"""키워드 감성분석 탭.

키워드별 감성 요약, 브랜드x키워드 교차 분석, LLM 이유 태그.
패키지로 분리 (overview, drilldown, detail, cross_analysis, export_kw).
"""
import streamlit as st

from .overview import render_keyword_overview, render_summary_table, render_sentiment_chart
from .drilldown import render_keyword_drilldown, render_competitor_summary, render_competitor_drilldown
from .cross_analysis import render_brand_keyword_cross


def render(data: dict):
    """키워드 분석 탭 렌더링."""
    st.markdown("##### 🔍 키워드 감성 분석")
    st.caption("키워드별 AI 답변 감성 분포와 브랜드 언급 분석")

    keyword_data = data.get("keyword_data", {})
    keywords_list = keyword_data.get("keywords", [])

    if not keywords_list:
        st.info("키워드 분석 데이터가 없습니다. 실행요청 탭에서 키워드 분석을 실행해주세요.")
        return

    # Brand type toggle
    brand_mode = st.radio(
        "분석 대상",
        options=["🏠 자사 브랜드", "🏢 경쟁사 브랜드"],
        horizontal=True,
        key="sentiment:kw_brand_mode",
    )
    is_competitor = brand_mode == "🏢 경쟁사 브랜드"

    if is_competitor:
        _render_competitor_view(data)
    else:
        _render_inhouse_view(data, keywords_list)


def _render_inhouse_view(data: dict, keywords_list: list[dict]):
    """자사 브랜드 키워드 분석."""
    # --- Overview Card ---
    render_keyword_overview(keywords_list)

    # --- Section 1: Summary Table ---
    render_summary_table(keywords_list)

    # --- Section 2: Sentiment Comparison Chart ---
    st.markdown("---")
    render_sentiment_chart(keywords_list)

    # --- Section 3: Keyword Drill-down (includes export) ---
    st.markdown("---")
    render_keyword_drilldown(data, keywords_list)

    # --- Section 4: Brand x Keyword Cross Analysis ---
    st.markdown("---")
    render_brand_keyword_cross(data)


def _render_competitor_view(data: dict):
    """경쟁사 키워드 LLM 분석 결과."""
    st.markdown("##### 🏢 경쟁사 키워드 LLM 분석")
    st.caption("경쟁사만 언급된 문장에 대한 LLM 감성 분석 결과")

    # Competitor summary card
    render_competitor_summary(data)

    # Cross analysis
    st.markdown("---")
    render_brand_keyword_cross(data, competitor=True)

    # Drill-down
    st.markdown("---")
    render_competitor_drilldown(data)