"""
API Structure Analysis Prompts.

This module contains prompt templates for analyzing the molecular structure
of Active Pharmaceutical Ingredients (APIs), identifying reactive functional
groups, and assessing potential degradation pathways.

Design Philosophy:
- Prompts are structured to elicit systematic, professional analysis
- Include clear instructions for uncertainty acknowledgment
- Request both Chinese and English terminology
"""


class APIStructurePrompts:
    """
    Prompt templates for API structure and reactivity analysis.
    
    These prompts guide the LLM to:
    1. Identify key functional groups from SMILES
    2. Assess chemical reactivity
    3. Predict potential degradation pathways
    """
    
    @staticmethod
    def get_system_prompt() -> str:
        """Get the system prompt for API structure analysis."""
        return """你是一位资深的药物化学专家，擅长分析有机化合物的结构与反应活性。

你的分析应该：
1. 基于SMILES结构识别所有关键官能团
2. 评估每个官能团的化学反应性
3. 预测可能的降解途径
4. 使用中英文双语术语

重要提示：
- 明确区分"结构分析确定"和"反应性推测"
- 如有不确定性，使用"可能"、"潜在"等措辞
- 不要做出无数据支持的绝对结论"""
    
    @staticmethod
    def get_structure_analysis_prompt(smiles: str, additional_info: str = "") -> str:
        """
        Generate prompt for comprehensive structure analysis.
        
        Args:
            smiles: SMILES notation of the compound
            additional_info: Any additional information about the compound
        """
        prompt = f"""请分析以下化合物的分子结构与反应活性基团：

SMILES: {smiles}
{f"补充信息: {additional_info}" if additional_info else ""}

请按以下格式输出分析结果：

## 1. 反应活性基团识别 (Reactive Moieties Identification)

对于识别到的每个官能团，请提供：
- 基团名称（中文/英文）
- 位置描述
- 性质类型（酸性/碱性/中性/两性）
- 潜在反应类型

## 2. 降解途径预测 (Degradation Pathway Prediction)

对于每种可能的降解途径：
- 反应类型（氧化/水解/光解等）
- 涉及的官能团
- 预期产物类型
- 风险等级评估

## 3. 稳定性敏感因素 (Stability-Sensitive Factors)

列出可能影响该化合物稳定性的关键因素：
- 对pH的敏感性
- 对氧气的敏感性
- 对光照的敏感性
- 对温度的敏感性
- 对金属离子的敏感性

请确保分析专业、克制，并明确标注任何假设或不确定性。"""
        
        return prompt
    
    @staticmethod
    def get_reactive_groups_prompt(smiles: str) -> str:
        """
        Generate prompt specifically for reactive group identification.
        
        This is a focused prompt for quick functional group scanning.
        """
        return f"""请快速识别以下SMILES结构中的反应活性官能团：

SMILES: {smiles}

请以JSON格式输出，每个官能团包含：
{{
    "groups": [
        {{
            "name_cn": "中文名称",
            "name_en": "English Name",
            "property_type": "acidic/basic/neutral/amphoteric",
            "potential_reactions": ["反应类型1", "反应类型2"]
        }}
    ]
}}

只输出JSON，不要其他解释。"""
    
    @staticmethod
    def get_physicochemical_prompt(smiles: str) -> str:
        """
        Generate prompt for physicochemical property estimation.
        
        Note: These are estimations, not calculated values.
        """
        return f"""基于以下SMILES结构，请估算该化合物的理化性质：

SMILES: {smiles}

请估算以下性质（如无法确定请标注"需实验测定"）：

1. 酸碱性 (Acidity/Basicity)
   - pKa估算范围
   - 主要酸/碱性基团

2. 亲脂性 (Lipophilicity)  
   - LogP估算范围
   - 影响因素

3. 氢键能力 (H-Bonding Capacity)
   - 氢键供体数
   - 氢键受体数

4. 溶解性趋势 (Solubility Trend)
   - 预期溶解性特征

5. 稳定性风险概况 (Risk Profile)
   - 关键风险因素总结

请以结构化格式输出，并明确标注哪些是估算值。"""