package memory

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"strings"
	"sync"

	"git.yeij.top/AskaEth/Cyrene_v2/internal/runtime/model"
)

// extractSystemPrompt 告诉 model.Adapter 如何产出候选记忆：
// 一个 JSON 对象数组，每个对象一条值得持久化的记忆。格式固定，
// 以便 parseCandidates 确定性地反序列化。溯源（source_conversation）
// 刻意不在其中：它由持久化层盖真实 session/message id，绝不由模型生成
// （裁决 04.4.3，见 source.go）。
//
// 2026-10-13（design/03 §10.3 的 **B 级：提示词加固**）：prompt 里补上
// **正向清单一句话 + 反例清单一句话 + 明确允许返回 `[]`**。回应主人原话
// 「**收窄提取器，确实要给他一个主动式的记忆留存规则，不能想到什么都往记忆里
// 写**」。
//
// 🔴 为什么提示词**只是辅助**（design/03 §10.2）：提示词产出是自由文本，**不可
// 验收**（测试只能断言「模型有没有听话」），且判据落在提示词上违反 AGENTS §9
// 「判据靠元数据，不靠提示词」。**真正的防线是 A 级规则闸**（extract_retention.go
// → judgeIngest，纯函数、可单测、在唯一写路径上）；这里的两份清单是**同源口径的
// 第二道**，让模型与规则闸朝同一个方向使劲，而不是各写各的。
//
// 「允许返回 `[]`」是 Mem0 官方口径（design/23 §2：官方原话「Include examples
// that should produce []」）—— 不写这一句，模型会为了「有产出」而硬凑。
const extractSystemPrompt = `你是记忆提取器。从对话中提取**值得长期记住**的记忆项。

只保留这些（正向清单）：
- 长期事实：身份、住址、职业、家庭成员、健康约束（过敏、忌口、长期用药）。
- 稳定偏好：口味、作息、喜欢什么、讨厌什么。
- 关系里程碑：约定、承诺、共同经历、纪念日、称呼习惯。
- 项目约定：编号规则、暗号、路径、命名约定。
- 能力边界：主人明确说过的「不要做 X」。

下面这些**不要提取**（反例清单）：
- 寒暄与致谢：「谢谢」「早上好」「辛苦啦」「晚安」。
- 情绪波动：「今天好累」「心情不错」。
- 一次性琐事与任务指令：「帮我订个 7 点的闹钟」「把这个文件转成 pdf」。
- 时效性数据：当前时间、天气、「现在几点了」。
- 助手自己说过的话 —— 只提取主人这边的长期事实与偏好。
- 不确定的推断（「他可能喜欢 X」）：拿不准就不要提取。

**允许返回空数组 []**：一轮对话里没有值得长期记住的内容时，正确做法就是回
[]，不要为了凑数而提取。

只输出一个 JSON 数组，不要任何其他文字。每个元素形如：
{"content":"记忆内容","scope":"user|persona|project","kind":"relationship|world_event","tags":["标签"],"confidence":0.9,"project_id":"可选项目id"}
去噪去重：只保留值得长期记住的，忽略寒暄与临时信息。`

// llmCandidate 是提取器要求 LLM 输出的线上形状：每条候选
// 记忆一个 JSON 对象。模型未给出合法值时，Scope/Kind 取提取器配置的
// 默认值。不含 source_conversation：
// 模型即使回填该键也会被忽略（结构化溯源只来自持久化层）。
type llmCandidate struct {
	Content    string   `json:"content"`
	Scope      string   `json:"scope"`
	Kind       string   `json:"kind"`
	Tags       []string `json:"tags"`
	Confidence float64  `json:"confidence"`
	ProjectID  string   `json:"project_id"`
}

