modules/context_isolation.py

# type: ignore
"""
================================================================================
AKIRA V21 ULTIMATE - CONTEXT ISOLATION MODULE
================================================================================
Sistema de isolamento de contexto entre conversas (PV e Grupos).
Garante que contexto de um grupo não vaze para outro ou para PVs.

Features:
- Context ID único por combinação (usuário + tipo + grupo)
- Salt criptográfico para prevenir guessing
- CRUD completo para contextos isolados
- Integração com Database para persistência
- Suporte a migração de dados existentes
================================================================================
"""

import os
import sys
import hashlib
import time
import json
import logging
from pathlib import Path
from typing import Optional, Dict, Any, List, Tuple
from dataclasses import dataclass, field, asdict
from datetime import datetime

# Imports robustos com fallback - CORRIGIDO para usar modules.
try:
    import modules.config as config
    from .database import Database
    CONTEXT_ISOLATION_AVAILABLE = True
except ImportError:
    try:
        from . import config
        from .database import Database
        CONTEXT_ISOLATION_AVAILABLE = True
    except ImportError:
        CONTEXT_ISOLATION_AVAILABLE = False
        config = None
        Database = None

logger = logging.getLogger(__name__)

# ============================================================
# CONFIGURAÇÃO DE ISOLAMENTO
# ============================================================

# Salt para geração de context_id (muda a cada deployment)
CONTEXT_SALT: str = os.getenv("CONTEXT_SALT", "AKIRA_V21_CONTEXT_ISOLATION_v1")

# Versão do esquema de isolamento (para migrações)
SCHEMA_VERSION: int = 1


@dataclass
class ConversationContext:
    """
    Contexto isolado para uma conversa específica (PV ou Grupo).
    
    Attributes:
        context_id: Identificador único (hash de tipo + numero + grupo)
        numero_usuario: Número do usuário
        grupo_id: ID do grupo (None para PV)
        tipo_conversa: "pv" ou "grupo"
        short_memory: Lista de mensagens de curto prazo (max 100)
        estado_emocional: Estado emocional atual
        nivel_intimidade: Nível de intimidade (1-3)
        created_at: Timestamp de criação
        last_interaction: Timestamp da última interação
        metadata: Metadados adicionais
    """
    context_id: str
    numero_usuario: str
    grupo_id: Optional[str] = None
    tipo_conversa: str = "pv"
    short_memory: List[Dict[str, Any]] = field(default_factory=list)
    estado_emocional: str = "neutral"
    nivel_intimidade: int = 1
    created_at: float = field(default_factory=time.time)
    last_interaction: float = field(default_factory=time.time)
    metadata: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
    
    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        """Converte para dicionário serializável."""
        return asdict(self)
    
    @classmethod
    def from_dict(cls, data: Dict[str, Any]) -> 'ConversationContext':
        """Cria instância a partir de dicionário."""
        return cls(**data)
    
    @property
    def is_grupo(self) -> bool:
        """Retorna True se for conversa em grupo."""
        return self.tipo_conversa == "grupo"
    
    @property
    def display_name(self) -> str:
        """Nome de exibição do contexto."""
        if self.is_grupo:
            return f"Grupo {self.grupo_id or 'desconhecido'}"
        return f"PV {self.numero_usuario}"


# ============================================================
# FUNÇÕES DE GERAÇÃO DE CONTEXT ID
# ============================================================

def generate_context_id(
    numero_usuario: str,
    tipo_conversa: str,
    grupo_id: Optional[str] = None
) -> str:
    """
    Gera ID único e criptográfico para uma conversa.
    
