features/research/content_actions.py

"""콘텐츠 액션 가이드 (R-5).

GapScore OPPORTUNITY 토픽 기반 콘텐츠 제작 제안.
Cross-Model 분석 데이터를 활용하여 구체적 액션 아이템 생성.
"""

import streamlit as st
import pandas as pd

from core.supabase_client import get_gap_scores, get_topic_clusters


# Content strategy templates per quadrant
STRATEGY_TEMPLATES = {
    "OPPORTUNITY": {
        "priority": "🔴 높음",
        "action": "콘텐츠 제작",
        "detail": (
            "사용자가 자주 검색하지만 AI가 인용할 만한 콘텐츠가 부족합니다. "
            "이 토픽에 대한 전문 콘텐츠를 제작하면 AI 답변에 인용될 확률이 높습니다."
        ),
        "tactics": [
            "FAQ 페이지에 이 토픽 관련 질문-답변 추가",
            "통계/데이터 포함 — AI 인용 확률 +41% (GEO 연구)",
            "30-50단어 자기 완결형 답변 문단 포함 (Answer Capsule)",
            "Schema Markup 추가 — AI 인용 확률 2.5배 증가",
        ],
    },
    "SATURATED": {
        "priority": "🟡 중간",
        "action": "차별화 강화",
        "detail": (
            "수요와 공급 모두 높은 경쟁 토픽입니다. "
            "기존 콘텐츠와 차별화된 전문성이나 고유 데이터가 필요합니다."
        ),
        "tactics": [
            "자체 연구 데이터/케이스 스터디 추가",
            "기존 인용 소스 분석 → 빠진 각도(angle) 발굴",
            "E-E-A-T 신호 강화 (저자 전문성, 인용 출처 명시)",
            "비교표/데이터 시각화로 정보 밀도 높이기",
        ],
    },
    "LATENT_AUTHORITY": {
        "priority": "🟢 낮음",
        "action": "유지 + 모니터링",
        "detail": (
            "이미 AI에 인용되고 있지만 검색 수요가 낮습니다. "
            "기존 콘텐츠를 유지하며 수요 변화를 모니터링하세요."
        ),
        "tactics": [
            "기존 인용 콘텐츠의 최신 업데이트 유지",
            "Demand 증가 추세 감지 시 콘텐츠 확장",
            "인용되는 구체적 문장/구절 파악 → 강화",
        ],
    },
    "NICHE": {
        "priority": "⚪ 관망",
        "action": "선택적 실험",
        "detail": (
            "수요와 공급 모두 낮은 틈새 영역입니다. "
            "시장이 성장하면 선점 효과를 볼 수 있습니다."
        ),
        "tactics": [
            "낮은 비용으로 기본 콘텐츠 마련 (선점)",
            "관련 키워드 트렌드 모니터링",
        ],
    },
}


def render_content_actions(base_ctx: dict, pair: dict):
    """Render content action guide based on GapScore analysis."""
    campaign_chatgpt = pair["campaign_chatgpt"]
    campaign_gemini = pair["campaign_gemini"]

    st.caption(
        "Demand-Supply Gap 분석 결과를 기반으로 **구체적 콘텐츠 전략**을 제안합니다."
    )

    matches = get_gap_scores(campaign_chatgpt, campaign_gemini)
    if not matches:
        st.warning("GapScore 데이터가 없습니다.")
        return

    # Fetch cluster details for sample_fanouts and top_sources
    chatgpt_clusters = get_topic_clusters(campaign_chatgpt, source="chatgpt")
    gemini_clusters = get_topic_clusters(campaign_gemini, source="gemini")

    chatgpt_map = {c["id"]: c for c in chatgpt_clusters}
    gemini_map = {c["id"]: c for c in gemini_clusters}

    # --- Overview: Quadrant distribution ---
    quadrant_counts = {}
    for m in matches:
        q = m.get("quadrant", "NICHE")
        quadrant_counts[q] = quadrant_counts.get(q, 0) + 1

    opp_count = quadrant_counts.get("OPPORTUNITY", 0)
    sat_count = quadrant_counts.get("SATURATED", 0)

    col1, col2, col3 = st.columns(3)
    with col1:
        st.metric("콘텐츠 제작 필요", f"{opp_count}개 토픽",
                   help="OPPORTUNITY: Demand 높음 + Supply 낮음")
    with col2:
        st.metric("차별화 필요", f"{sat_count}개 토픽",
                   help="SATURATED: Demand 높음 + Supply 높음")
    with col3:
        st.metric("총 분석 토픽", f"{len(matches)}개")

    st.markdown("---")

    # --- Priority Action List ---
    st.markdown("### 우선 액션 리스트")
    st.caption("GapScore 순으로 정렬. OPPORTUNITY 토픽이 최우선입니다.")

