"""
HTMLバリアント生成API
允E�EHTMLと変更点を受け取り、Eつの新しいHTMLを提案すめE
"""

import os
from src.clients.llm_client import LLMClient
import json
import re
from typing import List
from pydantic import BaseModel, Field
from datetime import datetime
import pytz
from src.utils.tracer import customtracer

def _ask_raw_hf(messages, model, response_format=None):
    """Compatibility wrapper: routes OpenAI-style messages through HF LLMClient."""
    from src.clients.llm_client import LLMClient
    import json as _json

    client = LLMClient()
    system_prompt = None
    user_text = ""
    images = []
    for msg in messages:
        role = msg.get("role", "")
        c = msg.get("content", "")
        if role == "system":
            if isinstance(c, str):
                system_prompt = c
        elif role == "user":
            if isinstance(c, str):
                user_text = c
            elif isinstance(c, list):
                for part in c:
                    if isinstance(part, dict):
                        if part.get("type") == "text":
                            user_text += part.get("text", "")
                        elif part.get("type") == "image_url":
                            url = part.get("image_url", {}).get("url", "")
                            if url.startswith("data:"):
                                images.append(url.split(",", 1)[1] if "," in url else url)
                            else:
                                images.append(url)

    if response_format is not None and hasattr(response_format, "model_json_schema"):
        result = client.call(
            prompt=user_text,
            schema=response_format,
            model=model,
            system_prompt=system_prompt,
            images=images if images else None,
            temperature=0,
        )
        return _json.dumps(result.model_dump(), ensure_ascii=False)
    else:
        return client.call_raw(
            prompt=user_text,
            model=model,
            system_prompt=system_prompt,
            images=images if images else None,
        )



class HtmlVariant(BaseModel):
    html : str
    description: str
    changes: list[str]

class HtmlVariantsResponse(BaseModel):
    variants : list[HtmlVariant]
    
def get_openai_request(messages, format, openai_key):
    """OpenAI APIを呼び出ぁE""
    client = LLMClient()
    response = _ask_raw_hf([{"role":"user","content":p}], model,
        model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
        messages=messages,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0,
        response_format=format,
        temperature=0.7  # バリエーションを�Eすため少し高めに設宁E
    )
    return response


@customtracer
def html2variants(original_html: str, change_points: str, openai_key=os.environ.get('OPENAI_KEY')):
    """
    input1 (text): <h1>title</h1>
    input2 (text): タイトルに下線を表示
    input3 (text): default
    output1 (json): html
    """
    print(datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo')).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), __name__)
    
    if openai_key == "default" or not openai_key:
        openai_key = os.environ.get('OPENAI_KEY', '')
    
    if openai_key:
        os.environ['OPENAI_API_KEY'] = openai_key
    
    # HTMLの構造を簡潔に要紁E��長すぎる場合�E要紁E��E
    html_summary = original_html[:5000]  # 最初�E5000斁E��を使用
    if len(original_html) > 5000:
        html_summary += "\n\n[以下省略...]"
    
    # プロンプトを構篁E
    prompt = f"""以下�E允E�EHTMLと変更点の説明を基に、指定数のHTMLバリアントを生�Eしてください、E

【�EのHTML、E
{html_summary}

【変更点の説明、E
{change_points}

【要件、E
1. 允E�EHTMLの構造とスタイルを可能な限り維持すめE
2. 変更点の説明に基づぁE��、指定数のHTMLバリアントを生�Eする
3. バリアント�E完�EなHTMLドキュメントとして返す�E�E!DOCTYPE html>から</html>まで�E�E
4. 画像パス、CSSパス、JavaScriptパスなどは允E�EHTMLからそ�Eまま維持すめE
5. 変更するのは主にチE��ストコンチE��チE��、その周辺のチE��イン�E�フォントサイズ、色、レイアウト、余白、スタイルなど�E�でぁE
6. 変更点周辺のチE��インを変更することで、より効果的な表現を実現してください
7. ただし、変更点以外�E部刁E��ロゴ、ナビゲーション、フチE��ー、その他�Eセクション�E��EチE��インは維持してください
8. 允E�EHTMLのすべての要素�E�ESS、画像、JavaScript、メタタグなど�E�を完�Eに保持する

【�E力形式、E
- variants: 持E��数のHtmlVariantオブジェクト�EリスチE
- HtmlVariantには以下を含める:
  - html: 完�EなHTMLドキュメンチE
  - description: こ�Eバリアント�E説明（変更点の要紁E��E0斁E��程度�E�E
  - changes: 具体的な変更点のリスト（各頁E��は30斁E��程度�E�E
"""

    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": """あなた�EHTMLの専門家です。�EのHTMLと変更点の説明を基に、指定数のHTMLバリアントを生�Eしてください、E
バリアント�E完�EなHTMLドキュメントとして返し、�EのHTMLの構造とスタイルを可能な限り維持しながら、変更点を反映してください、E
変更点周辺のチE��イン�E�フォントサイズ、色、レイアウト、余白、スタイルなど�E�も変更可能です、E"",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": prompt
        },
    ]
    
    try:
        result = get_openai_request(messages, HtmlVariantsResponse, openai_key)
        return result
    except Exception as e:
        print(f"[html2variants] エラー: {e}")
        import traceback
        print(traceback.format_exc())
        # エラー時�E空のレスポンスを返す
        return HtmlVariantsResponse(variants=[])