"""
response_verifier.py — Response Quality Verifier + Repair Pass

Verifica e ripara l'output LLM prima che raggiunga l'utente:
1. JSON repair — estrae e corregge JSON corrotto (trailing comma, unquoted keys, ecc.)
2. Markdown sanitization — chiude code fence aperte, corregge heading malformati
3. Coherence check — rileva risposte vuote, description-leak dei tool, risposte fuori tema
4. Retry signal — se qualità < soglia, suggerisce retry con hint correttivo

Dipendenze: zero (solo stdlib).
"""
from __future__ import annotations

import json
import re
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Any

import logging
_logger = logging.getLogger("agents.response_verifier")


# ── Soglie ────────────────────────────────────────────────────────────────────

QUALITY_RETRY_THRESHOLD = 0.35   # sotto questa soglia → retry
QUALITY_WARN_THRESHOLD  = 0.55   # sotto questa → repairs loggati ma ok


# ── Patterns ──────────────────────────────────────────────────────────────────

# Frasi che indicano che il modello sta descrivendo tool invece di usarli
_TOOL_DESCRIPTION_PATTERNS = [
    r"puoi (usare|utilizzare|eseguire)\s+(il\s+)?tool",
    r"esegui\s+il\s+comando",
    r"usa\s+il\s+tool\s+\w+",
    r"assicurati di (aver )?installato il tool",
    r"per utilizzare il tool",
    r"il tool ti fornirà",
    r"```(bash|sh)\s*\n\s*get_weather",
    r"```(bash|sh)\s*\n\s*web_search",
    r"```(bash|sh)\s*\n\s*calculate",
]

# Frasi di resa senza contenuto utile
_EMPTY_RESPONSE_PATTERNS = [
    r"^non ho informazioni",
    r"^non (posso|riesco) (fornire|darti|aiutarti)",
    r"^mi dispiace,?\s+non",
    r"^purtroppo non",
    r"^come AI non",
]

_COMPILED_TOOL_PATTERNS  = [re.compile(p, re.IGNORECASE) for p in _TOOL_DESCRIPTION_PATTERNS]
_COMPILED_EMPTY_PATTERNS = [re.compile(p, re.IGNORECASE) for p in _EMPTY_RESPONSE_PATTERNS]


# ── Result ────────────────────────────────────────────────────────────────────

@dataclass
class VerifyResult:
    output: str
    repairs: list[str] = field(default_factory=list)
    quality: float = 1.0
    retry_suggested: bool = False
    retry_hint: str = ""


# ── JSON Repair ───────────────────────────────────────────────────────────────

def repair_json(text: str) -> tuple[str, list[str]]:
    """
    Tenta di estrarre e riparare JSON dall'output LLM.
    Restituisce (json_str_riparato_o_originale, lista_riparazioni).
    """
    repairs: list[str] = []

    # 1. Estrai blocco JSON (con o senza ```json ... ```)
    fenced = re.search(r"```(?:json)?\s*(\{[\s\S]+?\})\s*```", text)
    raw = fenced.group(1) if fenced else None

    if not raw:
        # P16-B3: depth-counting bilanciato — evita estrazione errata su JSON annidati
        def _depth_extract(s: str) -> str | None:
            depth = 0; start = -1
            for i, ch in enumerate(s):
                if ch == '{':
                    if depth == 0: start = i
                    depth += 1
                elif ch == '}':
                    depth -= 1
                    if depth == 0 and start != -1:
                        return s[start:i + 1]
            return None
        raw = _depth_extract(text)

    if not raw:
        return text, repairs

    # 2. Prova parse diretto
    try:
        json.loads(raw)
        return raw, repairs
    except json.JSONDecodeError as _exc:
        _logger.debug("[response_verifier] silenced %s", type(_exc).__name__)  # noqa: BLE001

    fixed = raw

    # 3. Rimuovi trailing comma prima di } o ]
    fixed, n = re.subn(r",\s*([}\]])", r"\1", fixed)
    if n:
        repairs.append(f"Rimossi {n} trailing comma nel JSON")

    # 4. Aggiungi virgolette a chiavi non quotate
    fixed, n = re.subn(r'(?<=[{,])\s*([a-zA-Z_][a-zA-Z0-9_]*)\s*:', r' "\1":', fixed)
    if n:
        repairs.append(f"Quotate {n} chiavi JSON non quotate")

    # 5. Sostituisci apici singoli con doppi (solo nelle stringhe)
    if "'" in fixed and '"' not in fixed:
        fixed = fixed.replace("'", '"')
        repairs.append("Convertiti apici singoli → doppi nel JSON")

    # 6. Prova di nuovo
    try:
        json.loads(fixed)
        repairs.append("JSON riparato con successo")
        return fixed, repairs
    except json.JSONDecodeError as _exc:
        _logger.debug("[response_verifier] silenced %s", type(_exc).__name__)  # noqa: BLE001