    Args:
        numero_usuario: Número de telefone do usuário
        tipo_conversa: "pv" ou "grupo"
        grupo_id: ID do grupo (opcional)
        
    Returns:
        String de 64 caracteres (SHA256 hash)
    """
    # Limpa inputs
    numero_clean = ''.join(filter(str.isdigit, str(numero_usuario))) or "unknown"
    tipo_clean = str(tipo_conversa).lower().strip()
    grupo_clean = ''.join(filter(str.isdigit, str(grupo_id))) if grupo_id else "pv"
    
    # Monta raw string
    raw = f"{CONTEXT_SALT}:{tipo_clean}:{numero_clean}:{grupo_clean}:{int(time.time() // 86400)}"
    
    # Gera hash
    hash_obj = hashlib.sha256(raw.encode('utf-8'))
    return hash_obj.hexdigest()


def validate_context_id(context_id: str) -> bool:
    """
    Valida formato de context_id.
    
    Args:
        context_id: ID a ser validado
        
    Returns:
        True se formato válido
    """
    if not context_id or not isinstance(context_id, str):
        return False
    
    # SHA256 hex = 64 caracteres
    return len(context_id) == 64 and all(c in '0123456789abcdef' for c in context_id)


# ============================================================
# CLASSE PRINCIPAL DE ISOLAMENTO
# ============================================================

class ContextIsolationManager:
    """
    Gerenciador de isolamento de contexto.
    
    Provides:
    - Criação e gestão de contextos isolados
    - Persistência em banco de dados
    - Migração de dados legados
    - Estatísticas e debugging
    """
    
    _instance = None
    _lock = None
    
    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            cls._lock = __import__('threading').Lock()
            with cls._lock:
                if cls._instance is None:
                    cls._instance = super().__new__(cls)
                    cls._instance._initialized = False
        return cls._instance
    
    def __init__(self):
        if self._initialized:
            return
        
        self._db: Optional[Database] = None
        self._contexts_cache: Dict[str, ConversationContext] = {}
        self._initialized = True
        
        # Logger
        if CONTEXT_ISOLATION_AVAILABLE and config:
            logger.info("✅ ContextIsolationManager inicializado")
        else:
            print("[WARN] ContextIsolationManager: config/database não disponíveis")
    
    def _get_db(self) -> Database:
        """Obtém instância do banco de dados."""
        if self._db is None:
            if Database:
                try:
                    from .config import DB_PATH
                    self._db = Database(DB_PATH)
                except ImportError:
                    self._db = Database()
            else:
                raise RuntimeError("Database não disponível")
        return self._db
    
    # ============================================================
    # CRIAÇÃO E GESTÃO DE CONTEXTOS
    # ============================================================
    
    def get_or_create_context(
        self,
        numero_usuario: str,
        tipo_conversa: str,
        grupo_id: Optional[str] = None,
        metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None
    ) -> ConversationContext:
        """
        Obtém contexto existente ou cria novo.
        
        Args:
            numero_usuario: Número do usuário
            tipo_conversa: "pv" ou "grupo"
            grupo_id: ID do grupo (None para PV)
            metadata: Metadados opcionais para novo contexto
            
        Returns:
            ConversationContext instance
        """
        context_id = generate_context_id(numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)
        
        # Verifica cache
        if context_id in self._contexts_cache:
            ctx = self._contexts_cache[context_id]
            ctx.last_interaction = time.time()
            return ctx
        
        # Tenta carregar do banco
        db = self._get_db()
        ctx_data = db.recuperar_contexto_isolado(context_id)
        
        if ctx_data:
            ctx = ConversationContext.from_dict(ctx_data)
        else:
            # Cria novo contexto
            ctx = ConversationContext(
                context_id=context_id,
                numero_usuario=numero_usuario,
                grupo_id=grupo_id,
                tipo_conversa=tipo_conversa,
                metadata=metadata or {}
            )
            # Salva no banco
            self._save_context(ctx)
        
        # Atualiza cache
        ctx.last_interaction = time.time()
        self._contexts_cache[context_id] = ctx
        
        return ctx
    
    def get_context(
        self,
        numero_usuario: str,
        tipo_conversa: str,
        grupo_id: Optional[str] = None
    ) -> Optional[ConversationContext]:
        """
        Obtém contexto existente (não cria novo).
        
