"""OpenAI-compatible DesignAPI chat client."""
from __future__ import annotations

import logging

from openai import AsyncOpenAI

from app.config import Settings
from app.memory import SQLiteMemory

log = logging.getLogger(__name__)

SYSTEM_PROMPT_RU = (
    "Ты дружелюбный русскоязычный AI-ассистент в Telegram. "
    "Отвечай ясно, полезно и по делу на русском языке. "
    "Учитывай последние сообщения диалога, но не выдумывай факты. "
    "Если данных не хватает — задай один короткий уточняющий вопрос."
)

SUMMARY_PROMPT_RU = (
    "Сделай краткое саммари последнего разговора на русском языке. "
    "Выдели только важные факты, решения, вопросы и следующие шаги. "
    "Не добавляй того, чего не было в истории. Формат: 3-6 коротких пунктов."
)


class LLMChat:
    def __init__(self, settings: Settings, memory: SQLiteMemory) -> None:
        self.settings = settings
        self.memory = memory
        self.client = AsyncOpenAI(
            api_key=settings.designapi_api_key,
            base_url=f"{settings.designapi_base_url.rstrip('/')}/v1",
        )

    async def answer(self, user_id: int, text: str) -> str:
        self.memory.save(user_id, "user", text)
        context = self.memory.recent_context(user_id, limit=10)
        messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT_RU}, *context]
        log.info(
            "DesignAPI chat request user_id=%s model=%s max_tokens=%s context=%s",
            user_id,
            self.settings.designapi_model,
            self.settings.llm_max_tokens,
            len(context),
        )
        response = await self.client.chat.completions.create(
            model=self.settings.designapi_model,
            messages=messages,
            max_tokens=self.settings.llm_max_tokens,
        )
        content = (response.choices[0].message.content or "").strip()
        if not content:
            content = "Извини, модель вернула пустой ответ. Попробуй переформулировать вопрос."
        self.memory.save(user_id, "assistant", content)
        return content

    async def summary(self, user_id: int) -> str:
        """Build a concise LLM summary of the latest stored conversation."""
        context = self.memory.recent_context(user_id, limit=20)
        if not context:
            raise ValueError("Пока нечего суммировать: история диалога пуста. Напишите мне пару сообщений 🙂")

        log.info(
            "DesignAPI summary request user_id=%s model=%s context=%s",
            user_id,
            self.settings.designapi_model,
            len(context),
        )
        response = await self.client.chat.completions.create(
            model=self.settings.designapi_model,
            messages=[{"role": "system", "content": SUMMARY_PROMPT_RU}, *context],
            max_tokens=min(self.settings.llm_max_tokens, 350),
        )
        content = (response.choices[0].message.content or "").strip()
        if not content:
            raise RuntimeError("LLM returned an empty summary")
        return "📝 Краткое саммари последнего разговора:\n\n" + content