de réadaptation, parcours de soins post-aigus

Un article est NON PERTINENT si :
- Il traite de politique générale, économie, international, environnement, sport, culture, agriculture, pêche, tourisme, immobilier, technologie grand public, rénovation énergétique, etc.
- Il mentionne des personnes vulnérables de façon anecdotique sans lien direct avec les 5 secteurs ci-dessus
- Le lien avec les secteurs d'activité de l'association est vague, indirect ou nécessite plusieurs degrés de déduction

Sois STRICT : en cas de doute, réponds pertinent: false.

Si l'article est pertinent, classe-le dans l'un des types de veille suivants :
- "reglementaire" : textes de loi, décrets, circulaires, obligations légales, réformes institutionnelles, instructions ministérielles
- "concurrentielle" : actualités d'autres associations ou structures, appels d'offres, marchés, positionnement sectoriel, benchmarks
- "technologique" : innovations numériques, outils, systèmes d'information, nouvelles pratiques professionnelles, recherche appliquée
- "informationnelle" : informations générales pertinentes pour le secteur sans caractère réglementaire, concurrentiel ou technologique fort (rapports, études, événements sectoriels, nominations, etc.)

Réponds UNIQUEMENT avec un objet JSON valide, sans texte autour, sans balises markdown :
{"pertinent": true/false, "typeVeille": "reglementaire"|"concurrentielle"|"technologique"|"informationnelle"|null, "raison": "explication courte en une phrase"}

Si pertinent est false, typeVeille doit être null.`;

// ─── Prompt résumé IA ─────────────────────────────────────────────────────────

const PROMPT_RESUME = `Tu es un expert des établissements et services sociaux et médico-sociaux (ESMS).
Tu dois rédiger un résumé clair et professionnel de l'article fourni, destiné aux professionnels du secteur médico-social.

Consignes :
- Rédige 3 à 5 phrases en français, en langage clair et accessible
- Mets en avant les points clés : qui est concerné, quelle mesure ou information, quel impact pour les structures
- Reste factuel et objectif, sans jugement de valeur
- N'utilise pas de listes à puces, écris en prose
- Ne commence pas par "Cet article" ou "Le texte"
- Adapte le vocabulaire au secteur médico-social (ESMS, ARS, MDPH, etc.)

Réponds UNIQUEMENT avec le texte du résumé, sans introduction ni conclusion.`;

// ─── Utilitaire : parse JSON robuste ─────────────────────────────────────────

function parseJsonSafe<T>(text: string): T | null {
  try {
    const cleaned = text
      .replace(/^```json\s*/i, "")
      .replace(/^```\s*/i, "")
      .replace(/```\s*$/i, "")
      .trim();
    return JSON.parse(cleaned) as T;
  } catch {
    return null;
  }
}

// ─── Classification principale ────────────────────────────────────────────────

/**
 * Classifie un article en une seule étape via l'IA.
 * Détermine simultanément la pertinence et le type de veille.
 * Retourne toujours un résultat (fallback sur rules en cas d'erreur).
 *
 * @param titre        Titre de l'article
 * @param resume       Résumé / description de l'article
 * @param fallbackFn   Fonction de fallback appelée si l'IA échoue
 * @param contenuPage  Premiers paragraphes de l'article complet (optionnel, améliore la précision)
 */
export async function classifyArticle(
  titre: string,
  resume: string,
  fallbackFn: () => { typeVeille: AiTypeVeille },
  contenuPage?: string | null
): Promise<AiClassificationResult> {
  // Construire le contenu utilisateur en enrichissant avec le contenu de la page si disponible
  const contenuSection = contenuPage
    ? `\n\nExtrait de l'article (premiers paragraphes) : ${contenuPage}`
    : "";
  const userContent = `Titre : ${titre}\n\nRésumé RSS : ${resume}${contenuSection}`;

  try {
    const response = await invokeLLM({
      messages: [
        { role: "system", content: PROMPT_CLASSIFICATION },
        { role: "user", content: userContent },
      ],
      response_format: {
        type: "json_schema",
        json_schema: {
          name: "classification_result",
          strict: true,
          schema: {
            type: "object",
            properties: {
              pertinent: { type: "boolean" },
              typeVeille: {
                anyOf: [
                  {
                    type: "string",
                    enum: ["reglementaire", "concurrentielle", "technologique", "informationnelle"],
                  },
                  { type: "null" },
                ],
              },
              raison: { type: "string" },
            },
            required: ["pertinent", "typeVeille", "raison"],
            additionalProperties: false,
          },
        },
      },
    });

    const rawContent = response?.choices?.[0]?.message?.content;
    if (!rawContent) throw new Error("Réponse LLM vide");

    const content = typeof rawContent === "string" ? rawContent : JSON.stringify(rawContent);
    const parsed = parseJsonSafe<{
      pertinent: boolean;
      typeVeille: AiTypeVeille | null;
      raison: string;
    }>(content);

    if (!parsed) throw new Error("JSON LLM invalide");

    return {
      relevant: parsed.pertinent,
      typeVeille: parsed.pertinent ? (parsed.typeVeille ?? "informationnelle") : null,
      reason: parsed.raison,
      classifiedBy: "ia",
    };
  } catch (e) {
    console.error("[AI Classifier] Erreur classification:", (e as Error).message);
    // Fallback sur les règles
    const fb = fallbackFn();
    return {
      relevant: true,
      typeVeille: fb.typeVeille,
      reason: "Classification par règles (erreur LLM)",
      classifiedBy: "rules",
    };
  }
}

// ─── Génération de résumé IA ──────────────────────────────────────────────────

/**
 * Génère un résumé IA de 3-5 phrases pour un article pertinent.
 * Retourne null en cas d'échec (le résumé brut RSS sera utilisé à la place).
 */
export async function generateSummary(
  titre: string,
  resume: string
): Promise<string | null> {
  const userContent = `Titre : ${titre}\n\nContenu : ${resume}`;

  try {
    const response = await invokeLLM({
      messages: [
        { role: "system", content: PROMPT_RESUME },
        { role: "user", content: userContent },
      ],
    });

    const rawContent = response?.choices?.[0]?.message?.content;
    if (!rawContent) return null;
    const text = typeof rawContent === "string" ? rawContent.trim() : null;
    return text && text.length > 10 ? text : null;
  } catch (e) {
    console.error("[AI Classifier] Erreur génération résumé:", (e as Error).message);
    return null;
  }
}