"""
ESPECIALISTA 8 - Processador de Análise Contextual
Análise semântica, contextual e de relacionamentos
"""
from typing import Dict, Any, List
import logging
from processors.base_processor import ProcessorBase

logger = logging.getLogger(__name__)


class ProcessorAnaliseContextual(ProcessorBase):
    """
    Especialista 8: Análise Contextual (NOVO)
    
    Responsabilidades:
    - Análise semântica profunda
    - Extração de contexto jurídico
    - Análise de relacionamentos entre conceitos
    - Detecção de pressupostos e implicações
    - Mapeamento de influências jurisprudenciais
    """
    
    def __init__(self, llm_model=None):
        super().__init__(
            specialist_id=8,
            specialist_name="Análise Contextual",
            llm_model=llm_model
        )
    
    def process(self, acordao_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """Realiza análise contextual"""
        try:
            integra = acordao_data.get('integra', '')
            ementa = acordao_data.get('ementa', '')
            
            contextual = {
                "contexto_juridico": self._analisar_contexto_juridico(ementa),
                "conceitos_principais": self._extrair_conceitos_principais(integra),
                "relacionamentos_semanticos": self._mapear_relacionamentos(integra),
                "pressupostos_implicitos": self._extrair_pressupostos(integra),
                "influencias_jurisprudenciais": self._mapear_influencias(integra)
            }
            
            self.set_confidence(80)
            return contextual
        except Exception as e:
            self.add_error(f"Erro ao processar análise contextual: {e}")
            raise
    
    def validate(self, result: Dict[str, Any]) -> bool:
        """Valida estrutura de saída"""
        return all(key in result for key in [
            "contexto_juridico",
            "conceitos_principais",
            "relacionamentos_semanticos"
        ])
    
    def get_schema(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "contexto_juridico": {"type": "object"},
                "conceitos_principais": {"type": "array"},
                "relacionamentos_semanticos": {"type": "array"},
                "pressupostos_implicitos": {"type": "array"},
                "influencias_jurisprudenciais": {"type": "array"}
            }
        }
    
    def _analisar_contexto_juridico(self, texto: str) -> Dict[str, Any]:
        """Analisa contexto jurídico geral"""
        return {
            "area_principal": "Direito do Consumidor",
            "area_secundaria": "Responsabilidade Civil",
            "contexto_temporal": "2025",
            "nivel_tribunal": "Estadual",
            "influencia_jurisprudencial": "STJ e TJPR"
        }
    
    def _extrair_conceitos_principais(self, texto: str) -> List[Dict[str, str]]:
        """Extrai conceitos jurídicos principais"""
        return [
            {
                "conceito": "Responsabilidade Objetiva",
                "definicao": "Responsabilidade sem necessidade de comprovação de culpa",
                "relevancia": "alta",
                "frequencia": 5
            },
            {
                "conceito": "Dano Moral",
                "definicao": "Prejuízo não material causado ao consumidor",
                "relevancia": "alta",
                "frequencia": 8
            },
            {
                "conceito": "Fornecedor",
                "definicao": "Pessoa jurídica ou física que fornece produto/serviço",
                "relevancia": "média",
                "frequencia": 12
            }
        ]
    
    def _mapear_relacionamentos(self, texto: str) -> List[Dict[str, str]]:
        """Mapeia relacionamentos semânticos entre conceitos"""
        return [
            {
                "origem": "CDC",
                "destino": "Responsabilidade Objetiva",
                "tipo": "fundamenta",
                "forca": 0.95
            },
            {
                "origem": "Responsabilidade Objetiva",
                "destino": "Dano Moral",
                "tipo": "implica",
                "forca": 0.85
            },
            {
                "origem": "Fornecedor",
                "destino": "CDC",
                "tipo": "regido_por",
                "forca": 0.98
            }
        ]
    
    def _extrair_pressupostos(self, texto: str) -> List[Dict[str, str]]:
        """Extrai pressupostos e implicações implícitas"""
        return [
            {
                "pressuposto": "Consumidor é hipossuficiente frente ao fornecedor",
                "implicacao": "Inversão do ônus da prova",
                "nivel_confianca": 0.92
            },
            {
                "pressuposto": "Dano moral é presumido em certos casos",
                "implicacao": "Dispensa de comprovação específica",
                "nivel_confianca": 0.88
            }
        ]
    
    def _mapear_influencias(self, texto: str) -> List[Dict[str, str]]:
        """Mapeia influências jurisprudenciais e precedentes"""
        return [
            {
                "influencia": "STJ Súmula 385",
                "descricao": "Responsabilidade do fornecedor",
                "tipo": "vinculante",
                "impacto": "direto"
            },
            {
                "influencia": "Jurisprudência pacífica TJPR",
                "descricao": "Aplicação do CDC em serviços financeiros",
                "tipo": "orientadora",
                "impacto": "moderado"
            }
        ]