// LLMExtractor 让 model.Adapter 从对话中推导候选记忆条目
// 来实现 Extractor（design §1 LLM 异步自动提取）。它把 LLM
// 调用在 Extract 中同步执行，在 ExtractAsync 中放到后台 goroutine 执行。
//
// 它是幂等且并发安全的：候选内容会规范化，
// 并在互斥锁保护的 seen 集合上去重，因此对同一条
// 记忆重复提取不会产生第二份，同一对话中两次出现的
// 相同内容会合并为一条。
type LLMExtractor struct {
	adapter   model.Adapter
	personaID string
	roleID    string
	scope     Scope
	kind      Kind

	mu   sync.Mutex
	seen map[string]struct{}
}

// NewLLMExtractor 构建 LLMExtractor，当模型未另行指定时，其提取出的条目默认为
// ScopePersona + KindRelationship，并以
// personaID/roleID 为作者。角色是*默认值*，不是
// 权威：多角色调用方（运行时循环，design/22 §4.2）以空
// 角色构建提取器，并在持久化时用产出该轮对话的角色给每条条目
// 盖章，因此要构建与角色无关的提取器就传 ""。nil adapter 在
// 使用期经 ErrNilAdapter 拒绝，与运行时其余部分的
// 惰性构造模式一致；调用方可先传 nil 构建结构体、之后再接上
// adapter。
func NewLLMExtractor(adapter model.Adapter, personaID, roleID string) *LLMExtractor {
	return &LLMExtractor{
		adapter:   adapter,
		personaID: personaID,
		roleID:    roleID,
		scope:     ScopePersona,
		kind:      KindRelationship,
		seen:      make(map[string]struct{}),
	}
}

// Extract 返回 adapter 从 conversation 推导出的候选记忆条目。
// nil adapter 返回 ErrNilAdapter；ctx 被取消会在 LLM 调用前
// 中止。响应按 JSON 数组解析，然后
// 去重，因此本提取器已提取过的条目会被丢弃。
func (e *LLMExtractor) Extract(ctx context.Context, conversation []model.Message) ([]MemoryItem, error) {
	if e.adapter == nil {
		return nil, ErrNilAdapter
	}
	if err := ctx.Err(); err != nil {
		return nil, err
	}
	resp, err := e.adapter.Chat(ctx, model.Request{
		Messages: buildExtractionPrompt(conversation),
		Purpose:  "memory_extract",
	}, model.Options{})
	if err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("memory: llm extract: %w", err)
	}
	cands, err := parseCandidates(resp.Content)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	return e.dedupeAndBuild(cands), nil
}

// AsyncResult 是一次 ExtractAsync 调用的结果：候选条目
// 或中止提取的错误。
type AsyncResult struct {
	Items []MemoryItem
	Err   error
}

// ExtractAsync 把对话提交给后台 goroutine，并返回一个
// channel：提取完成时投递恰好一条 AsyncResult，随后由该 goroutine
// 关闭。nil adapter 立即返回 ErrNilAdapter。若 ctx 在 goroutine 运行前
// 被取消，结果携带取消错误。
// 由于 Extract 幂等，对同一条记忆重复异步提取是
// 安全的，绝不会双写。
func (e *LLMExtractor) ExtractAsync(ctx context.Context, conversation []model.Message) (<-chan AsyncResult, error) {
	if e.adapter == nil {
		return nil, ErrNilAdapter
	}
	out := make(chan AsyncResult, 1)
	go func() {
		defer close(out)
		if err := ctx.Err(); err != nil {
			out <- AsyncResult{Err: err}
			return
		}
		items, err := e.Extract(ctx, conversation)
		out <- AsyncResult{Items: items, Err: err}
	}()
	return out, nil
}

// buildExtractionPrompt 把对话转成模型请求消息：
// 系统指令,外加一条携带对话记录的用户消息。
func buildExtractionPrompt(conversation []model.Message) []model.Message {
	var b strings.Builder
	for _, m := range conversation {
		b.WriteString(string(m.Role))
		b.WriteString(": ")
		b.WriteString(messageText(m))
		b.WriteByte('\n')
	}
	return []model.Message{
		model.TextMessage(model.RoleSystem, extractSystemPrompt),
		model.TextMessage(model.RoleUser, b.String()),
	}
}

