import random
import re
import json
import os

_HERE = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
CLUSTER_FILE = os.path.join(_HERE, "..", "tamil_clusters_v3.json")

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# SEED CLUSTERS
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

SEED_CLUSTERS: dict[str, list[str]] = {
    "tamil_numbers": [
        "ஒன்று", "இரண்டு", "மூன்று", "நான்கு", "ஐந்து",
        "ஆறு", "ஏழு", "எட்டு", "ஒன்பது", "பத்து",
        "பதினொன்று", "பன்னிரண்டு", "பதினைந்து", "இருபது", "முப்பது",
    ],
    "numeric_years": [
        "1947", "1950", "1965", "1971", "1975",
        "1983", "1991", "2000", "2004", "2009", "2011", "2019", "2023",
    ],
    "centuries": [
        "16ஆம் நூற்றாண்டு", "17ஆம் நூற்றாண்டு", "18ஆம் நூற்றாண்டு",
        "19ஆம் நூற்றாண்டு", "20ஆம் நூற்றாண்டு", "21ஆம் நூற்றாண்டு",
    ],
    "cricket_nicknames": [
        "ஹிட்மேன்", "கேப்டன் கூல்", "லிட்டில் மாஸ்டர்",
        "கிரிக்கெட் கடவுள்", "இந்திய சிங்கம்", "மாஸ்டர் பிளாஸ்டர்",
        "ரன் மெஷின்", "வால் ஆஃப் இந்தியா",
    ],
    "cricket_phases": [
        "ஆரம்ப ஓவர்கள்", "மிடில் ஓவர்கள்", "டெத் ஓவர்கள்",
        "பவர்பிளே", "இறுதி ஓவர்கள்", "பின்னர் ஓவர்கள்",
    ],
    "cricket_roles": [
        "தூணாக", "கேப்டனாக", "திறவுகோலாக", "முதுகெலும்பாக",
        "வலிமையாக", "ஆதாரமாக", "தலைவராக", "நம்பகமான வீரராக",
    ],
    "cricket_double_centuries": [
        "ஒன்று", "இரண்டு", "மூன்று", "நான்கு", "ஐந்து",
    ],
    "cricket_players": [
        "விராட் கோஹ்லி", "ரோஹித் சர்மா", "எம்.எஸ். தோனி",
        "சீமன் ஹெட்மையர்", "கேன் வில்லியம்சன்", "ஜோ ரூட்",
        "டேவிட் வார்னர்", "ஸ்டீவ் ஸ்மித்", "பெயின் ஸ்டோக்ஸ்",
    ],
    "cricket_shots": [
        "சிக்ஸர்", "ஃபோர்", "கட்", "புல்", "ஹூக்",
        "ஸ்வீப்", "டிரைவ்", "ஃப்ளிக்", "லேப்",
    ],
    "match_formats": [
        "டெஸ்ட் போட்டி", "ஒருநாள் போட்டி", "T20 போட்டி",
        "T10 போட்டி", "IPL போட்டி", "உலகக்கோப்பை போட்டி",
    ],
    "bowling_types": [
        "வேகப்பந்து", "ஸ்பின் பந்து", "மீடியம் பேஸ்",
        "ஆஃப் ஸ்பின்", "லெக் ஸ்பின்", "யார்க்கர்", "பவுன்சர்",
    ],
    "indian_states": [
        "தமிழ்நாடு", "கேரளா", "கர்நாடகா", "ஆந்திரா",
        "தெலுங்கானா", "மகாராஷ்டிரா", "குஜராத்", "ராஜஸ்தான்",
        "உத்திரப்பிரதேசம்", "மேற்கு வங்காளம்", "பஞ்சாப்",
    ],
    "tamilnadu_cities": [
        "சென்னை", "மதுரை", "கோயம்புத்தூர்", "திருச்சி",
        "சேலம்", "திருநெல்வேலி", "தஞ்சாவூர்", "வேலூர்",
        "ஈரோடு", "திருப்பூர்", "கன்னியாகுமரி",
    ],
    "countries": [
        "இந்தியா", "இலங்கை", "பாகிஸ்தான்", "வங்கதேசம்",
        "ஆஸ்திரேலியா", "இங்கிலாந்து", "தென்னாப்பிரிக்கா",
        "நியூஸிலாந்து", "வெஸ்ட் இண்டீஸ்", "சீனா", "அமெரிக்கா",
    ],
    "dynasties": [
        "சோழர்", "சேரர்", "பாண்டியர்", "பல்லவர்",
        "நாயக்கர்", "மராத்தியர்", "விஜயநகரம்", "முகலாயர்",
    ],
    "historical_eras": [
        "பழங்கற்காலம்", "புதிய கற்காலம்", "வெண்கலக் காலம்",
        "இரும்புக்காலம்", "சங்ககாலம்", "இடைக்காலம்",
