"""Сырой текст задания → плоская карточка (LangChain structured output)."""
from __future__ import annotations

import os
import sys

from dotenv import load_dotenv
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

load_dotenv()

BROJS_INFERENCE_URL = "https://platform.brojs.ru/jrnl-bh/api/inference/v1"
DEFAULT_MODEL = "openai/gpt-oss-20b:free"

DEFAULT_INPUT = (
    "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
    "Оценка: за полноту и за пример кода."
)


class AssignmentCard(BaseModel):
    """Плоская карточка задания из одной формулировки."""

    title: str = Field(description="Краткий заголовок задания")
    subject: str = Field(description="Предмет или тема (например LangChain, Python)")
    deadline_hint: str = Field(
        description="Срок в свободной форме (например «к пятнице», «до 20 марта»)"
    )
    deliverable_type: str = Field(
        description="Что нужно сдать: отчёт, код, презентация и т.п."
    )
    grading_hints: list[str] = Field(
        description="Список критериев или упоминаний про оценку"
    )


def _api_key() -> str:
    return (
        os.getenv("OPENAI_API_KEY")
        or os.getenv("JOURNAL_MCP_PAT")
        or os.getenv("JOURNAL_TOKEN")
        or ""
    )


def _base_url() -> str:
    if os.getenv("OPENAI_BASE_URL"):
        return os.environ["OPENAI_BASE_URL"]
    if os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
        return os.getenv("OPENROUTER_BASE_URL", "https://openrouter.ai/api/v1")
    return BROJS_INFERENCE_URL


def _model() -> str:
    return os.getenv("OPENAI_MODEL") or os.getenv("OPENROUTER_MODEL") or DEFAULT_MODEL


def build_chain():
    """Цепочка prompt | llm | parser — точка входа для автопроверки."""
    parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=AssignmentCard)
    prompt = PromptTemplate(
        template=(
            "Ты модуль разбора учебных заданий. Из одной формулировки преподавателя "
            "извлеки поля карточки. Не задавай уточняющих вопросов — только структурированный ответ.\n\n"
            "Формулировка задания:\n{assignment_text}\n\n"
            "{format_instructions}"
        ),
        input_variables=["assignment_text"],
        partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
    )
    llm = ChatOpenAI(
        model=_model(),
        base_url=_base_url(),
        api_key=_api_key(),
        temperature=0.0,
    )
    return prompt | llm | parser


def parse_assignment_text(assignment_text: str) -> AssignmentCard:
    return build_chain().invoke({"assignment_text": assignment_text})


def human_summary(card: AssignmentCard) -> str:
    """Краткая человекочитаемая сводка."""
    hints = ", ".join(card.grading_hints) if card.grading_hints else "—"
    return (
        f"Заголовок: {card.title}\n"
        f"Тема: {card.subject}\n"
        f"Срок: {card.deadline_hint}\n"
        f"Что сдать: {card.deliverable_type}\n"
        f"Оценка (подсказки): {hints}"
    )


def main() -> None:
    assignment_text = " ".join(sys.argv[1:]).strip() or DEFAULT_INPUT
    card = parse_assignment_text(assignment_text)

    print("=== Валидированный объект (model_dump) ===")
    dumped = card.model_dump()
    for key, value in dumped.items():
        print(f"{key}: {value!r}")

    print("\n=== Краткая сводка ===")
    print(human_summary(card))


if __name__ == "__main__":
    main()