"""
回忆录整理 Agent 提示词模板
"""

from __future__ import annotations

import json
from typing import Optional

from app.agents.chat.background_voice import get_background_voice_narrative_block
from app.agents.chat.occupation_context import get_occupation_narrative_hint
from app.agents.stage_constants import STAGE_ERA_HINTS, STAGE_SLOT_KEYS
from app.features.memory.evidence_format import format_evidence_chunks_for_prompt


def _memoir_fidelity_core_rules() -> str:
    """事实边界 1–4 条（与文体第 5 条拆分，供 story 叙事与标题等复用）。"""
    return """## 事实边界（必须遵守，优先于文采）
1. **正文只能展开「本段用户口述」区块中的内容**。若输入中有「相关记忆摘录」等参考区，其中信息**不得**写成本人本轮亲口经历的细节；最多用一两句作主题衔接，且不得引入摘录里才有的具体人名、地点、时间、对话、数字。**若口述未提及具体场合**（如聚餐、酒席、当晚、前一晚等），不得借用摘录中的场合描写写成本轮亲历。
2. **禁止编造**：不得新增用户未提及的具体人物姓名、对话原文、地点、时间、事件经过、因果、数字；不得推断性心理描写或「典型年代场景」填充。**口述未明确结果、结局或对方最终决定时**，不得用常识补全为确定断言（例如未清楚表达落选、未通过、被拒绝等，则不得写「未能被选中」「最终没有录用」等）；只写已明确的过程与事实，不确定处宁可略写或使用中性表述。
3. **禁止为凑字数扩写**：材料短则输出短；段落数量与长度随材料而定。
4. 允许：去除口语赘词与寒暄、调整语序、合并重复指代、把口语改为书面语；**不得**用虚构细节「让文章更好看」。

## 以下操作是鼓励的（不算编造）
- 口语转书面语：删语气词、用成语/四字词替换口语表达、调整语序
- 过渡句与衔接句：如「那段日子」「回想起来」等，只要不引入新的实体
- 基于口述已有情感的书面化渲染（如口述说「难受」，可改为「心里不好受」）——前提是不新增具体场景、数字、动作
- 合并同义重复表述，让叙述更紧凑
- 纠正明显的语音识别错字"""


def _memoir_fidelity_user_profile_rules() -> str:
    return """## 用户档案与阶段信息
- 「用户基本信息」「时间参考」仅可使用其中**已写明**的条目；不得把档案中的出生地等写进正文，除非用户在本段口述里已提及或明确关联。"""


def get_memoir_fidelity_system_prompt() -> str:
    """叙事/标题生成专用：准确性优先，禁止编造事实。"""
    return f"""你是回忆录编辑助手，任务是把用户口述整理为第一人称书面叙述。

{_memoir_fidelity_core_rules()}
5. **叙述风格平实**：少用抒情、比喻与文学铺陈；像清楚记事，不要写成散文。

{_memoir_fidelity_user_profile_rules()}"""


def get_memoir_fidelity_facts_only_prompt() -> str:
    """与 `get_memoir_fidelity_system_prompt` 相同的事实 1–4 条，第 5 条改为允许传记作家式文采（仍禁止编造）。"""
    return f"""你是回忆录编辑助手，任务是把用户口述整理为第一人称书面叙述。

{_memoir_fidelity_core_rules()}
5. **文体**：在遵守第 1–4 条的前提下，可将口语改写为**优雅、连贯的回忆录书面语**（适当过渡句，保留并书面化用户已提及的细节与情感）；文采服务于真实内容，**不得**用虚构描写替代或填补事实。

{_memoir_fidelity_user_profile_rules()}"""


def _memoir_editor_narrative_style_block() -> str:
    """传记作家改写要点（用于写入 chapter 的 story 正文）。"""
    return """## 传记作家文体（须同时遵守上文「事实边界」）
你是一位专业的传记作家和文字编辑，擅长将口语化的对话内容整理成优雅、有温度的书面语回忆录章节。