        "காலனித்துவ காலம்", "நவீன காலம்",
    ],
    "tamil_literature": [
        "திருக்குறள்", "சிலப்பதிகாரம்", "மணிமேகலை",
        "புறநானூறு", "அகநானூறு", "தொல்காப்பியம்",
        "கம்பராமாயணம்", "பதிற்றுப்பத்து",
    ],
    "tamil_poets": [
        "திருவள்ளுவர்", "இளங்கோவடிகள்", "கம்பர்",
        "ஔவையார்", "சுப்பிரமணிய பாரதி", "பாரதிதாசன்",
        "கண்ணதாசன்", "வாலி",
    ],
    "freedom_fighters": [
        "மகாத்மா காந்தி", "சுபாஷ் சந்திர போஸ்", "பகத் சிங்",
        "வீரபாண்டிய கட்டபொம்மன்", "சுப்பிரமணிய பாரதி",
        "வ.உ.சிதம்பரனார்", "திலகர்", "லாலா லஜபதி ராய்",
    ],
    "indian_rivers": [
        "காவிரி", "கங்கை", "யமுனை", "கோதாவரி",
        "கிருஷ்ணா", "நர்மதா", "தாமிரபரணி", "வைகை",
    ],
    "directions": [
        "வடக்கு", "தெற்கு", "கிழக்கு", "மேற்கு",
        "வடகிழக்கு", "தென்கிழக்கு", "வடமேற்கு", "தென்மேற்கு",
    ],
    "tamil_months": [
        "தை", "மாசி", "பங்குனி", "சித்திரை",
        "வைகாசி", "ஆனி", "ஆடி", "ஆவணி",
        "புரட்டாசி", "ஐப்பசி", "கார்த்திகை", "மார்கழி",
    ],
    "days_of_week": [
        "திங்கள்", "செவ்வாய்", "புதன்", "வியாழன்",
        "வெள்ளி", "சனி", "ஞாயிறு",
    ],
    "colours": [
        "சிவப்பு", "நீலம்", "பச்சை", "மஞ்சள்",
        "வெள்ளை", "கருப்பு", "ஆரஞ்சு", "வெள்ளி நிறம்",
    ],
    "animals": [
        "சிங்கம்", "புலி", "யானை", "குதிரை",
        "மான்", "நரி", "ஓநாய்", "கரடி",
    ],
    "politicians": [
        "ஜவகர்லால் நேரு", "இந்திரா காந்தி", "ராஜீவ் காந்தி",
        "அடல் பிஹாரி வாஜ்பாயி", "மன்மோகன் சிங்",
        "நரேந்திர மோடி", "எம். கே. ஸ்டாலின்", "எடப்பாடி பழனிசாமி",
        "ஜெயலலிதா", "கருணாநிதி", "அம்பேத்கர்",
    ],
    "ipl_teams": [
        "சென்னை சூப்பர் கிங்ஸ்", "மும்பை இந்தியன்ஸ்",
        "ரோயல் சேலஞ்சர்ஸ் பெங்களூரு", "கோல்கத்தா நைட் ரைடர்ஸ்",
        "டெல்லி கேபிடல்ஸ்", "பஞ்சாப் கிங்ஸ்",
        "ராஜஸ்தான் ராயல்ஸ்", "சன்ரைஸர்ஸ் ஹைதராபாத்",
        "லக்னோ சூப்பர் ஜெயன்ட்ஸ்", "குஜராத் டைட்டன்ஸ்",
    ],
    # ── Politics ──────────────────────────────────────────────────────────────
    "political_bodies": [
        "சட்டமன்றம்", "நாடாளுமன்றம்", "அமைச்சரவை", "தேர்தல் ஆணையம்",
        "உச்சநீதிமன்றம்", "உயர்நீதிமன்றம்", "ஆளுநர்", "மாநில அரசு",
        "மத்திய அரசு", "நிர்வாகம்", "அரசமைப்பு", "பாராளுமன்றம்",
        "சட்டமன்றத்தில்", "நாடாளுமன்றத்தில்", "அமைச்சரவையின்",
        "மாநகராட்சி", "பேரூராட்சி", "ஊராட்சி", "மாவட்ட நிர்வாகம்",
        "அரசு துறைகள்", "துறை செயலகம்", "ஆட்சியர் அலுவலகம்",
    ],
    "political_entities": [
        "கட்சிகள்", "கூட்டணிகள்", "இயக்கங்கள்", "அமைப்புகள்",
        "தொண்டர்கள்", "தலைவர்கள்", "வேட்பாளர்கள்", "வாக்காளர்கள்",
        "செயற்குழு", "மாவட்ட கமிட்டி", "தேர்தல் பிரசாரம்",
        "கட்சி", "கூட்டணி", "இயக்கம்", "அமைப்பு",
        "முன்னணிகள்", "கூட்டமைப்புகள்", "அரசியல் கட்சிகள்",
        "எதிர்க்கட்சிகள்", "ஆளுங்கட்சி", "பொதுக்கூட்டங்கள்",
    ],
    "political_processes": [
        "தேர்தல்", "வாக்கெடுப்பு", "வாக்குப்பதிவு", "தொகுதி",
