import os
import sys
from typing import List

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


# 1. Модель карточки задания
class TaskCard(BaseModel):
    title: str = Field(..., description="Краткое название задачи")
    subject: str = Field(..., description="Предмет или область знаний")
    deadline_hint: str = Field(
        ..., description="Указание срока сдачи в свободной форме"
    )
    deliverable_type: str = Field(
        ...,
        description="Тип сдаваемого материала (отчёт, код, презентация и т.д.)",
    )
    grading_hints: List[str] = Field(
        default_factory=list,
        description="Ключевые критерии оценки, упомянутые в тексте",
    )


# 2. Парсер для гарантированного вывода модели
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)

# 3. Шаблон промпта с инструкцией о формате
prompt_template = PromptTemplate(
    template="""
Вы — ассистент, который преобразует неформальное описание задания в структурированный объект.
Нужно вернуть только данные в следующем формате:

{format_instructions}

Текст задания:
"{task_text}"
""",
    input_variables=["task_text"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)

# 4. Конфигурация LLM
llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    model="gpt-3.5-turbo",  # можно заменить на любой доступный вариант
)

# 5. Цепочка: промпт → LLM → парсер
chain = prompt_template | llm | parser


def main():
    if len(sys.argv) > 1:
        task_text = " ".join(sys.argv[1:])
    else:
        print("Введите описание задания (Ctrl-D для завершения):")
        task_text = sys.stdin.read().strip()

    if not task_text:
        print("Пустой ввод. Завершение.")
        return

    # Запуск цепочки
    result: TaskCard = chain.invoke({"task_text": task_text})

    # Вывод валидированного объекта
    print("\n=== Валидированный объект ===")
    print(result.model_dump(indent=2))

    # Краткая человекочитаемая сводка
    summary_parts = [
        f"**Название:** {result.title}",
        f"**Предмет:** {result.subject}",
        f"**Срок сдачи:** {result.deadline_hint}",
        f"**Тип сдаваемого материала:** {result.deliverable_type}",
    ]
    if result.grading_hints:
        summary_parts.append(
            f"**Критерии оценки:** {', '.join(result.grading_hints)}"
        )
    print("\n=== Сводка ===")
    print("\n".join(summary_parts))


if __name__ == "__main__":
    main()