### 提炼与筛选
对话中往往夹杂噪音，须严格筛选：保留具体事件、人物关系、时地、情感与信念、用户已提及的细节；过滤语气词、寒暄、与 AI 的交互、无关闲聊、重复冗余。

### 改写原则
- 保持用户的真实情感，让读者能感受到讲述者的心情
- 使用优雅但不失亲切的书面语，不直接引用对话原话
- 适当添加过渡句，使段落连贯流畅
- 保留生动的细节，将口语表达改写为有画面感的书面叙述
- 去除口语中的填充词和无意义重复
- 保持时间顺序和逻辑清晰
- **在事实边界内，鼓励使用有温度的传记笔法**，让读者感受到讲述者当时的心情；可有文学性的表达与恰当的情感渲染；**须同时遵守上文「事实边界」规则 1–4**

### 示例（仅供参考允许的改写程度；只改语气、不加新事实）
- 原文：「那时候穷啊，一家人挤一间房。」
  → 改写：「那时家里拮据，一家人挤在一间屋里过日子。」
- 原文：「后来他走了，我挺难受的。」
  → 改写：「他走后的那段日子，心里一直不是滋味。」

### 输出格式约束
- 使用第一人称
- 不使用 Markdown 标题（#、##）、不使用表格
- 如有「衔接上下文」，仅保持语气与时间线连贯，不重复已有段落全文"""


def get_narrative_editor_system_prompt(
    background_voice: str = "default", occupation: str = ""
) -> str:
    """故事/章节叙事：传记作家式书面语 + 事实边界（chapter 直接展示 story 时使用）。"""
    occ_hint = get_occupation_narrative_hint(occupation, background_voice)
    tail = get_background_voice_narrative_block(background_voice)
    base = f"""{get_memoir_fidelity_facts_only_prompt()}

{_memoir_editor_narrative_style_block()}"""
    if occ_hint:
        base = f"{base}\n\n{occ_hint}"
    if not tail:
        return base
    return f"{base}\n\n{tail}"


def _short_classification_edit_prefix() -> str:
    """章节分类专用短系统前缀。"""
    return """你是回忆录编辑。先忽略语气词与寒暄，只根据**与人生经历有关的实质内容**判断归类。
保留：事件、人物关系、地点时间、情感与信念。过滤：纯寒暄、与 AI 的交互、无关闲聊。"""


def get_chapter_classification_json_prompt(segments_text: str) -> str:
    """章节分类：JSON 输出（与 invoke_json_object 配合）。"""
    return f"""{_short_classification_edit_prefix()}

## 章节 key（英文）
childhood, education, career_early, career_achievement, career_challenge, family, beliefs, summary；不足以成篇则 **none**。

当去掉寒暄后仅为档案式点状信息、无可讲述叙事骨架（无事件/场景/过程/互动/情绪展开）→ **none**；短但有画面的微型故事应归入最贴类别。

对话内容：
{segments_text}

输出形状（仅此对象）：
{{"category": "childhood|education|career_early|career_achievement|career_challenge|family|beliefs|summary|none"}}

若你返回 **none**，服务端会将本段映射到 **summary** 章节并仍写入回忆录正文（不落库丢弃）。"""


def get_state_extraction_prompt(
    user_message: str, current_stage: str, stage_slots: dict
) -> str:
    """抽取结构化信息并判断阶段"""
    slot_keys = list(stage_slots.keys())
    all_stage_slots = {k: list(v) for k, v in STAGE_SLOT_KEYS.items()}

    return f"""你是回忆录访谈信息抽取助手。从用户话语中提取结构化信息，判断用户实际在谈论哪个人生阶段。
只提取口述中确有依据的片段，不得编造或推测。

你需要从用户话语中**先提炼与人生经历相关的核心内容**，然后抽取结构化信息（slots 仅填口述中确有依据的片段）。

系统当前跟踪的阶段：{current_stage}
该阶段可填 slots：{slot_keys}

所有阶段及其 slots 参考：
{json.dumps(all_stage_slots, ensure_ascii=False, indent=2)}

用户话语：
{user_message}

请只返回 JSON，格式如下：
{{
  "detected_stage": "childhood|education|career|family|belief",
  "slots": {{
    "slot_key": "snippet"
  }},
  "emotion": "neutral|warm|low|highlight",
  "is_new_chapter": true
}}

