import gradio as gr

def create_mining_tab():
    with gr.Tab("⛏️ Mining", id="mining"):
        gr.Markdown("## ⛏️ Data Mining Engine (L-DME)")
        gr.Markdown("Configuración completa del motor de minería de datos y síntesis avanzada")
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                gr.Markdown("### 🔧 Motor de Datos")
                enable_dme = gr.Checkbox(value=True, label="Auto-Reparación JSON (DME)")
                auto_recover = gr.Checkbox(value=False, label="Auto-Recuperar Metadatos al finalizar")
                memory_json = gr.Checkbox(value=True, label="Memory JSON (persistencia)")
                
                gr.Markdown("### 🔍 Fases del Pipeline")
                phase_search = gr.Checkbox(value=True, label="Fase 1: Búsqueda")
                phase_synthesis = gr.Checkbox(value=True, label="Fase 2: Síntesis")
                
                gr.Markdown("### 🔄 Iteraciones")
                iterations_enabled = gr.Checkbox(value=True, label="Habilitar Iteraciones")
                iterations_count = gr.Slider(minimum=1, maximum=30, value=1, step=1, label="Número de Iteraciones")
                
                gr.Markdown("### ⏱️ Delay entre Iteraciones")
                delay_enabled = gr.Checkbox(value=False, label="Habilitar Delay")
                with gr.Row():
                    delay_minutes = gr.Slider(minimum=0, maximum=1, value=0, step=1, label="Minutos")
                    delay_seconds = gr.Slider(minimum=0, maximum=59, value=0, step=1, label="Segundos")
            
            with gr.Column():
                gr.Markdown("### 📋 Estrategia de Síntesis")
                synthesis_strategy = gr.Radio(
                    choices=["lineal", "jerárquica", "auto"], value="auto",
                    label="Estrategia"
                )
                auto_strategy = gr.Checkbox(value=True, label="Auto-seleccionar estrategia")
                hierarchical_threshold = gr.Slider(minimum=10, maximum=100, value=50, step=5, label="Umbral Jerárquico (docs)")
                
                gr.Markdown("### ⚡ Opciones Avanzadas")
                parallel_synthesis = gr.Checkbox(value=True, label="Síntesis Paralela")
                use_map_reduce = gr.Checkbox(value=True, label="Map-Reduce (Destilación)")
                infinite_output = gr.Checkbox(value=True, label="Output Infinito")
                max_continuation = gr.Slider(minimum=1, maximum=10, value=5, step=1, label="Max Continuaciones")
                strict_template = gr.Checkbox(value=False, label="Plantilla Estricta")
                
                gr.Markdown("### 📊 Límites de Documentos")
                max_search_docs = gr.Slider(minimum=10, maximum=200, value=100, step=10, label="Max Docs Búsqueda")
                max_synthesis_docs = gr.Slider(minimum=5, maximum=500, value=150, step=10, label="Max Docs Síntesis")
                chunk_size = gr.Slider(minimum=5, maximum=100, value=25, step=5, label="Chunk Size (Destilación)")
                
                gr.Markdown("### 🎯 Refinamiento")
                ara_plus = gr.Checkbox(value=True, label="ARA+ Refinamiento")
                grade_enabled = gr.Checkbox(value=True, label="GRADE Clasificación")
                grade_limit = gr.Slider(minimum=10, maximum=100, value=50, step=10, label="Max Docs GRADE")
                
                gr.Markdown("### 📝 Modo Abstract")
                abstract_mode = gr.Radio(choices=["COMPLETO", "LIMITADO"], value="COMPLETO", label="Modo Abstract")
                abstract_char_limit = gr.Slider(minimum=100, maximum=10000, value=5000, step=100, label="Límite de Caracteres (si LIMITADO)", visible=False)
                
                def toggle_abstract_limit(mode):
                    return gr.update(visible=(mode == "LIMITADO"))
                abstract_mode.change(fn=toggle_abstract_limit, inputs=[abstract_mode], outputs=[abstract_char_limit])
        
        with gr.Accordion("ℹ️ Guía de Configuración", open=False):
            gr.Markdown("""
### Estrategias de Síntesis

| Estrategia | Descripción | Cuándo usar |
|-----------|-------------|-------------|
| **Lineal** | Un solo call de IA con todo el contexto | < 50 docs, rápido |
| **Jerárquica** | Divide en chunks, destila cada uno, luego sintetiza | > 50 docs, calidad |
| **Auto** | Selecciona jerárquica si docs > umbral | Recomendado |

### DME (Data Mining Engine)
- **Auto-Reparación**: Repara abstracts faltantes scraping HTML de repositorios
- **Auto-Recuperar**: Ejecuta recuperación automática al finalizar el pipeline
- **Memory JSON**: Persiste resultados en archivo JSON local

### Iteraciones
- Cada iteración genera queries complementarias basadas en gaps detectados
- Delay: Pausa entre iteraciones (útil para APIs con rate limits)

### Output Infinito
- Si la respuesta se trunca, continúa automáticamente
- Max continuaciones controla cuántas veces puede continuar
            """)
        
        return {
            "enable_dme": enable_dme,
            "auto_recover": auto_recover,
            "memory_json": memory_json,
            "phase_search": phase_search,
            "phase_synthesis": phase_synthesis,
            "iterations_enabled": iterations_enabled,
            "iterations_count": iterations_count,
            "delay_enabled": delay_enabled,
            "delay_minutes": delay_minutes,
            "delay_seconds": delay_seconds,
            "synthesis_strategy": synthesis_strategy,
            "auto_strategy": auto_strategy,
            "hierarchical_threshold": hierarchical_threshold,
            "parallel_synthesis": parallel_synthesis,
            "use_map_reduce": use_map_reduce,
            "infinite_output": infinite_output,
            "max_continuation": max_continuation,
            "strict_template": strict_template,
            "max_search_docs": max_search_docs,
            "max_synthesis_docs": max_synthesis_docs,
            "chunk_size": chunk_size,
            "ara_plus": ara_plus,
            "grade_enabled": grade_enabled,
            "grade_limit": grade_limit,
            "abstract_mode": abstract_mode,
            "abstract_char_limit": abstract_char_limit,
        }