"""
MemorySummarizer - Usa Claude per sintetizzare blocchi di conversazione
"""
import anthropic
import json
from typing import List, Dict

class MemorySummarizer:
    """Usa Claude per sintetizzare blocchi di conversazione"""

    def __init__(self, client: anthropic.Anthropic, model_name: str):
        self.client = client
        self.model_name = model_name

    def extract_user_info(self, messages: List[Dict]) -> Dict:
        """Estrae informazioni strutturate dall'utente dalle conversazioni"""

        # Costruisci prompt per estrazione
        conversation_text = self._format_messages(messages)

        prompt = f"""Analizza questa conversazione e estrai SOLO le informazioni fattuali sull'utente.

Conversazione:
{conversation_text}

Restituisci un JSON con questa struttura (compila solo i campi per cui hai info certe):
{{
    "name": "nome utente o null",
    "family": {{
        "spouse": "nome coniuge o null",
        "children": ["nome1", "nome2"] o [],
        "other": "altre info familiari"
    }},
    "residence": "città/indirizzo o null",
    "company": "azienda dove lavora o null",
    "role": "ruolo professionale o null",
    "colleagues": ["nome1", "nome2"] o [],
    "interests": ["interesse1", "interesse2"] o []
}}

IMPORTANTE: Se non hai informazioni certe per un campo, usa null o []. Non inventare.
Rispondi SOLO con il JSON, senza testo aggiuntivo."""

        try:
            response = self.client.messages.create(
                model=self.model_name,
                max_tokens=500,
                temperature=0.3,  # Bassa per precisione
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )

            # Estrai JSON dalla risposta
            response_text = response.content[0].text.strip()

            # Rimuovi eventuali markdown code blocks
            if response_text.startswith("```"):
                # Trova inizio e fine del blocco JSON
                lines = response_text.split("\n")
                json_lines = []
                in_json = False
                for line in lines:
                    if line.startswith("```"):
                        in_json = not in_json
                        continue
                    if in_json:
                        json_lines.append(line)
                response_text = "\n".join(json_lines)

            extracted = json.loads(response_text)
            return extracted

        except (json.JSONDecodeError, Exception) as e:
            print(f"[WARNING] Errore estrazione info utente: {e}")
            # Ritorna struttura vuota in caso di errore
            return {
                "name": None,
                "family": {},
                "residence": None,
                "company": None,
                "role": None,
                "colleagues": [],
                "interests": []
            }

    def create_conversation_summary(self, messages: List[Dict]) -> str:
        """Crea un riassunto narrativo di un blocco di conversazione"""

        conversation_text = self._format_messages(messages)

        prompt = f"""Riassumi questa conversazione in 2-4 frasi concise, concentrandoti su:
- Cosa ha chiesto l'utente
- Cosa gli hai risposto
- Eventuali conclusioni o nuove informazioni emerse

Conversazione:
{conversation_text}

Riassunto:"""

        try:
            response = self.client.messages.create(
                model=self.model_name,
                max_tokens=300,
                temperature=0.5,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
            )

            return response.content[0].text.strip()

        except Exception as e:
            print(f"[WARNING] Errore creazione summary: {e}")
            # Fallback: summary minimale
            return f"Conversazione di {len(messages)} messaggi (summary non disponibile)"

    def _format_messages(self, messages: List[Dict]) -> str:
        """Formatta messaggi per prompt"""
        lines = []
        for msg in messages:
            role = "Utente" if msg["role"] == "user" else "Marco Aurelio"
            content = msg.get("content", "")

            # Tronca messaggi molto lunghi
            if len(content) > 500:
                content = content[:500] + "..."

            lines.append(f"{role}: {content}")

        return "\n\n".join(lines)