要求：
1. **先忽略话语中的语气词、填充词、寒暄、与AI的交互指令等无关内容**，只关注涉及人生经历的实质信息
2. **仅当 slots 非空时**：detected_stage 必须根据用户话语的实际内容判断；用户可能在聊与系统当前阶段不同的人生阶段
3. slots 的 key 必须属于 detected_stage 对应的 slot 列表
4. slots 只填写确实提到的、与人生经历相关的实质内容
5. **snippet 应是提炼后的核心信息**，去除语气词和冗余表达，50 字以内
6. 如果用户话语中没有任何与人生经历相关的实质内容（如纯粹的寒暄、元话语「整理回忆」、指令、语气词），**slots 必须为空对象**，且 **detected_stage 必须恰好等于系统当前跟踪的阶段**（「不明确」时不得另猜阶段）
"""


def get_batch_memoir_phase1_prep_prompt(
    *,
    system_current_stage: str,
    slots_snapshot: dict,
    segment_items: list[tuple[str, str]],
) -> str:
    """
    Phase1 批处理：多段口述一次 JSON 输出「抽取 + 章节分类」。
    segment_items: (segment_id, user_text)，须按时间顺序。
    """
    lines: list[str] = []
    for sid, text in segment_items:
        lines.append(f"- id={sid}\n  文本：{text}")

    slot_lines = "\n".join(
        f"- {st}: {', '.join(keys)}" for st, keys in STAGE_SLOT_KEYS.items()
    )

    return f"""你是回忆录访谈助手。下面有多段用户口述（按时间顺序），请**逐段**完成：
1）信息抽取（slots、detected_stage）——规则与单段抽取相同；
2）章节分类（chapter_category）——规则与单段分类相同。

系统当前跟踪的人生阶段（chat stage key）：{system_current_stage}
当前各阶段已占用的 slots 摘要（仅作语境，勿编造未出现的细节）：
{json.dumps(slots_snapshot, ensure_ascii=False, indent=2)}

detected_stage 仅允许：childhood | education | career | family | belief
slots 的 key 必须属于该 detected_stage 对应集合：
{slot_lines}

chapter_category 仅允许：childhood | education | career_early | career_achievement | career_challenge | family | beliefs | summary | **none**
（不足以成篇的档案点/纯寒暄 → **none**；与单段分类一致。）

逐段任务（按下列列表顺序，**segments 数组须覆盖每一行 id，且顺序一致**）：
{chr(10).join(lines)}

输出 JSON 对象（无 markdown），格式：
{{
  "segments": [
    {{
      "id": "<与输入相同的 segment id>",
      "detected_stage": "childhood|education|career|family|belief",
      "slots": {{ "slot_key": "snippet 50 字以内" }},
      "chapter_category": "childhood|education|career_early|career_achievement|career_challenge|family|beliefs|summary|none"
    }}
  ]
}}

与单段抽取一致：**仅当 slots 非空时** detected_stage 才按内容推断；若本段无人生经历实质、slots 为空，则 detected_stage 必须等于系统当前跟踪阶段 {system_current_stage}。
"""


def _build_age_hint(stage: str, birth_year: Optional[int] = None) -> str:
    """根据人生阶段和出生年份推算大致年龄区间（`STAGE_ERA_HINTS`，仅作提示）。"""
    if not birth_year:
        return ""
    age_range = STAGE_ERA_HINTS.get(stage)
    if not age_range:
        return ""
    year_start = birth_year + age_range[0]
    year_end = birth_year + age_range[1]
    return f"大约 {year_start}-{year_end} 年（{age_range[0]}-{age_range[1]} 岁）"


def get_creative_title_prompt(
    stage: str,
    emotion: str,
    slots: dict,
    user_profile: str = "",
    birth_year: Optional[int] = None,
) -> str:
    """生成故事标题：概括口述事实或主题，禁止纯意象编造。"""
    age_hint = _build_age_hint(stage, birth_year)
    profile_section = f"\n用户基本信息：\n{user_profile}" if user_profile else ""
    time_section = f"\n时间参考：{age_hint}" if age_hint else ""

    return f"""{get_memoir_fidelity_facts_only_prompt()}

请根据下面「阶段、情绪、可用信息」生成 **1 个**回忆录故事标题。

阶段：{stage}
情绪：{emotion}
可用信息（含口述 slots 与档案）：{slots}{profile_section}{time_section}

要求：
1. 格式：「时间标注 · 标题正文」（时间标注可用年龄、年代或阶段，须与上列信息一致；勿编造未出现的年份）。
2. 标题正文 **12–18 字**，须概括用户口述或 slots 中已出现的主题/事实；可以用书面化的概括与凝练表达，但**禁止虚构**口述中不存在的人、事、地、物。
3. **标题中的具体事实**（职务升迁链、部队番号驻地、战役名、生死去向等）必须能在正文摘录或其它已给出的 slots 中找到**逐字**依据；不得仅凭阶段名或年龄提示臆补未出现的履历词。
4. 语言凝练、有回忆录感，不需要平白直叙也不需要堆砌辞藻。