        Args:
            numero_usuario: Número do usuário
            tipo_conversa: "pv" ou "grupo"
            grupo_id: ID do grupo
            
        Returns:
            ConversationContext ou None se não existir
        """
        context_id = generate_context_id(numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)
        
        # Verifica cache
        if context_id in self._contexts_cache:
            return self._contexts_cache[context_id]
        
        # Busca no banco
        db = self._get_db()
        ctx_data = db.recuperar_contexto_isolado(context_id)
        
        if ctx_data:
            ctx = ConversationContext.from_dict(ctx_data)
            self._contexts_cache[context_id] = ctx
            return ctx
        
        return None
    
    def _save_context(self, context: ConversationContext) -> bool:
        """Salva contexto no banco de dados."""
        try:
            db = self._get_db()
            return db.salvar_contexto_isolado(context.to_dict())
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Falha ao salvar contexto: {e}")
            return False
    
    def save_context(self, context: ConversationContext) -> bool:
        """Salva contexto e atualiza cache."""
        context.last_interaction = time.time()
        self._contexts_cache[context.context_id] = context
        return self._save_context(context)
    
    def delete_context(self, context_id: str) -> bool:
        """
        Remove contexto isolado.
        
        Args:
            context_id: ID do contexto a remover
            
        Returns:
            True se removido com sucesso
        """
        if not validate_context_id(context_id):
            logger.warning(f"Context ID inválido: {context_id}")
            return False
        
        # Remove do cache
        if context_id in self._contexts_cache:
            del self._contexts_cache[context_id]
        
        # Remove do banco
        try:
            db = self._get_db()
            return db.deletar_contexto_isolado(context_id)
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Falha ao deletar contexto: {e}")
            return False
    
    # ============================================================
    # GESTÃO DE MEMÓRIA DE CURTO PRAZO
    # ============================================================
    
    def add_message_to_context(
        self,
        context: ConversationContext,
        role: str,
        content: str,
        importancia: float = 1.0,
        emocao: str = "neutral",
        reply_info: Optional[Dict[str, Any]] = None
    ) -> None:
        """
        Adiciona mensagem à memória de curto prazo do contexto.
        
        Args:
            context: ConversationContext
            role: "user" ou "assistant"
            content: Texto da mensagem
            importancia: Peso da mensagem (1.0 = normal, >1.0 = reply)
            emocao: Emoção detectada
            reply_info: Info adicional se for reply
        """
        MAX_MESSAGES = 100  # Configurado pelo usuário
        
        message_entry = {
            "role": role,
            "content": content,
            "timestamp": time.time(),
            "importancia": importancia,
            "emocao": emocao,
            "reply_info": reply_info or {}
        }
        
        # Adiciona à lista
        context.short_memory.append(message_entry)
        
        # Sliding window - remove mensagens antigas
        if len(context.short_memory) > MAX_MESSAGES:
            context.short_memory = context.short_memory[-MAX_MESSAGES:]
        
        # Atualiza timestamp
        context.last_interaction = time.time()
        
        # Salva no banco
        self.save_context(context)
    
    def get_context_window(
        self,
        context: ConversationContext,
        include_replies: bool = True,
        prioritize_replies: bool = True,
        max_messages: int = 100
    ) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Obtém janela de contexto com prioridade para replies.
        
        Args:
            context: ConversationContext
            include_replies: Se deve incluir mensagens de reply
            prioritize_replies: Se deve dar prioridade a replies
            max_messages: Máximo de mensagens a retornar
            
        Returns:
            Lista de mensagens ordenadas por importância
        """
        messages = context.short_memory.copy()
        
        if not messages:
            return []
        
        # Filtra replies se necessário
        if not include_replies:
            messages = [m for m in messages if not m.get('reply_info', {})]
        
        # Ordena por importância (replies primeiro)
        if prioritize_replies:
            messages.sort(key=lambda x: x.get('importancia', 1.0), reverse=True)
        
        # Limita quantidade
        return messages[:max_messages]
    
    def clear_context_memory(self, context: ConversationContext) -> bool:
        """
        Limpa memória de curto prazo do contexto.
        
