#!/usr/bin/env python3
"""
步骤1：500K 窗口故事分析

定位方案：让 LLM 复述每个 beat 开头的原文片段作为锚点，
         用 str.find() + 渐进缩短前缀 定位精确字符位置，
         不依赖章节标题格式（适用于任意命名风格的小说）。

用法：通常通过 run_pipeline.py 自动调用，也可单独手动运行：
  python step1_analyze.py --novel ../input/大奉打更人.txt --output analysis/w0.json
  python step1_analyze.py --novel ../input/大奉打更人.txt \\
    --window-index 1 --prev-analysis analysis/w0.json --output analysis/w1.json

环境变量（.env）：
  ALI_API_KEY   阿里云 DashScope API Key
  ALI_BASE_URL  （可选）默认 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
"""

import os
import re
import json
import asyncio
import argparse
from pathlib import Path
from openai import AsyncOpenAI, BadRequestError, RateLimitError, APIError
from typing import Optional, List
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
# 也尝试加载上级目录的 .env
load_dotenv(Path(__file__).parent.parent / ".env")

client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.getenv("ALI_API_KEY"),
    base_url=os.getenv(
        "ALI_BASE_URL", "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    ),
)

WINDOW_SIZE = 500_000

# ──────────────────────────────────────────────────────────────
# 文本加载
# ──────────────────────────────────────────────────────────────


def load_text(path: str) -> str:
    for enc in ["utf-8", "gbk", "gb2312", "gb18030"]:
        try:
            return Path(path).read_text(encoding=enc)
        except UnicodeDecodeError:
            continue
    raise ValueError(f"无法解码文件: {path}")


# ──────────────────────────────────────────────────────────────
# 锚点定位
# ──────────────────────────────────────────────────────────────


def find_anchor(window_text: str, anchor: str, search_from: int = 0) -> int:
    """
    在 window_text[search_from:] 中查找锚点，返回窗口内局部位置。
    找不到时渐进缩短前缀（25→20→15→10→8字），仍找不到返回 -1。
    """
    if not anchor:
        return -1
    for length in range(min(len(anchor), 40), 7, -1):
        pos = window_text.find(anchor[:length], search_from)
        if pos >= 0:
            return pos
    return -1


def resolve_positions(beats: List[dict], window_text: str, window_offset: int, window_end: int) -> None:
    """
    用 start_anchor 将每个 beat 定位到绝对字符位置，原地写入
    position_start / position_end。
    策略：顺序搜索，每次从上一个 beat 的位置向后找，避免误匹配。
    """
    search_from = 0
    unresolved = []

    for i, beat in enumerate(beats):
        anchor = beat.get("start_anchor", "")
        pos = find_anchor(window_text, anchor, search_from)

        if pos >= 0:
            beat["position_start"] = window_offset + pos
            beat["_anchor_resolved"] = True
            search_from = pos + 1
        else:
            beat["position_start"] = -1  # 标记未解析
            beat["_anchor_resolved"] = False
            unresolved.append(beat["id"])

    # 对未解析的 beat 按比例估算位置
    if unresolved:
        print(f"  警告：{len(unresolved)} 个 beat 锚点未找到，将按比例估算位置：{unresolved}")
        resolved = [b for b in beats if b["_anchor_resolved"]]
        total_beats = len(beats)
        for i, beat in enumerate(beats):
            if not beat["_anchor_resolved"]:
                # 在前后已解析 beat 之间插值
                prev_pos = next(
                    (beats[j]["position_start"] for j in range(i - 1, -1, -1) if beats[j]["_anchor_resolved"]),
                    window_offset,
                )
                next_pos = next(
                    (beats[j]["position_start"] for j in range(i + 1, total_beats) if beats[j]["_anchor_resolved"]),
                    window_end,
                )
                beat["position_start"] = (prev_pos + next_pos) // 2

