from crewai import Agent, Task
from modules import llm_open_4m
from schemas import CourseSchema


def course_structuring_agent(): 
    model = llm_open_4m()
    return Agent(
    name="CourseStructuringAgent",
    role="Educational Content Structuring Expert",
    goal=(
        "تحليل تصور فني (أو أكثر) لكتاب/حقيبة تدريبية "
        "وتحويله إلى هيكل تدريبي JSON واضح ومنضبط بدون كتابة محتوى."
    ),
    backstory=(
        "أنت خبير تصميم مناهج وحقائب تدريبية. "
        "تجيد التعامل مع ملفات غير منظمة، ومحتوى متكرر أو موزع على أكثر من مستند. "
        "مهمتك استخراج الهيكل العلمي فقط: وحدات + عناوين فرعية + نواتج تعلم. "
        "تلتزم التزامًا صارمًا بعدم تغيير أي عنوان ورد كما هو."
    ),
    llm=model,
    verbose=False,
    memory=False,
    allow_delegation=False,
)


def course_structuring_task(course_structuring_agent):
    return Task(
    agent=course_structuring_agent,
    output_json=CourseSchema,
    description="""
أنت خبير في تصميم المناهج وبناء الحقائب التدريبية الاحترافية.

سيتم تزويدك بـ:
- نص واحد أو أكثر (قد يكونوا من ملفين مختلفين) يمثلون:
  • تصور فني للكتاب
  • وصف الكتاب
  • نواتج التعلم
  • الفئة المستهدفة
  • تقسيم الفصول والعناوين

⚠️ ملاحظات مهمة عن النص:
- النص قد يحتوي على:
  - شعارات، أسماء جهات، ترويسات تصميمية
  - تكرار أو اختلاف في الصياغة
- هذه العناصر غير التعليمية يجب تجاهلها تمامًا
- اعتبر كل النصوص كأنها تمثل كتابًا واحدًا

========================
النصوص المُدخلة:
========================
{merged_book_text}

========================
البيانات الإضافية (قد تكون فارغة):
========================
- course_name: {course_name}
- course_audience: {course_audience}
- course_description: {course_description}
- learning_outcomes (إن وُجدت): {learning_outcomes}

========================
🎯 المطلوب منك:
========================

1) هيكلة المحتوى:
- كل فصل = Unit واحد
- عنوان الفصل = unit_name
- العناوين أو النقاط داخل الفصل = topics
- تجاهل المقدمة والخاتمة ككيانات مستقلة
- ❗ يُمنع منعًا باتًا:
  - إعادة صياغة العناوين
  - تحسين لغوي
  - دمج أو تقسيم العناوين

2) Learning Outcomes:
- استخدم learning_outcomes المُدخلة كما هي إن وُجدت
- إذا لم تكن موجودة:
  - أنشئ Learning Outcomes عامة للكورس
  - بصياغة تعليمية احترافية (يكون المتدرب قادرًا على...)
  - لا تكرر عناوين الوحدات حرفيًا

3) course_description:
- إذا كانت موجودة → لا تغيّرها
- إذا كانت فارغة → أنشئ وصفًا احترافيًا بناءً على المحتوى

4) course_audience:
- إذا كانت موجودة → لا تغيّرها
- إذا كانت فارغة → استنتج الفئة الأنسب بدقة

5) وحدات التدريب:
- لكل Unit:
  - unit_name: اسم الفصل كما ورد
  - topics: قائمة بالعناوين الفرعية فقط
  - outcome: ناتج تعلم خاص بهذه الوحدة (جملة واحدة)

========================
📦 الإخراج النهائي:
========================
- JSON فقط
- مطابق تمامًا لـ CourseSchema
- بدون أي شرح أو نص خارج JSON

⚠️ أي حقل غير موجود في الـ Schema = مرفوض
""",
    expected_output="Strict JSON matching CourseSchema schema.",
    async_execution=False,
)