        "மறுசீரமைப்பு", "பதிவுகள்", "கட்டுப்பாடுகள்", "விதிகள்",
        "கொள்கைகள்", "மசோதாக்கள்", "சட்டங்கள்", "ஒதுக்கீடு",
    ],
    "political_concepts": [
        "அரசியல்", "ஜனநாயகம்", "சமூக நீதி", "பொருளாதாரம்",
        "கல்வி உரிமை", "ஒதுக்கீட்டு", "இட ஒதுக்கீடு", "சுதந்திரம்",
        "சமத்துவம்", "மதச்சார்பின்மை", "கூட்டாட்சி",
    ],
    "tamil_regions": [
        "தமிழ்நாட்டின்", "தமிழகத்தின்", "சென்னையின்", "மதுரையின்",
        "கோயம்புத்தூரின்", "திருச்சியின்", "மாநிலத்தின்", "மாவட்டத்தின்",
        "பகுதியின்", "நகரத்தின்", "கிராமத்தின்",
        "இந்தியாவின்", "கேரளாவின்", "கர்நாடகாவின்", "ஆந்திராவின்",
        "வட இந்தியாவின்", "தென்னிந்தியாவின்", "வட மாநிலத்தின்",
        "பிராந்தியத்தின்", "நாட்டின்", "மாநகரத்தின்",
    ],
    "governance_terms": [
        "ஆணையத்தின்", "துறையின்", "அமைப்பின்", "நிறுவனத்தின்",
        "குழுவின்", "கமிட்டியின்", "மன்றத்தின்", "சபையின்",
        "அரசின்", "நிர்வாகத்தின்", "அதிகாரிகளின்",
    ],
    # ── Economics ─────────────────────────────────────────────────────────────
    "economics_terms": [
        "சந்தை", "வங்கி", "முதலீடு", "ஏற்றுமதி", "இறக்குமதி",
        "உற்பத்தி", "தொழில்", "வர்த்தகம்", "பொருளாதாரம்", "வளர்ச்சி",
        "நிதி", "பட்ஜெட்", "வரி", "கடன்", "வட்டி",
    ],
    # ── Science & Technology ──────────────────────────────────────────────────
    "science_terms": [
        "விஞ்ஞானம்", "தொழில்நுட்பம்", "ஆராய்ச்சி", "கண்டுபிடிப்பு",
        "விண்வெளி", "அணு ஆற்றல்", "மருத்துவம்", "இயற்பியல்",
        "வேதியியல்", "உயிரியல்", "கணினி", "செயற்கோள்",
    ],
    # ── Education ─────────────────────────────────────────────────────────────
    "education_terms": [
        "பள்ளி", "கல்லூரி", "பல்கலைக்கழகம்", "மாணவர்கள்",
        "ஆசிரியர்கள்", "பாடத்திட்டம்", "தேர்வு", "படிப்பு",
        "சான்றிதழ்", "பட்டம்", "கல்வி கட்டணம்", "உதவித்தொகை",
    ],
    # ── Cinema ────────────────────────────────────────────────────────────────
    "cinema_terms": [
        "திரைப்படம்", "நடிகர்", "நடிகை", "இயக்குநர்", "தயாரிப்பாளர்",
        "இசையமைப்பாளர்", "வசனகர்த்தா", "விருது", "பாடல்",
        "படப்பிடிப்பு", "வெளியீடு", "வசூல்",
    ],
    # ── Health ────────────────────────────────────────────────────────────────
    "health_terms": [
        "மருத்துவமனை", "நோய்", "சிகிச்சை", "மருந்து", "டாக்டர்",
        "தடுப்பூசி", "ஆரோக்கியம்", "அறுவை சிகிச்சை", "நோயாளி",
        "மருத்துவர்", "ஆய்வகம்", "சுகாதாரம்",
    ],
    # ── Environment ───────────────────────────────────────────────────────────
    "environment_terms": [
        "காடு", "மரம்", "ஆறு", "மழை", "காலநிலை",
        "மாசுபாடு", "பசுமை", "இயற்கை", "சுற்றுச்சூழல்",
        "கடல்", "மலை", "பாலைவனம்", "வெள்ளம்",
    ],
    # ── History ───────────────────────────────────────────────────────────────
    "history_terms": [
        "சரித்திரம்", "போர்", "மன்னர்", "சாம்ராஜ்யம்",
        "படையெடுப்பு", "நினைவுச்சின்னம்", "கல்வெட்டு",
        "வரலாறு", "பண்டைய காலம்", "நாகரிகம்",
    ],
}

