"""Combina counts (sys7k + conversaciones + vision) y selecciona top-300 expertos POR CAPA,
GARANTIZANDO los expertos de imagenes. Guarda la seleccion [L,300] para la extraccion.
"""
import numpy as np
sys7k=np.load("/counts_sys7k.npy").astype(np.float64)
conv=np.load("/counts_conv.npy").astype(np.float64)
vis=np.load("/counts_vision.npy").astype(np.float64)
L,E=conv.shape
N=300
# normalizar por capa (frecuencia relativa)
def norm(c):
    s=c.sum(1,keepdims=True); s[s==0]=1; return c/s
nc, ns, nv = norm(conv), norm(sys7k), norm(vis)
sel=np.zeros((L,N),dtype=np.int64)
stats={"vis_garantizados":0,"vis_total":0}
for l in range(L):
    # expertos de VISION: los que procesan tokens de imagen (activacion > 0)
    vis_experts=np.where(vis[l]>0)[0]
    stats["vis_total"]+=len(vis_experts)
    # score combinado: conversaciones (señal principal) + sys7k (contexto) 
    score = 0.7*nc[l] + 0.3*ns[l]
    # ranking por score
    order=np.argsort(-score)
    chosen=set()
    # 1) GARANTIZAR expertos de vision (hasta un cap razonable para no copar)
    vis_sorted=vis_experts[np.argsort(-vis[l][vis_experts])]
    for e in vis_sorted:
        if len(chosen)<N: chosen.add(int(e))
    nvis_in=len(chosen); stats["vis_garantizados"]+=nvis_in
    # 2) llenar el resto con top score
    for e in order:
        if len(chosen)>=N: break
        chosen.add(int(e))
    sel[l]=sorted(chosen)[:N] if len(chosen)>=N else list(chosen)+[order[i] for i in range(N-len(chosen))]
np.save("/expert_selection.npy",sel)
print(f"seleccion [{L},{N}] guardada -> /expert_selection.npy")
print(f"expertos de vision: {stats['vis_total']/L:.0f} prom/capa, todos garantizados en el top-300")
# overlap con un prune por solo-conversaciones (cuanto cambia al meter vision)
print(f"capas: {L}, expertos finales/capa: {N}")