只输出标题这一行文字，不要加引号或书名号。
"""


def get_creative_title_json_prompt(
    stage: str,
    emotion: str,
    slots: dict,
    user_profile: str = "",
    birth_year: Optional[int] = None,
) -> str:
    """生成故事标题（JSON：`{"title":"..."}`），与 invoke_json_object 配合。"""
    base = get_creative_title_prompt(
        stage=stage,
        emotion=emotion,
        slots=slots,
        user_profile=user_profile,
        birth_year=birth_year,
    )
    return (
        base.rstrip()
        + "\n\n输出示例（仅此 JSON 对象）："
        + '\n{"title":"完整标题一行（含时间标注 · 正文格式）"}\n'
    )


def get_narrative_json_prompt(
    stage: str,
    slots: dict,
    new_content: str,
    existing_content: str = "",
    user_profile: str = "",
    birth_year: Optional[int] = None,
    background_voice: str = "default",
    occupation: str = "",
) -> str:
    """将新对话改写为叙述，输出 JSON 格式（paragraphs: [{content, image_description}]）"""
    context_tail = ""
    if existing_content:
        context_tail = (
            existing_content[-300:] if len(existing_content) > 300 else existing_content
        )
    context_section = (
        f"\n\n【衔接上下文（已有内容的末尾，仅供参考衔接，不要重复）】：\n{context_tail}"
        if context_tail
        else ""
    )
    profile_section = f"\n\n用户基本信息：\n{user_profile}" if user_profile else ""
    age_hint = _build_age_hint(stage, birth_year)
    time_section = f"\n时间参考：{age_hint}" if age_hint else ""

    return f"""{get_narrative_editor_system_prompt(background_voice=background_voice, occupation=occupation)}

请将「本段用户口述」改写为第一人称书面叙述，并输出 **纯 JSON**（无 markdown 围栏）。

阶段：{stage}
可用信息（slots）：{slots}{profile_section}{time_section}

输入材料：
{new_content}
{context_section}

## 要求
1. **格式与输出**：只输出 JSON；第一人称；不使用 `#`、`##`、表格；`content` 仅含正文。
2. **事实与取材**：遵守事实边界，不补写未给出的细节。只展开「本段用户口述」；若有参考摘录区，不得把摘录中的具体事实写成本轮亲历；过滤语气词与寒暄；不重复已有故事全文；本批同一主题/事件链；段落数量与长度随材料，禁止为凑字数编造。
3. **不推断结局**：用户未明确说结果（是否录取、是否被选中等）时，不要凭常识补全为确定结论。

## 输出格式（严格 JSON）
{{
  "paragraphs": [
    {{"content": "段落正文"}},
    ...
  ]
}}

- content：仅含正文。

若无值得记录的内容：{{"paragraphs": []}}
"""


# 整篇合并时避免超长上下文：保留首尾，中间省略（字符级）
NARRATIVE_MERGE_EXISTING_MAX_CHARS = 14000
NARRATIVE_MERGE_HEAD_CHARS = 7000
NARRATIVE_MERGE_TAIL_CHARS = 7000


def clip_existing_story_body_for_merge(existing_markdown: str) -> str:
    """供 append 合并提示使用：极长正文截断为 头+尾，避免 token 爆炸。"""
    s = (existing_markdown or "").strip()
    if not s:
        return ""
    if len(s) <= NARRATIVE_MERGE_EXISTING_MAX_CHARS:
        return s
    head = s[:NARRATIVE_MERGE_HEAD_CHARS]
    tail = s[-NARRATIVE_MERGE_TAIL_CHARS:]
    return (
        f"{head}\n\n【…中间省略…】\n\n"
        f"{tail}\n\n（上文为已有故事正文节选，合并时须保留其中全部事实，不得因省略而删事实。）"
    )


