import json
import re
from typing import Any, Dict, List, Optional

from models.bible import StoryBible

from services.llm_router import llm_router


class EntityExtractor:
    def __init__(self):
        self.llm_router = llm_router

    def _build_extraction_prompt(
        self, text: str, existing_bible: Optional[StoryBible]
    ) -> str:
        """Формирует промпт для извлечения сущностей"""

        existing_chars = ""
        existing_locs = ""
        existing_events = ""

        if existing_bible:
            if existing_bible.characters:
                existing_chars = "Известные персонажи: " + ", ".join(
                    [c.name for c in existing_bible.characters]
                )
            if existing_bible.locations:
                existing_locs = "Известные локации: " + ", ".join(
                    [l.name for l in existing_bible.locations]
                )
            if existing_bible.events:
                existing_events = "Известные события: " + ", ".join(
                    [e.title for e in existing_bible.events]
                )

        prompt = f"""Ты — эксперт по анализу художественных текстов. Твоя задача — извлечь из текста новых персонажей, локации и события.

ВАЖНО: Отвечай СТРОГО НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ. Все имена, описания и названия должны быть на русском языке.

{existing_chars}
{existing_locs}
{existing_events}

ТЕКСТ ДЛЯ АНАЛИЗА:
---
{text}
---

ИНСТРУКЦИИ:
1. Извлеки ТОЛЬКО НОВЫЕ сущности, которых еще нет в списке известных
2. Для персонажей укажи: name, description (краткое), traits (список черт), appearance (если описана), role (protagonist/antagonist/supporting/minor)
3. Для локаций укажи: name, description, atmosphere (если есть), type (city/building/nature/interior/other)
4. Для событий укажи: title, description, importance (major/minor/background)
5. Если обнаружены новые черты для УЖЕ ИЗВЕСТНЫХ персонажей, укажи их в updated_traits
6. НЕ выдумывай информацию, которой нет в тексте
7. Если новых сущностей нет, верни пустые списки
8. Все ответы СТРОГО НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ

ОТВЕТЬ СТРОГО В ФОРМАТЕ JSON (без markdown, без пояснений, только чистый JSON):
{{
  "new_characters": [
    {{"name": "...", "description": "...", "traits": ["...", "..."], "appearance": "...", "role": "..."}}
  ],
  "new_locations": [
    {{"name": "...", "description": "...", "atmosphere": "...", "type": "..."}}
  ],
  "new_events": [
    {{"title": "...", "description": "...", "importance": "..."}}
  ],
  "updated_traits": [
    {{"character_name": "...", "new_traits": ["...", "..."]}}
  ]
}}"""

        return prompt

    def _parse_json_response(self, response_text: str) -> Dict[str, Any]:
        """Парсит JSON из ответа модели, обрабатывая возможные markdown обертки"""
        # Убираем возможные markdown обертки
        cleaned = response_text.strip()

        # Убираем ```json и ```
        if cleaned.startswith("```"):
            cleaned = re.sub(r"^```(?:json)?\s*", "", cleaned)
            cleaned = re.sub(r"\s*```$", "", cleaned)

        # Пытаемся найти JSON в тексте
        json_match = re.search(r"\{[\s\S]*\}", cleaned)
        if json_match:
            cleaned = json_match.group(0)

        try:
            return json.loads(cleaned)
        except json.JSONDecodeError as e:
            raise ValueError(
                f"Failed to parse JSON from LLM response: {e}\n"
                f"Raw response: {response_text[:500]}"
            )

    async def extract_entities(
        self,
        text: str,
        existing_bible: Optional[StoryBible] = None,
        provider: str = "openrouter",
        model: Optional[str] = None,
    ) -> Dict[str, Any]:
        """Извлекает сущности из текста"""

        prompt = self._build_extraction_prompt(text, existing_bible)

        # Используем пресет editor для точности (низкая температура)
        generated_text = await self.llm_router.generate(
            prompt=prompt,
            provider=provider,
            model=model,
            preset="editor",
        )

        parsed = self._parse_json_response(generated_text)

        # Валидация и нормализация ответа
        result = {
            "new_characters": parsed.get("new_characters", []),
            "new_locations": parsed.get("new_locations", []),
            "new_events": parsed.get("new_events", []),
            "updated_traits": parsed.get("updated_traits", []),
        }

        return result


# Singleton instance
entity_extractor = EntityExtractor()