import os
from pydantic import BaseModel
from datetime import datetime
import pytz

from src.clients.llm_client import LLMClient
from src.utils.tracer import customtracer


class Category(BaseModel):
    own_company_advantage_and_advice: str
    competitors_advantage: str
    自社長所: str
    自社改喁E��: str

class Summaries(BaseModel):
    FV: Category
    CTA: Category
    CONTENTS: Category
    CREATIVE: Category
    ACCESSIBILITY: Category
    
@customtracer
def score2summary(
    p,
    openai_key=os.environ.get('OPENAI_KEY'),
    gemini_key=None,
    model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct",
):
    """
    input1 (text): 下記�E「�E社LPのコンチE��チE��を「構�E案」�E吁E��E��を書き換えください。書き換え�E「�E社LPのコンチE��チE���EみのチE�Eタを活用し、用語やニュアンス、特徴を活用すること。ただし、「構�E案」�E持つチE�Eマ�Eそ�Eままにすることを厳守。なお、商材名めE��ービス名がある場合�E、忁E��「�E社LPのコンチE��チE��情報に変更、E
    input2 (text): default
    input3 (text): default
    input4 (text): gpt-4o
    output1 (json): 頁E��
    """
    print(datetime.now(pytz.timezone('Asia/Tokyo')).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), __name__)

    selected_model = model if model else "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"

    if selected_model and "gemini" in selected_model.lower():
        if gemini_key and gemini_key != "default":
            api_key = gemini_key
        else:
            api_key = os.environ.get('GEMINI_KEY')
        client = LLMClient(google_api_key=api_key)
    else:
        if openai_key and openai_key != "default":
            api_key = openai_key
        else:
            api_key = os.environ.get('OPENAI_KEY')
        client = LLMClient(openai_key=api_key)

    system_prompt = "持E��通りに要紁E��整琁E��行ってください。own_company_advantage_and_advice(自社相対位置+自社長所+自社改喁E��)とtotal_analysisには自社の惁E��のみ、competitors_advantageには他社の惁E��のみを記載してください"

    result = client.call(
        prompt=p,
        schema=Summaries,
        model=selected_model,
        system_prompt=system_prompt,
        temperature=0,
    )

    return result.model_dump()