import json
import logging
import time

from google import genai
from google.genai import types

from app.config import settings

logger = logging.getLogger("app.services.ai_advisor")

SYSTEM_PROMPT = """
Ты — эксперт по 3D-печати из инженерных пластиков по технологии FDM.
Твоя задача — рекомендовать оптимальный материал для печати на основе описания задачи клиента.

Доступные материалы:
{materials_json}

Правила:
1. Всегда рекомендуй один основной материал и 1-2 альтернативы.
2. Учитывай: температурный режим, механические нагрузки, химическое воздействие, UV, влажность.
3. Если задача не подходит для FDM-печати (слишком мелкие детали, высокая точность) — честно скажи об этом.
4. Отвечай кратко, по делу, на русском языке.
5. Если клиент не указал критичные параметры — задай уточняющие вопросы.

Формат ответа — строго JSON:
{{
  "recommended_material_id": <int>,
  "recommended_material_name": "<str>",
  "reasoning": "<обоснование на русском>",
  "alternatives": [{{"material_id": <int>, "name": "<str>", "why": "<причина>"}}],
  "questions": ["<вопрос, если нужна доп. информация>"]
}}
"""


async def get_material_recommendation(
    task_description: str,
    materials_data: list[dict],
    budget_preference: str = "optimal",
    file_info: dict | None = None,
) -> dict:
    """Get material recommendation from Google Gemini API."""
    logger.info("=== AI Advisor request ===")
    logger.info("Task: %s", task_description)
    logger.info("Budget preference: %s", budget_preference)
    logger.info("File info: %s", file_info)
    logger.info("Materials count: %d", len(materials_data))

    if not settings.GOOGLE_API_KEY:
        logger.error("GOOGLE_API_KEY is not configured")
        raise ValueError("GOOGLE_API_KEY not configured")

    materials_json = json.dumps(materials_data, ensure_ascii=False, indent=2)
    system = SYSTEM_PROMPT.format(materials_json=materials_json)
    logger.debug("System prompt length: %d chars", len(system))

    user_message = f"Описание задачи: {task_description}\nПредпочтение по бюджету: {budget_preference}"
    if file_info:
        user_message += f"\nИнформация о модели: {json.dumps(file_info, ensure_ascii=False)}"
    logger.debug("User message: %s", user_message)

    logger.info("Sending request to Gemini API (model: gemini-2.0-flash)...")
    start_time = time.time()

    client = genai.Client(api_key=settings.GOOGLE_API_KEY)
    response = await client.aio.models.generate_content(
        model="gemini-3-flash-preview",
        contents=user_message,
        config=types.GenerateContentConfig(
            system_instruction=system,
            max_output_tokens=1024,
            temperature=0.3,
        ),
    )

    elapsed = time.time() - start_time
    logger.info("Gemini API responded in %.2f seconds", elapsed)

    response_text = response.text
    logger.debug("Raw response (%d chars): %s", len(response_text), response_text[:500])

    try:
        result = json.loads(response_text)
        logger.info("Response parsed as JSON successfully")
        logger.info("Recommended material: id=%s, name=%s",
                     result.get("recommended_material_id"), result.get("recommended_material_name"))
        logger.info("Alternatives: %d, Questions: %d",
                     len(result.get("alternatives", [])), len(result.get("questions", [])))
        logger.info("=== AI Advisor complete ===")
        return result
    except json.JSONDecodeError:
        logger.warning("Direct JSON parse failed, trying to extract JSON from response...")
        start = response_text.find("{")
        end = response_text.rfind("}") + 1
        if start != -1 and end > start:
            extracted = response_text[start:end]
            logger.debug("Extracted JSON substring [%d:%d]: %s", start, end, extracted[:300])
            result = json.loads(extracted)
            logger.info("Extracted JSON parsed successfully")
            logger.info("=== AI Advisor complete ===")
            return result
        logger.error("Failed to extract JSON from AI response: %s", response_text[:200])
        raise ValueError("AI вернул невалидный JSON")