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# KEYWORD → CLUSTER  (named cluster detection from question/context)
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

KEYWORD_TO_CLUSTER: list[tuple[list[str], str]] = [
    # Cricket
    (["எண்ணிக்கை", "எத்தனை", "மொத்தம்", "இரட்டைச் சதம்"],           "cricket_double_centuries"),
    (["சிறப்புப் பெயர்", "அழைக்கப்படுகிறார்", "செல்லப்பெயர்"],       "cricket_nicknames"),
    (["ஓவர்", "பவர்பிளே", "இனிங்ஸ்"],                                 "cricket_phases"),
    (["அணியின்", "விளங்கினார்", "ஆட்டத்தால்"],                        "cricket_roles"),
    (["ஃபார்மேட்", "போட்டி வகை"],                                      "match_formats"),
    (["ஷாட்", "அடி"],                                                   "cricket_shots"),
    (["பந்து வீசும்", "போலிங்"],                                       "bowling_types"),
    (["கிரிக்கெட் வீரர்", "பேட்ஸ்மேன்"],                             "cricket_players"),
    (["முறை", "தடவை", "சாம்பியன்"],                                    "tamil_numbers"),
    (["அணி", "கிளப்", "ஐபிஎல்", "IPL"],                               "ipl_teams"),
    # History / Literature
    (["வம்சம்", "மன்னர்", "பேரரசு"],                                   "dynasties"),
    (["காலம்", "நூற்றாண்டு", "யுகம்"],                                "historical_eras"),
    (["நூல்", "காவியம்", "இலக்கியம்", "எழுதியவர்", "படைப்பு"],      "tamil_literature"),
    (["கவிஞர்", "புலவர்", "இயற்றியவர்"],                              "tamil_poets"),
    (["விடுதலை", "போராட்டம்", "தியாகி", "சுதந்திரம்"],               "freedom_fighters"),
    # Geography
    (["மாவட்டம்", "நகரம்", "தலைநகரம்"],                               "tamilnadu_cities"),
    (["மாநிலம்"],                                                       "indian_states"),
    (["நாடு", "தேசம்"],                                                "countries"),
    (["ஆறு", "நதி"],                                                   "indian_rivers"),
    (["திசை"],                                                          "directions"),
    # Time
    (["மாதம்", "மாசம்"],                                               "tamil_months"),
    (["நாள்", "வாரம்"],                                                "days_of_week"),
    # Misc
    (["நிறம்", "வர்ணம்"],                                              "colours"),
    (["விலங்கு", "மிருகம்", "தேசிய விலங்கு", "தேசிய பறவை", "பறவை"], "animals"),
    # Politics
    (["சட்டமன்றம்", "நாடாளுமன்றம்", "மசோதா"],                        "political_bodies"),
    (["அமைச்சரவை", "துறைகள்", "நிர்வாக"],                             "political_bodies"),
    (["கட்சி", "கூட்டணி", "இயக்கம்", "வேட்பாளர்", "வாக்காளர்"],     "political_entities"),
    (["கூட்டணி", "காலகட்டம்", "பிராந்திய"],                          "political_entities"),
    (["தேர்தல்", "வாக்கு", "தொகுதி", "மறுசீரமைப்பு"],                "political_processes"),
    (["அரசியல்", "ஜனநாயகம்", "சமூக நீதி", "ஒதுக்கீடு", "பண்பாடு"],  "political_concepts"),
    (["தமிழ்நாட்டின்", "தமிழகம்", "பரிணாமம்"],                       "tamil_regions"),
    (["ஆணையம்", "குழு", "கமிட்டி", "நிறுவனம்"],                      "governance_terms"),
    (["பிரதமர்", "ஜனாதிபதி", "முதல்வர்", "ஆளுநர்"],                  "politicians"),
    # Other domains
    (["பொருளாதார", "வர்த்தக", "சந்தை", "வங்கி", "முதலீடு"],          "economics_terms"),
    (["விஞ்ஞான", "தொழில்நுட்ப", "ஆராய்ச்சி", "விண்வெளி"],           "science_terms"),
    (["கல்வி", "பள்ளி", "கல்லூரி", "மாணவர்", "ஆசிரியர்"],           "education_terms"),
    (["சினிமா", "திரைப்படம்", "நடிகர்", "இயக்குநர்", "விருது"],      "cinema_terms"),
    (["மருத்துவ", "நோய்", "சிகிச்சை", "மருந்து", "டாக்டர்"],         "health_terms"),
    (["சுற்றுச்சூழல்", "காடு", "மரம்", "காலநிலை", "மாசுபாடு"],      "environment_terms"),
    (["வரலாற்று", "சரித்திர", "போர்", "படையெடுப்பு"],                "history_terms"),
]