    # 7. Non riparabile — restituisci originale
    return text, repairs


# ── Markdown Sanitization ─────────────────────────────────────────────────────

def sanitize_markdown(text: str) -> tuple[str, list[str]]:
    """
    Chiude code fence aperte e corregge markdown malformato.
    """
    repairs: list[str] = []
    lines = text.split("\n")

    # 1. Conta code fence aperte
    fence_count = sum(1 for l in lines if re.match(r"^```", l))
    if fence_count % 2 != 0:
        text = text + "\n```"
        repairs.append("Chiusa code fence aperta")

    # 2. Correggi heading senza spazio (es. "##Titolo" → "## Titolo")
    fixed, n = re.subn(r"^(#{1,6})([^#\s])", r"\1 \2", text, flags=re.MULTILINE)
    if n:
        text = fixed
        repairs.append(f"Corretti {n} heading Markdown malformati")

    # 3. Rimuovi backtick tripli isolati su riga vuota alla fine
    text = re.sub(r"\n```\s*$", "\n```", text)

    return text, repairs


# ── Coherence Check ───────────────────────────────────────────────────────────

def check_coherence(goal: str, response: str) -> tuple[float, list[str], str]:
    """
    Verifica la coerenza della risposta rispetto al goal.
    Ritorna (quality_score 0-1, issues[], retry_hint).
    """
    issues: list[str] = []
    score = 1.0
    hint = ""

    stripped = response.strip()

    # 1. Risposta vuota
    if not stripped or len(stripped) < 20:
        issues.append("Risposta troppo breve o vuota")
        return 0.0, issues, "Rispondi in modo completo e diretto. Non restituire testo vuoto."

    # 2. Tool description leak — l'agente descrive tool invece di usarli
    for pat in _COMPILED_TOOL_PATTERNS:
        if pat.search(stripped):
            issues.append("L'agente sta descrivendo tool invece di usarli")
            score -= 0.5
            hint = (
                "NON descrivere come usare tool o comandi. "
                "I dati devono essere già stati recuperati. "
                "Rispondi direttamente con le informazioni richieste."
            )
            break

    # 3. Resa senza contenuto
    for pat in _COMPILED_EMPTY_PATTERNS:
        if pat.match(stripped):
            issues.append("Risposta di resa senza contenuto utile")
            score -= 0.4
            if not hint:
                # S577: 100→200 — più contesto nell'hint di repair
                # S589: goal 200→300 — hint repair più dettagliato
                # S597: 300→500 — goal lunghi tagliati
                hint = f"Fornisci una risposta utile e completa all'obiettivo: {goal[:500]}"
            break

    # 4. Risposta in lingua sbagliata (controllo leggero)
    italian_markers = ["è", "sono", "non", "per", "con", "che", "della", "una", "questo"]
    english_markers = ["the", "is", "are", "for", "with", "that", "this", "have"]
    italian_score = sum(1 for w in italian_markers if f" {w} " in stripped.lower())
    english_score = sum(1 for w in english_markers if f" {w} " in stripped.lower())
    if english_score > italian_score + 3:
        issues.append("Risposta in inglese invece di italiano")
        score -= 0.2
        if not hint:
            hint = "Rispondi SEMPRE in italiano."

    # 5. Risposta troppo corta per il tipo di richiesta
    is_complex = any(k in goal.lower() for k in ["spiega", "analizza", "descrivi", "come funziona"])
    if is_complex and len(stripped) < 100:
        issues.append("Risposta troppo breve per una richiesta complessa")
        score -= 0.2
        if not hint:
            hint = "Fornisci una risposta più dettagliata e completa."

    # 6. HTML/JS structural issues — detect broken markup in code blocks
    if "```html" in stripped.lower():
        html_issues = _check_html_structure(stripped)
        if html_issues:
            issues.extend(html_issues)
            score -= 0.15
            if not hint:
                hint = f"Il codice HTML ha problemi strutturali: {'; '.join(html_issues[:2])}. Correggi la struttura."

    # 7. JS unbalanced braces in code blocks
    if "```javascript" in stripped.lower() or "```js" in stripped.lower():
        js_issues = _check_js_structure(stripped)
        if js_issues:
            issues.extend(js_issues)
            score -= 0.10
            if not hint:
                hint = f"Il codice JavaScript ha problemi strutturali: {'; '.join(js_issues[:2])}."

