"""감성 분석 Feature Plugin.

API: /api/v1/sentiment
"""
import streamlit as st

from . import run, overview, in_house, competitor, keyword_analysis, feedback, summary
from .data import load_sentiment_data

FEATURE_CONFIG = {
    "key": "sentiment",
    "name": "감성 분석",
    "icon": "📊",
    "description": "AI 플랫폼의 브랜드 감성 분석 결과",
    "api_base": "/api/v1/sentiment",
    "order": 1,
}


def render(base_ctx):
    """감성 분석 feature 렌더링."""
    with st.spinner("감성 분석 데이터 로딩 중..."):
        data = load_sentiment_data(
            base_ctx.get("api_key") or "",
            base_ctx["campaign_id"],
            access_token=base_ctx.get("access_token") or "",
        )

    if data is None:
        st.error("감성 분석 데이터 로딩 실패")
        return

    # Inject base_ctx fields into data
    data["campaign_name"] = base_ctx.get("campaign_name", "")

    # 1. Feature summary
    summary.render_summary(data)

    # 2. Sub-tabs
    tabs = st.tabs([
        "🚀 실행요청",
        "📊 오버뷰",
        "🏠 자사 브랜드",
        "🏢 경쟁사",
        "🔍 키워드 분석",
    ])

    tab_renderers = [
        ("실행요청", run.render),
        ("오버뷰", overview.render),
        ("자사 브랜드", in_house.render),
        ("경쟁사", competitor.render),
        ("키워드 분석", keyword_analysis.render),
    ]
    for tab, (label, renderer) in zip(tabs, tab_renderers):
        with tab:
            try:
                renderer(data)
            except Exception as e:
                st.error(f"{label} 로딩 실패: {e}")

    # 3. Feedback (below tabs)
    feedback.render_feedback_stats(data.get("feedback_stats", {}))