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# DOMAIN SIGNALS — for auto-clustering unknown words by context
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

DOMAIN_SIGNALS: list[tuple[list[str], str]] = [
    (["அரசியல்", "கட்சி", "தேர்தல்", "சட்டமன்றம்", "நாடாளுமன்றம்",
      "அமைச்சரவை", "வாக்காளர்", "ஆணையம்", "மசோதா", "கூட்டணி",
      "நிர்வாக", "துறை", "சட்டம்", "கொள்கை", "பிரதமர்",
      "முதல்வர்", "ஆளுநர்", "ஒதுக்கீடு", "பண்பாடு", "பரிணாமம்",
      "ஜனநாயகம்", "சமூக நீதி", "மறுசீரமைப்பு", "வாக்குப்பதிவு"],
     "auto_politics"),

    (["பொருளாதார", "வர்த்தக", "சந்தை", "வங்கி", "முதலீடு",
      "ஏற்றுமதி", "இறக்குமதி", "வளர்ச்சி", "உற்பத்தி", "தொழில்",
      "நிதி", "பட்ஜெட்", "வரி", "கடன்"],
     "auto_economics"),

    (["விஞ்ஞான", "தொழில்நுட்ப", "ஆராய்ச்சி", "கண்டுபிடிப்பு",
      "விண்வெளி", "அணு", "இயற்பியல்", "வேதியியல்", "உயிரியல்",
      "கணினி", "செயற்கோள்", "நுட்பம்"],
     "auto_science"),

    (["கல்வி", "பள்ளி", "கல்லூரி", "பல்கலைக்கழக", "மாணவர்",
      "ஆசிரியர்", "பாடம்", "தேர்வு", "படிப்பு", "சான்றிதழ்",
      "பட்டம்", "உதவித்தொகை"],
     "auto_education"),

    (["சினிமா", "திரைப்படம்", "நடிகர்", "இயக்குநர்", "இசை",
      "பாடல்", "விருது", "நடிகை", "தயாரிப்பாளர்", "வசூல்"],
     "auto_cinema"),

    (["விளையாட்டு", "கிரிக்கெட்", "ஃபுட்பால்", "டென்னிஸ்",
      "ஒலிம்பிக்", "போட்டி", "வெற்றி", "தோல்வி", "வீரர்",
      "பயிற்சியாளர்", "மைதானம்"],
     "auto_sports"),

    (["மருத்துவ", "மருத்துவமனை", "நோய்", "சிகிச்சை", "மருந்து",
      "டாக்டர்", "தடுப்பூசி", "ஆரோக்கியம்", "அறுவை", "நோயாளி",
      "சுகாதார"],
     "auto_health"),

    (["சுற்றுச்சூழல்", "காடு", "மரம்", "மழை", "காலநிலை",
      "மாசுபாடு", "பசுமை", "இயற்கை", "கடல்", "மலை",
      "வெள்ளம்", "வறட்சி"],
     "auto_environment"),