    # 填写 position_end：每个 beat 的结束 = 下一个 beat 的开始
    for i, beat in enumerate(beats):
        if i + 1 < len(beats):
            beat["position_end"] = beats[i + 1]["position_start"]
        else:
            beat["position_end"] = window_end

    # 清理内部标记字段
    for beat in beats:
        beat.pop("_anchor_resolved", None)


# ──────────────────────────────────────────────────────────────
# LLM 调用
# ──────────────────────────────────────────────────────────────

class ContentFilterError(Exception):
    """内容审查不通过"""


async def llm_call(messages: list, model: str, temperature: float = 0.3, max_retries: int = 3) -> str:
    delay = 5.0
    for attempt in range(1, max_retries + 2):
        try:
            resp = await client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
                temperature=temperature,
                max_tokens=8192,
            )
            return resp.choices[0].message.content
        except BadRequestError as e:
            if "data_inspection_failed" in str(e) or "content_filter" in (getattr(e, "code", "") or ""):
                raise ContentFilterError(f"内容审查不通过: {e}") from e
            raise
        except (RateLimitError, APIError) as e:
            if attempt > max_retries:
                raise
            print(f"  [重试 {attempt}/{max_retries}] {type(e).__name__}: {e}，{delay:.0f}s 后重试...")
            await asyncio.sleep(delay)
            delay = min(delay * 2, 60)


def extract_json(text: str) -> dict:
    """从 LLM 输出中提取 JSON，兼容 ```json...``` 包裹"""
    m = re.search(r"```json\s*(.*?)\s*```", text, re.DOTALL)
    json_str = m.group(1) if m else text.strip()
    try:
        return json.loads(json_str)
    except json.JSONDecodeError:
        json_str = re.sub(r",\s*([}\]])", r"\1", json_str)
        return json.loads(json_str)


# ──────────────────────────────────────────────────────────────
# 提示词
# ──────────────────────────────────────────────────────────────

SYSTEM_ANALYST = (
    "你是资深故事分析专家，精通 Scene-Sequel 结构、MICE 线程理论（Milieu/Idea/Character/Event）"
    "以及中国网文的爽点与钩子设计。请严格按指定 JSON 格式输出，不要有多余文字。"
)


def build_prompt(window_text: str, prev_meta: Optional[dict], novel_title: str) -> str:
    prev_section = ""
    if prev_meta:
        prev_section = f"""## 前序窗口元信息（保持连贯性）

### 已知人物
{json.dumps(prev_meta.get("characters", []), ensure_ascii=False, indent=2)}

### 已知剧情线索（MICE 线程）
{json.dumps(prev_meta.get("outline", {}).get("plot_lines", []), ensure_ascii=False, indent=2)}

### 前序主线摘要
{prev_meta.get("outline", {}).get("main_plot", "无")}

---
"""
    # 根据窗口大小给出参考 beat 数量（以 20000 字/beat 为粗估基准，但强调以故事结构为准）
    window_chars = len(window_text)
    rough_beats = max(3, round(window_chars / 20000))
    beat_guidance = (
        f"本窗口约 {window_chars:,} 字。以 Scene-Sequel 叙事功能为切分依据："
        f"Scene 在主角目标受阻并遭遇 Disaster 时结束，Sequel 在主角做出新 Decision 时结束，二者严格交替。"
        f"切分边界是叙事功能单元的完结，与章节标题、地点切换、视角变化无关。"
        f"根据本文实际节奏，预计大约 {rough_beats} 个节拍，但若故事结构明显更多或更少，以实际为准。"
    )

    return f"""{prev_section}## 分析任务

书名：{novel_title}

### 1. 故事大纲
- **main_plot**：本窗口主线剧情摘要（200-300 字）
- **plot_lines**：活跃/新增剧情线索，每条包含：
  - name、mice_type（M/I/C/E）、status（进行中/已解决/待推进）
  - description：线索核心矛盾与当前进展（50-80字）
  - core_question：一句话概括"这条线索要解答的根本问题"（≤30字）
  - next_steps：推进此线索的下一个关键动作或待揭示信息（≤40字）

