# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Экспертные команды: !summary, !metrics.
Не зависят от комнаты (используют последний загруженный пользователем файл или общую БЗ).
"""

import time
import logging
from core.commands.base import Command
from core.functions.summarize_document import summarize_document
from core.functions.extract_metrics import extract_metrics

logger = logging.getLogger(__name__)


class SummaryCommand(Command):
    name = "!summary"
    aliases = ["/summary", "!суммаризация", "/суммаризация"]

    async def execute(self, msg, args: str, user_jid: str, room_jid: str = None):
        # Используем текст последнего загруженного файла (личный или комнатный – он хранится в last_file_texts)
        last_text = self.bot.last_file_texts.get(user_jid, "")
        if not last_text:
            reply = msg.reply("Нет документа для суммаризации.")
            if reply:
                reply.send()   # исправлено
            else:
                logger.error("Не удалось отправить сообщение об отсутствии документа для суммаризации")
            return
        reply = msg.reply("📝 Создаю суммаризацию...")
        if reply:
            reply.send()   # исправлено
        else:
            logger.error("Не удалось отправить сообщение о начале суммаризации")
        # Исправленный вызов: используем функцию из core.functions
        summary = await summarize_document(
            giga=self.bot.giga,
            text=last_text,
            title="Ваш документ",
            prompt_text=self.bot.ai_prompts.get('summary', ''),
            bot_config=self.bot.config
        )
        reply = msg.reply(f"📄 **Суммаризация:**\n\n{summary}")
        if reply:
            reply.send()   # исправлено
        else:
            logger.error("Не удалось отправить суммаризацию")

    def get_help(self) -> str:
        return "Создаёт суммаризацию последнего загруженного документа."


class MetricsCommand(Command):
    name = "!metrics"
    aliases = ["/metrics", "!метрики", "/метрики"]
    cache_ttl = 300   # 5 минут

    async def execute(self, msg, args: str, user_jid: str, room_jid: str = None):
        cache_key = self.get_cache_key(user_jid, args)
        now = time.time()
        if cache_key in self._cache:
            cached_time, cached_result = self._cache[cache_key]
            if now - cached_time < self.cache_ttl:
                reply = msg.reply(cached_result)
                if reply:
                    reply.send()   # исправлено
                else:
                    logger.error("Не удалось отправить кэшированный результат метрик")
                return

        reply = msg.reply("🔍 Ищу числовые показатели в ваших документах...")
        if reply:
            reply.send()   # исправлено
        else:
            logger.error("Не удалось отправить сообщение о поиске метрик")
        query = "числовые показатели KPI метрики статистика проценты суммы количество"
        # Ищем по всей доступной БЗ (личной + глобальной или комнатной + глобальной)
        context = await self.bot.kb.find_relevant_info(query, user_jid, room_jid, top_k=30)
        if not context:
            reply = msg.reply("📭 В вашей базе знаний нет документов с числовыми показателями.")
            if reply:
                reply.send()   # исправлено
            else:
                logger.error("Не удалось отправить сообщение об отсутствии метрик")
            return
        # Исправленный вызов: используем функцию из core.functions
        metrics = await extract_metrics(
            giga=self.bot.giga,
            context=context,
            prompt_text=self.bot.ai_prompts.get('metrics', ''),
            bot_config=self.bot.config
        )
        if metrics:
            lines = []
            for m in metrics[:20]:
                name = m.get('metric_name', 'Показатель')
                value = m.get('value', '?')
                unit = m.get('unit', '')
                period = m.get('period', '')
                line = f"- **{name}**: {value}"
                if unit:
                    line += f" {unit}"
                if period:
                    line += f" ({period})"
                lines.append(line)
            reply = "📊 **Извлечённые метрики из ваших документов:**\n" + "\n".join(lines)
            self._cache[cache_key] = (time.time(), reply)
            reply_obj = msg.reply(reply)
            if reply_obj:
                reply_obj.send()   # исправлено
            else:
                logger.error("Не удалось отправить список метрик")
        else:
            reply_obj = msg.reply("⚠️ Не удалось извлечь структурированные метрики.")
            if reply_obj:
                reply_obj.send()   # исправлено
            else:
                logger.error("Не удалось отправить сообщение об ошибке извлечения метрик")

    def get_help(self) -> str:
        return "Извлекает KPI из базы знаний (с кэшем на 5 минут)."