    (["வரலாற்று", "சரித்திர", "போர்", "மன்னர்", "சாம்ராஜ்யம்",
      "படையெடுப்பு", "நினைவுச்சின்னம்", "கல்வெட்டு", "நாகரிகம்"],
     "auto_history"),

    (["சமயம்", "மதம்", "கோயில்", "பூஜை", "திருவிழா",
      "பண்டிகை", "வழிபாடு", "ஆகமம்", "வேதம்"],
     "auto_religion"),

    (["விவசாய", "நில", "பயிர்", "உழவு", "நீர்ப்பாசனம்",
      "விளை", "தோட்டம்", "கால்நடை", "உரம்"],
     "auto_agriculture"),
]

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# LOAD / SAVE
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

def load_clusters() -> dict[str, list[str]]:
    clusters = {k: list(v) for k, v in SEED_CLUSTERS.items()}
    if os.path.exists(CLUSTER_FILE):
        try:
            with open(CLUSTER_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
                saved = json.load(f)
            for cname, items in saved.items():
                bucket = clusters.setdefault(cname, [])
                for item in items:
                    if item not in bucket:
                        bucket.append(item)
        except (json.JSONDecodeError, OSError):
            pass
    return clusters


def save_clusters(clusters: dict[str, list[str]]) -> None:
    with open(CLUSTER_FILE, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(clusters, f, ensure_ascii=False, indent=2)


CLUSTERS: dict[str, list[str]] = load_clusters()

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# ANSWER SHAPE  (used only as last resort)
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

def _answer_shape(answer: str) -> str:
    answer = answer.strip()
    if re.fullmatch(r"\d{4}", answer):
        return "digits_4"
    if re.fullmatch(r"\d+", answer):
        return f"digits_{len(answer)}"
    if re.search(r"\d", answer):
        return "mixed_digit_tamil"
    suffix_shapes = [
        ("போர்", "shape_war"), ("இயக்கம்", "shape_movement"),
        ("காலம்", "shape_era"), ("நூல்", "shape_book"),
        ("ஆறு", "shape_river"), ("நகர்", "shape_city"),
        ("மாநிலம்", "shape_state"), ("நாடு", "shape_country"),
        ("மாதம்", "shape_month"), ("நாள்", "shape_day"),
        ("ஆக", "shape_role_suffix"), ("ராக", "shape_role_suffix"),
        ("வராக", "shape_role_suffix"), ("ஓவர்கள்", "shape_overs"),
        ("கிங்ஸ்", "shape_ipl_team"), ("ரைடர்ஸ்", "shape_ipl_team"),
        ("வாரியர்ஸ்", "shape_ipl_team"), ("இந்தியன்ஸ்", "shape_ipl_team"),
    ]
    for suffix, shape in suffix_shapes:
        if answer.endswith(suffix):
            return shape
    wc = len(answer.split())
    if wc >= 3:
        return "tamil_phrase_long"
    if wc == 2:
        return "tamil_phrase_2w"
    return "tamil_single_word"

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# CLUSTER DETECTION
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

def detect_cluster_for(answer: str, question: str, context: str = "") -> str:
    combined = question + " " + context

    # 1. Direct lookup — already registered
    for cname, items in CLUSTERS.items():
        if answer in items:
            return cname

    # 2. Pure answer structure
    if re.fullmatch(r"\d{4}", answer):
        return "numeric_years"
    if re.search(r"\d+ஆம் நூற்றாண்டு", answer):
        return "centuries"
    if any(k in answer for k in ["காலம்", "கி.மு", "கி.பி"]):
        return "historical_eras"
    if re.fullmatch(r"\d+", answer):
        return "tamil_numbers"

    # 3. Keyword match from question + context
    for keywords, cluster in KEYWORD_TO_CLUSTER:
        if any(kw in combined for kw in keywords):
            return cluster