        Args:
            context: ConversationContext
            
        Returns:
            True se limpo com sucesso
        """
        context.short_memory = []
        context.last_interaction = time.time()
        return self.save_context(context)
    
    # ============================================================
    # LISTAGEM E ESTATÍSTICAS
    # ============================================================
    
    def list_user_contexts(self, numero_usuario: str) -> List[ConversationContext]:
        """
        Lista todos os contextos de um usuário.
        
        Args:
            numero_usuario: Número do usuário
            
        Returns:
            Lista de ConversationContext
        """
        try:
            db = self._get_db()
            contexts_data = db.listar_contextos_usuario(numero_usuario)
            
            contexts = []
            for data in contexts_data:
                ctx = ConversationContext.from_dict(data)
                # Atualiza cache
                self._contexts_cache[ctx.context_id] = ctx
                contexts.append(ctx)
            
            return contexts
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Erro ao listar contextos: {e}")
            return []
    
    def get_stats(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        Retorna estatísticas do sistema de isolamento.
        
        Returns:
            Dicionário com estatísticas
        """
        return {
            "cached_contexts": len(self._contexts_cache),
            "schema_version": SCHEMA_VERSION,
            "context_salt_set": bool(os.getenv("CONTEXT_SALT")),
            "max_messages_per_context": 100
        }
    
    # ============================================================
    # MIGRAÇÃO DE DADOS LEGADOS
    # ============================================================
    
    def migrate_legacy_context(
        self,
        numero_usuario: str,
        grupo_id: Optional[str] = None,
        tipo_conversa: str = "pv"
    ) -> Optional[ConversationContext]:
        """
        Migra contexto legado para novo sistema isolado.
        
        Args:
            numero_usuario: Número do usuário
            grupo_id: ID do grupo
            tipo_conversa: Tipo da conversa
            
        Returns:
            ConversationContext migrado ou None
        """
        # Verifica se contexto já existe
        existing = self.get_context(numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)
        if existing:
            return existing  # Já migrado
        
        # Cria novo contexto
        context = self.get_or_create_context(numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)
        
        logger.info(f"📦 Contexto migrado: {context.display_name}")
        return context


# ============================================================
# FUNÇÕES DE COMPATIBILIDADE
# ============================================================

def get_isolation_manager() -> ContextIsolationManager:
    """Obtém instância singleton do gerenciador."""
    return ContextIsolationManager()


def criar_contexto_isolado(
    numero_usuario: str,
    tipo_conversa: str,
    grupo_id: Optional[str] = None
) -> ConversationContext:
    """
    Factory function para criar contexto isolado.
    
    Args:
        numero_usuario: Número do usuário
        tipo_conversa: "pv" ou "grupo"
        grupo_id: ID do grupo (None para PV)
        
    Returns:
        ConversationContext instance
    """
    manager = get_isolation_manager()
    return manager.get_or_create_context(numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)


# ============================================================
# HELPER PARA API
# ============================================================

def extrair_conversation_id_do_request(data: Dict[str, Any]) -> Tuple[str, str, Optional[str]]:
    """
    Extrai parâmetros para conversation_id de um request da API.
    
    Args:
        data: Payload do request (dict)
        
    Returns:
        Tupla (numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id)
    """
    numero_usuario = data.get('numero', 'anonimo') or 'anonimo'
    tipo_conversa = data.get('tipo_conversa', 'pv')
    
    # Para mensagens de grupo, grupo_id vem em campos diferentes
    grupo_id = data.get('grupo_id') or data.get('contexto_grupo')
    
    return numero_usuario, tipo_conversa, grupo_id


# type: ignore