"""
Задание 2: Сырой текст задания → плоская карточка

Скрипт с LangChain + Pydantic, который из неструктурированного текста задания
извлекает структурированную карточку: title, subject, deadline_hint,
deliverable_type, grading_hints.
"""

import os
from pydantic import BaseModel, Field
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI


# ─── Pydantic-модель карточки ───────────────────────────────────────────────

class TaskCard(BaseModel):
    """Структурированная карточка задания, извлечённая из сырого текста."""

    title: str = Field(
        description="Краткое название задания (1–10 слов)"
    )
    subject: str = Field(
        description="Предмет / область знаний, к которой относится задание"
    )
    deadline_hint: str = Field(
        description="Указание на дедлайн, если есть в тексте; иначе — «не указан»"
    )
    deliverable_type: str = Field(
        description="Тип результата: например «код», «эссе», «презентация», «отчёт», «тест» и т.д."
    )
    grading_hints: str = Field(
        description="Подсказки по оцениванию: что будет проверяться, критерии, баллы — кратко"
    )


# ─── Настройка парсера и промпта ───────────────────────────────────────────

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)

prompt = PromptTemplate(
    template=(
        "Ты — ассистент, который превращает неструктурированный текст учебного задания "
        "в структурированную карточку.\n\n"
        "Извлеки из текста ниже пять полей:\n"
        "- title — краткое название задания\n"
        "- subject — предмет / область\n"
        "- deadline_hint — дедлайн (если указан, иначе «не указан»)\n"
        "- deliverable_type — тип результата (код, эссе, презентация, отчёт, тест…)\n"
        "- grading_hints — краткие критерии оценивания\n\n"
        "Текст задания:\n"
        "{raw_text}\n\n"
        "{format_instructions}"
    ),
    input_variables=["raw_text"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)


# ─── Инициализация LLM ──────────────────────────────────────────────────────

# Переменные окружения (можно задать через .env или export):
#   OPENAI_API_BASE — URL API (по умолчанию https://api.openai.com/v1)
#   OPENAI_API_KEY  — ключ API
#   OPENAI_MODEL    — модель (по умолчанию gpt-4o-mini)

api_base = os.environ.get("OPENAI_API_BASE", "https://api.openai.com/v1")
api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY", "")
model_name = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4o-mini")

llm = ChatOpenAI(
    model=model_name,
    openai_api_base=api_base,
    openai_api_key=api_key,
    temperature=0,
)


# ─── Цепочка (один проход) ──────────────────────────────────────────────────

chain = prompt | llm | parser


# ─── Пример использования ───────────────────────────────────────────────────

SAMPLE_TASK = (
    "Напишите Python-скрипт, который парсит CSV-файл с данными о продажах "
    "и строит сводный отчёт по месяцам. Код должен быть покрыт тестами (pytest). "
    "Дедлайн — 15 марта 2025 года. Оценивается: корректность парсинга (30%), "
    "качество тестов (30%), читаемость кода (20%), оформление README (20%). "
    "Предмет: Программирование на Python."
)


def extract_card(raw_text: str) -> TaskCard:
    """Извлечь структурированную карточку из сырого текста задания."""
    result = chain.invoke({"raw_text": raw_text})
    return result


def print_card(card: TaskCard) -> None:
    """Красивый вывод карточки."""
    print("=" * 60)
    print("  СТРУКТУРИРОВАННАЯ КАРТОЧКА ЗАДАНИЯ")
    print("=" * 60)
    for key, value in card.model_dump().items():
        print(f"  {key:20s}: {value}")
    print("=" * 60)
    print()
    print("model_dump():")
    print(card.model_dump())
    print()
    print("── Краткая сводка ──")
    print(f"  📌 Задание : {card.title}")
    print(f"  📚 Предмет  : {card.subject}")
    print(f"  ⏰ Дедлайн  : {card.deadline_hint}")
    print(f"  📦 Результат: {card.deliverable_type}")
    print(f"  ✅ Критерии : {card.grading_hints}")


if __name__ == "__main__":
    print("Образец входного текста:")
    print(f'  "{SAMPLE_TASK}"')
    print()

    card = extract_card(SAMPLE_TASK)
    print_card(card)