    # 4. Answer suffix heuristics
    if answer.endswith("காலம்"):                    return "historical_eras"
    if answer.endswith("நூற்றாண்டு"):               return "centuries"
    if answer.endswith(("ஆக", "ராக", "வராக")):     return "cricket_roles"
    if answer.endswith(("ஓவர்கள்", "பிளே")):       return "cricket_phases"
    if answer.endswith(("நாடு", "தேசம்")):          return "countries"
    if answer.endswith("மாதம்"):                    return "tamil_months"
    if answer.endswith(("கிங்ஸ்", "ரைடர்ஸ்",
                         "இந்தியன்ஸ்", "வாரியர்ஸ்",
                         "கேபிடல்ஸ்", "டைட்டன்ஸ்",
                         "ஜெயன்ட்ஸ்", "ராயல்ஸ்")):  return "ipl_teams"

    return "__unknown__"


def _find_or_create_domain_cluster(answer: str, question: str, context: str) -> str:
    """
    Use sentence context to detect the domain and place the unknown word
    into a meaningful auto_<domain> cluster instead of a shape-based one.
    Falls back to shape only when domain is completely undetectable.
    """
    combined = (question + " " + context).strip()

    for keywords, cluster_name in DOMAIN_SIGNALS:
        if any(kw in combined for kw in keywords):
            if cluster_name not in CLUSTERS:
                CLUSTERS[cluster_name] = []
                print(f"   [NEW DOMAIN CLUSTER] '{cluster_name}' created for: '{answer}'")
            return cluster_name

    # True last resort — domain undetectable, fall back to shape
    shape = _answer_shape(answer)
    cluster_name = f"auto_{shape}"
    if cluster_name not in CLUSTERS:
        CLUSTERS[cluster_name] = []
    return cluster_name

# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# PUBLIC API
# ═════════════════════════════════════════════════════════════════════════════

def _pos_domain_routing_table() -> dict:
    return {
        ("PROPN", "auto_politics"):    "politicians",
        ("NOUN",  "auto_politics"):    "political_entities",
        ("PROPN", "auto_history"):     "freedom_fighters",
        ("NOUN",  "auto_history"):     "history_terms",
        ("PROPN", "auto_sports"):      "cricket_players",
        ("NOUN",  "auto_sports"):      "match_formats",
        ("PROPN", "auto_cinema"):      "cinema_terms",
        ("NOUN",  "auto_cinema"):      "cinema_terms",
        ("PROPN", "auto_geography"):   "tamilnadu_cities",
        ("NOUN",  "auto_geography"):   "indian_states",
        ("NOUN",  "auto_economics"):   "economics_terms",
        ("PROPN", "auto_economics"):   "economics_terms",
        ("NOUN",  "auto_science"):     "science_terms",
        ("NOUN",  "auto_education"):   "education_terms",
        ("NOUN",  "auto_health"):      "health_terms",
        ("NOUN",  "auto_environment"): "environment_terms",
        ("PROPN", "auto_literature"):  "tamil_poets",
        ("NOUN",  "auto_literature"):  "tamil_literature",
    }


def _find_most_similar_cluster(answer: str, domain_cluster: str,
                               pos_tag: str = "NOUN") -> str:
    """
    Refine a broad auto_<domain> cluster to the best named sub-cluster
    using the POS+domain routing table built by _pos_domain_routing_table().

    Falls back to domain_cluster if no rule matches or the target cluster
    does not exist yet in CLUSTERS.
    """
    routing = _pos_domain_routing_table()

    # Try exact pos+domain key first
    target = routing.get((pos_tag, domain_cluster))
    if target and target in CLUSTERS:
        return target

    # Fallback: try NOUN key (covers cases where POS detection was uncertain)
    target = routing.get(("NOUN", domain_cluster))
    if target and target in CLUSTERS:
        return target

    return domain_cluster


def auto_register(answer: str, question: str, context: str = "",
                  pos_tag: str = "NOUN") -> str:
    """
    Detect the best cluster for `answer`, register it, and persist to disk.

    Parameters
    ----------
    answer   : root form of the answer word
    question : the MCQ question string (used for keyword matching)
    context  : original sentence (used for domain detection)
    pos_tag  : Stanza UPOS tag of the answer word — NOUN / PROPN / VERB etc.
               Drives sub-cluster routing when the word is not yet in the KB.

    Flow
    ----
    1. Direct lookup → already in KB, return immediately (no write).
    2. Structural pattern (4-digit year, century string, plain digit).
    3. Keyword match from question+context → named cluster.
    4. Answer suffix heuristics.
    5. Domain detection from context → broad auto_<domain> bucket.
    6. POS + domain routing → refined named sub-cluster.
    """
    cluster_name = detect_cluster_for(answer, question, context)

    if cluster_name == "__unknown__":
        domain_cluster = _find_or_create_domain_cluster(answer, question, context)
        cluster_name   = _find_most_similar_cluster(answer, domain_cluster, pos_tag)
        print(f"   [auto_register] '{answer}' ({pos_tag}) "
              f"→ '{cluster_name}' (domain: {domain_cluster})")