    # 8. Mancanza executive summary per risposte lunghe (GAP-UX-1 — regola 20)
    # Penalità leggera: incoraggia formato **[EMOJI] Esito** all'inizio
    if len(stripped) > 200:
        import re as _re2
        first_line = stripped.split("\n")[0].strip()
        has_bold_summary = bool(_re2.match(r'^\*\*[^*].{2,}\*\*', first_line))
        if not has_bold_summary:
            issues.append("Risposta senza executive summary in grassetto (regola 20 — GAP-UX-1)")
            score -= 0.10
            if not hint:
                hint = (
                    "Inizia la risposta con **[EMOJI] [Esito conciso max 8 parole]** "
                    "come da regola 20. Es: **✅ Completato** — spiegazione breve."
                )

    return max(0.0, score), issues, hint


# ── HTML/JS Structure Checks (S401) ──────────────────────────────────────────

def _check_html_structure(text: str) -> list[str]:
    """Rileva problemi strutturali in blocchi HTML."""
    issues: list[str] = []
    import re

    # Estrai blocchi HTML
    blocks = re.findall(r"```html\s*(.*?)```", text, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
    for block in blocks[:1]:
        # Tag non bilanciati (esclusi void elements)
        void_tags = {"area","base","br","col","embed","hr","img","input",
                     "link","meta","param","source","track","wbr"}
        open_tags  = re.findall(r"<([a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*)[^>/]*>", block)
        close_tags = re.findall(r"</([a-zA-Z][a-zA-Z0-9]*)>", block)
        open_count: dict[str, int] = {}
        for t in open_tags:
            tl = t.lower()
            if tl not in void_tags:
                open_count[tl] = open_count.get(tl, 0) + 1
        for t in close_tags:
            tl = t.lower()
            open_count[tl] = open_count.get(tl, 0) - 1
        unbalanced = [t for t, c in open_count.items() if c != 0]
        if unbalanced:
            # S597: unbalanced[:4]→[:6] — mostra più tag sbilanciati nel report
            issues.append(f"Tag non bilanciati: {', '.join(unbalanced[:6])}")

        # Script/style non chiusi
        if block.count("<script") != block.count("</script>"):
            issues.append("Tag <script> non bilanciato")
        if block.count("<style") != block.count("</style>"):
            issues.append("Tag <style> non bilanciato")

    return issues


def _check_js_structure(text: str) -> list[str]:
    """Rileva problemi strutturali in blocchi JavaScript."""
    issues: list[str] = []
    import re

    blocks = re.findall(r"```(?:javascript|js)\s*(.*?)```", text, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
    for block in blocks[:1]:
        # Parentesi graffe sbilanciate (escluse stringhe e commenti — approssimazione)
        stripped = re.sub(r"//[^\n]*", "", block)          # rimuovi commenti riga
        stripped = re.sub(r"/\*.*?\*/", "", stripped, flags=re.DOTALL)  # commenti blocco
        stripped = re.sub(r'"[^"\\]*(?:\\.[^"\\]*)*"', '""', stripped)   # stringhe
        stripped = re.sub(r"'[^'\\]*(?:\\.[^'\\]*)*'", "''", stripped)

        braces = stripped.count("{") - stripped.count("}")
        parens  = stripped.count("(") - stripped.count(")")
        if abs(braces) > 0:
            issues.append(f"Parentesi graffe sbilanciate ({braces:+d})")
        if abs(parens) > 0:
            issues.append(f"Parentesi tonde sbilanciate ({parens:+d})")

    return issues


# ── Main Verifier Class ───────────────────────────────────────────────────────

class ResponseVerifier:
    """
    Verifica e ripara l'output LLM.
    Usato da UnifiedAgentLoop dopo ogni risposta LLM.
    """

    def verify_and_repair(self, goal: str, output: str) -> VerifyResult:
        """
        Esegue tutti i repair pass e restituisce VerifyResult.
        Non-blocking, non richiede LLM.
        """
        current = output
        all_repairs: list[str] = []

        # 1. Markdown sanitization
        current, md_repairs = sanitize_markdown(current)
        all_repairs.extend(md_repairs)

        # 2. JSON repair (solo se sembra JSON)
        if "{" in current and "}" in current:
            current, json_repairs = repair_json(current)
            all_repairs.extend(json_repairs)

        # 3. Coherence check
        quality, issues, retry_hint = check_coherence(goal, current)
        all_repairs.extend(issues)

        retry_suggested = quality < QUALITY_RETRY_THRESHOLD

        return VerifyResult(
            output=current,
            repairs=all_repairs,
            quality=quality,
            retry_suggested=retry_suggested,
            retry_hint=retry_hint,
        )

    def build_retry_prompt(self, goal: str, bad_output: str, hint: str) -> str:
        """Costruisce prompt migliorato per il retry."""
        return (
            f"La risposta precedente non era soddisfacente.\n"
            f"PROBLEMA: {hint}\n\n"
            # S592: bad_output 300→500 — più contesto della risposta precedente per retry
            f"Risposta precedente (non usare):\n{bad_output[:500]}...\n\n"
            f"Obiettivo originale: {goal}\n\n"
            f"Ora rispondi correttamente, in italiano, in modo diretto e completo."
        )