from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
from pydantic import BaseModel
from typing import List

app = FastAPI()
app.mount("/static", StaticFiles(directory="."), name="static")

class DomainScore(BaseModel):
    name: str
    score: int

class AnalysisRequest(BaseModel):
    overall: int
    domains: List[DomainScore]

@app.post("/analyze")
async def analyze(data: AnalysisRequest):
    analysis = f"""
🔒 **ANÁLISIS AVANZADO DE CIBERSEGURIDAD - DOCTOR LINUX**

**PUNTAJE GLOBAL:** {data.overall}%

**EVALUACIÓN ESTRATÉGICA:**
{"✅ POSTURA SÓLIDA - Controles robustos implementados" if data.overall >= 80 else 
 "⚠️ POSTURA MEDIA - Se requieren mejoras en controles críticos" if data.overall >= 60 else 
 "🚨 RIESGO ELEVADO - Atención inmediata requerida en múltiples áreas"}

**ANÁLISIS DETALLADO POR DOMINIO:**
{chr(10).join([f"• {domain.name}: {domain.score}% - {get_domain_analysis(domain.name, domain.score)}" for domain in data.domains])}

**RIESGOS IDENTIFICADOS:**
{get_risk_analysis(data.domains)}

**RECOMENDACIONES PRIORITARIAS:**
1. Implementar controles básicos en áreas críticas
2. Establecer monitoreo continuo 24/7
3. Desarrollar plan de respuesta a incidentes
4. Realizar auditoría de seguridad profunda
5. Capacitar equipo en mejores prácticas

**ROADMAP SUGERIDO:**
• SEMANA 1: Contención de riesgos críticos
• SEMANA 2-4: Implementación controles básicos  
• MES 2-3: Mejora de madurez operacional
• MES 4-6: Optimización y automatización

---
*Análisis generado por Doctor Linux - Expertos en Ciberseguridad Operativa*
"""
    return {"analysis": analysis}

def get_domain_analysis(name, score):
    if score >= 80:
        return "Control robusto - Mantener y documentar"
    elif score >= 60:
        return "Control aceptable - Mejorar procesos"
    else:
        return "Control crítico - Acción inmediata requerida"

def get_risk_analysis(domains):
    critical = [d for d in domains if d.score < 60]
    medium = [d for d in domains if 60 <= d.score < 80]
    
    analysis = ""
    if critical:
        analysis += "🚨 RIESGOS CRÍTICOS:\n"
        analysis += chr(10).join([f"   - {d.name} ({d.score}%): Exposición alta\n" for d in critical])
    
    if medium:
        analysis += "⚠️ RIESGOS MEDIOS:\n"
        analysis += chr(10).join([f"   - {d.name} ({d.score}%): Mejora necesaria\n" for d in medium])
    
    return analysis

@app.get("/")
async def read_root():
    try:
        with open("index.html", "r", encoding="utf-8") as f:
            return HTMLResponse(content=f.read())
    except:
        return HTMLResponse(content="<h1>Error: Archivo index.html no encontrado</h1>")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)