### 2. 人物小传
主要人物（新出现 + 已有人物状态更新），每人包含：
- name、role、goal（当前目标）
- traits：性格特质（3-5个词组）
- speaking_style：说话风格（2-3条典型特征，如"夹杂黑话与文言""关键处斩钉截铁"）
- current_state：本窗口末的最新状态（一句话，描述动态处境而非静态属性）
- relationships：与其他角色的关系

### 3. 写作亮点
分析本窗口的叙事技法，每条15-30字：
- techniques：叙事/结构技巧（2-3条）
- shuang_designs：爽点设计方式（2-3条，说明实现机制）
- pacing：节奏处理特点（1-2条）

### 4. 节拍切分（Scene-Sequel 交替）

**切分粒度**：{beat_guidance}

**start_anchor 说明**（非常重要，直接影响定位精度）：
- 从下方【待分析文本】中，**一字不差**地逐字复制该节拍开头的 30-40 个字符（含标点）
- **禁止**填写"从原文逐字复制"之类的说明文字，也**禁止**照抄上方示例中的占位符——必须是待分析文本中的真实字符
- 选择该节拍真正开始的位置，而非章节标题
- 避免选择可能多处出现的通用短语（如"他说""道"等）

**节拍要素**：
- Scene：goal / conflict_type（人物冲突|环境冲突|内心冲突|信息冲突）/ conflict_description / disaster
- Sequel：reaction / dilemma / decision
- 每个 beat 必须有：mice_thread（推进的 MICE 线程名称）、shuang_point、state_changes

**shuang_point 格式**：
```
"shuang_point": {{
  "has_shuang": true/false,
  "type": "打脸|升级|装逼|获得|碾压|无",
  "intensity": "low|medium|high|none",
  "description": "具体内容（如有）"
}}
```

## 输出格式（严格 JSON）

```json
{{
  "outline": {{
    "main_plot": "...",
    "plot_lines": [
      {{
        "name": "税银案", "mice_type": "E", "status": "进行中",
        "description": "...",
        "core_question": "真银被谁调包？",
        "next_steps": "锁定御刀卫陆姓经手人"
      }}
    ]
  }},
  "characters": [
    {{
      "name": "...", "role": "主角", "goal": "...",
      "traits": ["机智"],
      "speaking_style": ["夹杂现代俚语与古语混搭", "关键处斩钉截铁"],
      "current_state": "刚凭推理翻盘，获临时协查资格，尚未脱牢",
      "relationships": {{"角色A": "关系"}}
    }}
  ],
  "writing_insights": {{
    "techniques": ["信息差分层释放：主角全知，古代角色见表象，层层迟滞"],
    "shuang_designs": ["逻辑型装逼：靠算术/化学原理碾压，非武力打脸"],
    "pacing": ["对话占比65%，每章2-3次场景切换，无大段独白"]
  }},
  "beats": [
    {{
      "id": "beat_001",
      "type": "scene",
      "start_anchor": "【此处填入待分析文本原文开头20-30字】",
      "mice_thread": "税银案",
      "summary": "...",
      "goal": "...",
      "conflict_type": "人物冲突",
      "conflict_description": "...",
      "disaster": "...",
      "shuang_point": {{
        "has_shuang": true,
        "type": "智商碾压",
        "intensity": "high",
        "description": "..."
      }},
      "state_changes": {{
        "plot_lines": [{{"name": "税银案", "old_state": "调查中", "new_state": "发现破绽"}}],
        "characters": [{{"name": "许七安", "change": "从囚犯转变为关键证人"}}]
      }}
    }},
    {{
      "id": "beat_002",
      "type": "sequel",
      "start_anchor": "【此处填入待分析文本原文开头20-30字】",
      "mice_thread": "身份成长",
      "summary": "...",
      "reaction": "...",
      "dilemma": "...",
      "decision": "...",
      "shuang_point": {{"has_shuang": false, "type": "无", "intensity": "none", "description": ""}},
      "state_changes": {{
        "characters": [{{"name": "许七安", "change": "心态从被动转为主动"}}]
      }}
    }}
  ]
}}
```