    # Summary table
    rows = []
    for i, m in enumerate(matches, 1):
        q = m.get("quadrant", "NICHE")
        strategy = STRATEGY_TEMPLATES.get(q, STRATEGY_TEMPLATES["NICHE"])
        rows.append({
            "순위": i,
            "토픽 (Demand)": (m.get("chatgpt_label") or "")[:35],
            "토픽 (Supply)": (m.get("gemini_label") or "")[:35],
            "GapScore": f"{float(m.get('gap_score', 0)):.4f}",
            "Quadrant": q.replace("_", " ").title(),
            "액션": strategy["action"],
            "우선순위": strategy["priority"],
        })

    df = pd.DataFrame(rows)
    st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)

    st.markdown("---")

    # --- Detailed Action Cards for Top OPPORTUNITY topics ---
    opportunity_matches = [m for m in matches if m.get("quadrant") == "OPPORTUNITY"]

    if opportunity_matches:
        st.markdown("### OPPORTUNITY 토픽 상세 가이드")
        st.caption(
            "콘텐츠 제작 ROI가 가장 높은 토픽입니다. "
            "사용자가 자주 묻지만 AI가 인용할 콘텐츠가 부족합니다."
        )

        for i, m in enumerate(opportunity_matches[:10], 1):
            chatgpt_label = m.get("chatgpt_label", "Unknown")
            gap = float(m.get("gap_score") or 0)
            demand = float(m.get("demand_percentile") or 0)
            supply = float(m.get("supply_percentile") or 0)

            chatgpt_detail = chatgpt_map.get(m["chatgpt_cluster_id"], {})
            gemini_detail = gemini_map.get(m["gemini_cluster_id"], {})

            with st.expander(f"#{i} {chatgpt_label} (GapScore: {gap:.4f})", key=f"research:opp_action:{m['id']}"):
                left, right = st.columns(2)

                with left:
                    st.markdown("**Gap 분석**")
                    st.write(f"- Demand (ChatGPT): {demand:.0%}")
                    st.write(f"- Supply (Gemini): {supply:.0%}")
                    st.write(f"- Gap: Demand {demand:.0%} vs Supply {supply:.0%}")

                    # Sample fanouts = what users ask
                    samples = chatgpt_detail.get("sample_fanouts") or []
                    if samples:
                        st.markdown("**사용자가 묻는 질문들:**")
                        for s in samples[:5]:
                            st.write(f"  - {s}")

                with right:
                    st.markdown("**콘텐츠 전략**")
                    strategy = STRATEGY_TEMPLATES["OPPORTUNITY"]
                    st.info(strategy["detail"])

                    st.markdown("**구체적 실행 항목:**")
                    for tactic in strategy["tactics"]:
                        st.write(f"- {tactic}")

                    # Show Gemini citation examples if available
                    gemini_samples = gemini_detail.get("sample_fanouts") or []
                    if gemini_samples:
                        st.markdown("**AI가 현재 인용하는 문구 예시:**")
                        for s in gemini_samples[:3]:
                            st.write(f"  > {s}")
                        st.caption("이런 형태의 문장을 콘텐츠에 포함하세요.")

                    # Show top sources if available
                    top_sources = gemini_detail.get("top_sources")
                    if top_sources and isinstance(top_sources, list):
                        domains = [s.get("host_url", s.get("url", "")) for s in top_sources[:5]]
                        if domains:
                            st.markdown("**현재 AI 인용 출처:**")
                            for d in domains:
                                st.write(f"  - {d}")
                            st.caption("이 출처들이 다루지 않는 각도를 찾으세요.")
    else:
        st.success("모든 토픽에 충분한 Supply가 있습니다. 차별화 전략에 집중하세요.")

    # --- SATURATED topics brief ---
    saturated_matches = [m for m in matches if m.get("quadrant") == "SATURATED"]
    if saturated_matches:
        st.markdown("---")
        st.markdown("### SATURATED 토픽 요약")
        st.caption("차별화가 필요한 경쟁 토픽입니다.")

        for i, m in enumerate(saturated_matches[:5], 1):
            label = m.get("chatgpt_label", "Unknown")
            gap = float(m.get("gap_score", 0))

            with st.expander(f"#{i} {label} (GapScore: {gap:.4f})", key=f"research:sat_action:{m['id']}"):
                strategy = STRATEGY_TEMPLATES["SATURATED"]
                st.info(strategy["detail"])
                st.markdown("**실행 항목:**")
                for tactic in strategy["tactics"]:
                    st.write(f"- {tactic}")