# modules/workflow.py
import os
from typing import Dict, Any, List

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# retriever のロード（相対 → 絶対 → フォールバック実装）
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def _fallback_retrieve_contexts(query: str, top_k: int = 5) -> List[str]:
    """
    フォールバックの簡易 RAG:
    - modules.utils.data_dir()/chunks.jsonl を読み込み
    - キーワード一致スコアで上位を返す（埋め込みなし）
    """
    import json
    from pathlib import Path
    try:
        # 遅延 import（循環回避 & 起動高速化）
        from modules.utils import data_dir, ensure_dirs
        ensure_dirs()
        p = data_dir() / "chunks.jsonl"
        if not p.exists():
            return []
        rows = []
        with open(p, "r", encoding="utf-8") as f:
            for line in f:
                line = line.strip()
                if not line:
                    continue
                try:
                    obj = json.loads(line)
                    if isinstance(obj, dict) and obj.get("text"):
                        rows.append(obj)
                except Exception:
                    continue
        if not rows:
            return []

        # ごく簡易なキーワード一致スコア
        q = (query or "").lower()
        def score(t: str) -> int:
            t = (t or "").lower()
            s = 0
            for w in q.split():
                if w and w in t:
                    s += 1
            return s

        scored = sorted(rows, key=lambda r: score(str(r.get("text",""))), reverse=True)
        top = scored[:max(1, int(top_k))]
        out = []
        for r in top:
            txt = str(r.get("text","")).strip()
            src = r.get("source")
            out.append(f"{txt}\n[source] {src}" if src else txt)
        return out
    except Exception:
        return []

# まず相対 import を試す
try:
    from .rag_retriever import retrieve_contexts  # type: ignore
except Exception:
    # 絶対 import
    try:
        from modules.rag_retriever import retrieve_contexts  # type: ignore
    except Exception:
        # 最後の手段: フォールバックを使う
        retrieve_contexts = _fallback_retrieve_contexts  # type: ignore


# exporters / utils は相対を優先
try:
    from .exporters import export_docx, export_pptx
    from .utils import ensure_dirs, export_dir, make_tracking_token
except Exception:
    from modules.exporters import export_docx, export_pptx  # type: ignore
    from modules.utils import ensure_dirs, export_dir, make_tracking_token  # type: ignore


def _score_company(company_name: str, website: str, contexts: List[str]) -> Dict[str, Any]:
    """
    デモ用の簡易スコア（実運用では独自ロジック/モデルと差し替え可）
    """
    score = 50
    if website:
        score += 10
    if contexts:
        score += min(40, len(contexts) * 5)
    return {
        "company": company_name,
        "website": website,
        "score": min(score, 95),
        "factors": {
            "has_website": bool(website),
            "ctx_hits": len(contexts),
        },
    }


def _draft_proposal_md(company_name: str, objective: str, contexts: List[str]) -> str:
    bullets = "\n".join([f"- {c[:200]}..." for c in contexts[:5]])
    obj = objective or "商談化のための初回提案"
    return f"""# 提案ドラフト（{company_name} 向け）

## 目的
{obj}

## 背景インサイト（上位抜粋）
{bullets if bullets else '- （まだインデックスが空です）'}

## 提案骨子
1. 現状の課題仮説を確認
2. PoC スコープのすり合わせ
3. 成果指標（KPI）とスケジュール
4. 次のアクション
"""


def _draft_email(company_name: str) -> Dict[str, str]:
    subject = f"{company_name}様向けご提案（ドラフト）"
    body = (
        f"{company_name} ご担当者様\n\n"
        "お世話になっております。簡易の提案ドラフトを共有いたします。\n"
        "ご確認の上、ご意見いただけますと幸いです。\n\n"
        "何卒よろしくお願いいたします。"
    )
    return {"subject": subject, "body": body}


def run_full_workflow(
    company_name: str,
    company_website: str,
    lead_email: str,
    objective: str,
    temperature: float = 0.4,
) -> Dict[str, Any]:
    """
    app.py から呼ばれるメイン処理。
    - RAG で上位コンテキスト取得（retriever が無い場合はフォールバック）
    - 簡易スコアリング
    - 提案ドラフト生成
    - DOCX/PPTX にエクスポート
    - メール文面と次アクションの素案
    """
    ensure_dirs()

    query = f"{company_name} {objective or ''}".strip()
    top_contexts = retrieve_contexts(query, top_k=5)

    score = _score_company(company_name, company_website, top_contexts)
    proposal_md = _draft_proposal_md(company_name, objective, top_contexts)

    # エクスポート先パス
    out_dir = export_dir()
    docx_path = os.path.join(out_dir, f"{company_name}_proposal.docx")
    pptx_path = os.path.join(out_dir, f"{company_name}_proposal.pptx")

    # 出力
    export_docx(proposal_md, docx_path)
    export_pptx(proposal_md, pptx_path)

    email = _draft_email(company_name)

    # 次アクション（ダミー）
    next_actions = (
        "- 先方の課題確認ミーティング候補日程を提案する\n"
        "- PoC スコープの要件一覧を作成して共有\n"
        "- 競合比較の要点を 3 点に要約\n"
    )

    # 計測リンクの例（app.py の /t/{token} で受ける想定）
    tracking_token = make_tracking_token({"company": company_name, "redirect": "/"})

    return {
        "score": score,
        "top_contexts": top_contexts,
        "proposal_markdown": proposal_md,
        "exports": {"docx_path": docx_path, "pptx_path": pptx_path},
        "email": email,
        "next_actions": next_actions,
        "tracking_token": tracking_token,
    }