## 待分析文本

{window_text}
"""


# ──────────────────────────────────────────────────────────────
# 主流程
# ──────────────────────────────────────────────────────────────


async def analyze_window(
    novel_path: str,
    window_index: int,
    prev_analysis_path: Optional[str],
    output_path: str,
    model: str,
    window_size: int = WINDOW_SIZE,
):
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"窗口 {window_index} 分析")
    print(f"{'='*60}")

    text = load_text(novel_path)
    total = len(text)
    print(f"全文：{total:,} 字符")

    start = window_index * window_size
    end = min(start + window_size, total)

    if start >= total:
        print("起始位置超过文件长度，退出。")
        return

    window = text[start:end]
    print(f"窗口范围：{start:,} - {end:,}（{end - start:,} 字符）")

    prev_meta = None
    if prev_analysis_path and Path(prev_analysis_path).exists():
        with open(prev_analysis_path, encoding="utf-8") as f:
            prev_meta = json.load(f)
        print(f"加载前序分析：{prev_analysis_path}")

    novel_title = Path(novel_path).stem
    prompt = build_prompt(window, prev_meta, novel_title)
    messages = [
        {"role": "system", "content": SYSTEM_ANALYST},
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]

    print(f"调用 LLM（{model}）...")
    raw = await llm_call(messages, model=model)

    print("解析 JSON...")
    try:
        analysis = extract_json(raw)
    except json.JSONDecodeError as e:
        err_path = Path(output_path).with_suffix(".error.txt")
        Path(output_path).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        err_path.write_text(raw, encoding="utf-8")
        print(f"JSON 解析失败：{e}\n原始响应已保存到 {err_path}")
        raise

    # 锚点定位
    beats = analysis.get("beats", [])
    resolve_positions(beats, window, window_offset=start, window_end=end)

    analysis["_meta"] = {
        "novel_title": novel_title,
        "window_index": window_index,
        "window_start": start,
        "window_end": end,
        "total_chars": total,
        "window_size": window_size,
        "beats_count": len(beats),
        "model": model,
    }

    out = Path(output_path)
    out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out.write_text(json.dumps(analysis, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

    print(f"\n分析完成 → {output_path}")
    print(f"  节拍数：{len(beats)}  人物：{len(analysis.get('characters', []))}  线索：{len(analysis.get('outline', {}).get('plot_lines', []))}")
    print()
    print(f"  {'id':<12} {'type':<8} {'position':<24} {'mice':<14} {'sp'} summary")
    print(f"  {'-'*75}")
    for b in beats:
        pos = f"{b['position_start']:,}-{b['position_end']:,}"
        sp = "⭐" if b.get("shuang_point", {}).get("has_shuang") else "  "
        anchor_ok = "✓" if b.get("start_anchor") else "✗"
        print(
            f"  {b['id']:<12} {b['type']:<8} {pos:<24} "
            f"{b.get('mice_thread','?'):<14} {sp} [{anchor_ok}] {b['summary'][:28]}..."
        )


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="步骤1：500K 窗口故事分析")
    parser.add_argument("--novel", required=True, help="小说 txt 文件路径")
    parser.add_argument("--window-index", type=int, default=0, help="窗口序号（0-based）")
    parser.add_argument("--window-size", type=int, default=WINDOW_SIZE, help="窗口大小（字符数）")
    parser.add_argument("--prev-analysis", default=None, help="前一窗口的分析 JSON")
    parser.add_argument("--output", required=True, help="输出 JSON 文件路径")
    parser.add_argument("--model", default="qwen-plus", help="模型名称")
    args = parser.parse_args()

    asyncio.run(
        analyze_window(
            args.novel,
            args.window_index,
            args.prev_analysis,
            args.output,
            args.model,
            args.window_size,
        )
    )


if __name__ == "__main__":
    main()