    bucket = CLUSTERS.setdefault(cluster_name, [])
    if answer not in bucket:
        bucket.append(answer)
        save_clusters(CLUSTERS)
        print(f"   [KB] Added '{answer}' to cluster '{cluster_name}'")

    return cluster_name


# Clusters that should NEVER appear as distractors for non-cricket answers
CRICKET_ONLY_CLUSTERS = {
    "cricket_shots", "cricket_nicknames", "cricket_phases",
    "cricket_roles", "cricket_players", "bowling_types",
    "cricket_double_centuries", "match_formats", "ipl_teams",
}

# Groups of related clusters — widening stays within the same group
CLUSTER_GROUPS: list[set[str]] = [
    {"political_bodies", "political_entities", "political_processes",
     "political_concepts", "governance_terms", "tamil_regions",
     "politicians", "auto_politics"},
    {"tamil_literature", "tamil_poets", "freedom_fighters",
     "dynasties", "historical_eras", "history_terms", "auto_history"},
    {"indian_states", "tamilnadu_cities", "countries",
     "indian_rivers", "directions", "tamil_regions"},
    {"economics_terms", "auto_economics"},
    {"science_terms", "auto_science"},
    {"education_terms", "auto_education"},
    {"cinema_terms", "auto_cinema"},
    {"health_terms", "auto_health"},
    {"environment_terms", "auto_environment"},
    {"auto_religion"},
    {"auto_agriculture"},
    {"cricket_shots", "cricket_nicknames", "cricket_phases",
     "cricket_roles", "cricket_players", "bowling_types",
     "cricket_double_centuries", "match_formats", "ipl_teams",
     "auto_sports"},
]


def _related_clusters(cluster_name: str) -> set[str]:
    """Return all cluster names in the same group as cluster_name."""
    for group in CLUSTER_GROUPS:
        if cluster_name in group:
            return group - {cluster_name}
    return set()


def _is_cricket_cluster(cluster_name: str) -> bool:
    return cluster_name in CRICKET_ONLY_CLUSTERS


def generate_distractors(answer: str, question: str,
                          context: str = "", k: int = 3,
                          pos_tag: str = "NOUN") -> list[str]:
    """Return k plausible-but-wrong options for the given answer."""
    cluster_name = auto_register(answer, question, context, pos_tag=pos_tag)
    is_cricket = _is_cricket_cluster(cluster_name)

    # Step 1: primary cluster pool
    pool = [c for c in CLUSTERS.get(cluster_name, []) if c != answer]

    # Step 2: widen within the same cluster GROUP only
    if len(pool) < k:
        related = _related_clusters(cluster_name)
        for cname in related:
            for it in CLUSTERS.get(cname, []):
                if it not in pool and it != answer:
                    pool.append(it)

    # Step 3: widen by answer shape — but NEVER cross into cricket
    # unless the answer itself is cricket
    if len(pool) < k:
        my_shape = _answer_shape(answer)
        for cname, items in CLUSTERS.items():
            if cname == cluster_name:
                continue
            if not is_cricket and _is_cricket_cluster(cname):
                continue   # hard block — never pull cricket into non-cricket
            for it in items:
                if _answer_shape(it) == my_shape and it not in pool and it != answer:
                    pool.append(it)

    # Step 4: absolute last resort — anything, still blocking cricket for non-cricket
    if len(pool) < k:
        for cname, items in CLUSTERS.items():
            if not is_cricket and _is_cricket_cluster(cname):
                continue   # hard block maintained
            for it in items:
                if it != answer and it not in pool:
                    pool.append(it)

    random.shuffle(pool)
    return pool[:k]

def build_mcq(question: str, answer: str, context: str = "") -> dict:
    distractors = generate_distractors(answer, question, context, k=3)
    options = list(dict.fromkeys([answer] + distractors))[:4]
    if len(options) < 4:
        cname = auto_register(answer, question, context)
        extra = [c for c in CLUSTERS.get(cname, []) if c not in options]
        random.shuffle(extra)
        options += extra[:4 - len(options)]
    random.shuffle(options)
    labeled = {chr(65 + i): opt for i, opt in enumerate(options[:4])}
    correct_label = next(lbl for lbl, val in labeled.items() if val == answer)
    return {
        "question":      question,
        "options":       labeled,
        "answer":        answer,
        "correct_label": correct_label,
    }