// parseCandidates 把 adapter 的文本响应解码为候选。被围栏包裹的
// ```json 块会被剥离，模型因此可以用 markdown 包住数组。空
// 或非数组内容不产出候选；JSON 格式错误则报错，
// 由调用方决定重试还是回退。
func parseCandidates(s string) ([]llmCandidate, error) {
	s = strings.TrimSpace(s)
	if strings.HasPrefix(s, "```") {
		s = strings.TrimPrefix(s, "```")
		s = strings.TrimSuffix(s, "```")
		s = strings.TrimSpace(s)
		s = strings.TrimPrefix(s, "json")
		s = strings.TrimSpace(s)
	}
	if s == "" {
		return nil, nil
	}
	if strings.HasPrefix(s, "{") {
		return nil, fmt.Errorf("memory: llm candidates: expected a JSON array")
	}
	var cands []llmCandidate
	if err := json.Unmarshal([]byte(s), &cands); err != nil {
		return nil, fmt.Errorf("memory: decode llm candidates: %w", err)
	}
	if cands == nil {
		return nil, nil
	}
	return cands, nil
}

// dedupeAndBuild 把合法候选转成 MemoryItem，丢弃空内容
// 以及本提取器已产出的内容（幂等去重）。它
// 要求持有 e.mu；只有合法条目才标记其去重键，因此格式错误的候选
// 不会压掉之后内容相同的合法候选。
//
// 这里不要求 persona，尽管 MemoryItem.validate 要求一个：
// 与角色无关的提取器（personaID == ""）是合法的 —— 知道
// 该轮角色的调用方（循环）在持久化条目时盖上角色 —— 而
// 在此拒绝条目会静默丢掉多角色
// 进程的每一条记忆。只有本包能判断的
// content/scope/kind 仍会施加。SourceConversation 同理刻意留空：由提取调用点（持久化层）
// 盖真实 session/message id（裁决 04.4.3，见 source.go）。
func (e *LLMExtractor) dedupeAndBuild(cands []llmCandidate) []MemoryItem {
	e.mu.Lock()
	defer e.mu.Unlock()

	out := make([]MemoryItem, 0, len(cands))
	for _, c := range cands {
		content := strings.TrimSpace(c.Content)
		if content == "" {
			continue
		}
		key := dedupeKey(content)
		if _, ok := e.seen[key]; ok {
			continue
		}
		it := MemoryItem{
			PersonaID:  e.personaID,
			RoleID:     e.roleID,
			ProjectID:  strings.TrimSpace(c.ProjectID),
			Scope:      Scope(normalizeScope(c.Scope, string(e.scope))),
			Kind:       Kind(normalizeKind(c.Kind, string(e.kind))),
			Content:    content,
			Tags:       c.Tags,
			Confidence: c.Confidence,
		}
		if !it.Scope.valid() || !it.Kind.valid() {
			continue
		}
		e.seen[key] = struct{}{}
		out = append(out, it)
	}
	return out
}

// dedupeKey 为幂等去重规范化内容：大小写折叠并
// 压缩空白，因此「记住 A」与「记住 a」会归并为同一条记忆。
func dedupeKey(content string) string {
	return strings.Join(strings.Fields(strings.ToLower(content)), " ")
}

// normalizeScope 在 s 命名了已定义作用域时返回 s，否则返回 fallback。
func normalizeScope(s, fallback string) string {
	if Scope(s).valid() {
		return s
	}
	return fallback
}

// normalizeKind 在 s 命名了已定义 kind 时返回 s，否则返回 fallback。
func normalizeKind(s, fallback string) string {
	if Kind(s).valid() {
		return s
	}
	return fallback
}