def get_narrative_merge_json_prompt(
    stage: str,
    slots: dict,
    new_content: str,
    existing_content: str,
    user_profile: str = "",
    birth_year: Optional[int] = None,
    background_voice: str = "default",
    occupation: str = "",
) -> str:
    """
    已有故事追加：将「已有全文（或节选）」与「本段口述」合并为**一篇**第一人称叙述，
    按事件发生顺序组织段落，输出覆盖全篇的 JSON paragraphs。
    """
    clipped = clip_existing_story_body_for_merge(existing_content)
    existing_section = (
        f"\n\n【已有故事正文（须全部保留事实，仅调整顺序与衔接；不得编造）】：\n{clipped}"
        if clipped
        else ""
    )
    profile_section = f"\n\n用户基本信息：\n{user_profile}" if user_profile else ""
    age_hint = _build_age_hint(stage, birth_year)
    time_section = f"\n时间参考：{age_hint}" if age_hint else ""

    return f"""{get_narrative_editor_system_prompt(background_voice=background_voice, occupation=occupation)}

你正在**扩写并重组**一则已有回忆录故事：必须把「已有故事」中的事实全部保留在输出中（可合并重复表述、调整语序），并融入「本段用户口述」中的新事实；按**事件发生的时间顺序**排列段落（早→晚）；禁止丢弃未矛盾的旧内容。

阶段：{stage}
可用信息（slots）：{slots}{profile_section}{time_section}

【本段用户口述与参考（含证据摘录时遵守系统事实边界）】：
{new_content}
{existing_section}

## 要求
1. **全文输出**：`paragraphs` 须为重组后的**完整故事正文**（非仅本段）。
2. **事实边界**：遵守事实边界，不补写未给出的细节。不得新增「已有」或「本段」未出现的人名、地点、时间、对话、数字；第一人称、优雅书面语须符合上文传记作家文体说明；不用 `#`、`##`、表格。
3. 若本段与旧文完全重复或无新信息，可输出与旧文等价重组的正文（不得无故缩短到明显少于旧文）。
4. **不推断结局**：本段未明确结果时，不要补全落选/未通过等确定说法，除非旧文中已有同一事实。

## 输出格式（严格 JSON）
{{
  "paragraphs": [
    {{"content": "段落正文"}},
    ...
  ]
}}

若无任何可保留内容：{{"paragraphs": []}}
"""


def story_route_merge_hint_for_category(chapter_category: str) -> str:
    """按章节类目的 append/new 倾向（与 StoryRouteAgent 路由提示共用）。"""
    cc = (chapter_category or "").strip()
    if cc in ("beliefs", "summary"):
        return (
            "### 本章类别路由倾向（强主题容器）\n"
            "- 多条短感悟、同一价值维度、同一总结脉络的补充 → **优先 append_story**，"
            "选最匹配的一条候选 id。\n"
            "- 仅在用户明确讲述**与所有候选主题明显不相关**、且可独立成篇的长经历时，才用 new_story。"
        )
    if cc == "family":
        return (
            "### 本章类别路由倾向（家庭）\n"
            "- **默认 append_story**：同一家庭成员、同一居住环境、婚姻育儿、节日团聚、童年与父母的回忆等，"
            "只要仍围绕已出现的人物或关系网络补充细节，一律并入最匹配的候选，不要因为换了个场景就 new_story。\n"
            "- 仅当口述出现**完全新的人物组合 + 可独立成篇的新事件链**（与所有候选正文都接不上）时，才 new_story。"
        )
    if cc in (
        "childhood",
        "education",
        "career_early",
        "career_achievement",
        "career_challenge",
    ):
        if cc in ("childhood", "education"):
            return (
                "### 本章类别路由倾向（童年 / 求学 — 少拆分）\n"
                "- **默认 append_story**：同一成长阶段里，地点（老家、学校）、父母职业、玩伴、游戏影视、"
                "怀旧细节等**主题延续**的补充，即使分段讲述，也应并入已有童年/求学故事，避免多篇开头重复交代背景。\n"
                "- **仅当**口述出现**另一条清晰可辨的事件链**（时间/地点/人物线换了且与候选明显不是同一脉络）时，才 new_story。"
            )
        return (
            "### 本章类别路由倾向（经历叙事）\n"
            "- 以具体事件链为主：**不同事件 / 时期 / 地点** → 可 new_story。\n"
            "- 明显是**同一段经历的续叙、补充细节** → append_story。"
        )
    return (
        "### 本章类别路由倾向（一般）\n"
        "- 同时参考「主题连续性」与「事件切换」两类信号做判断。"
    )


def get_story_route_prompt(
    *,
    chapter_category: str,
    chapter_title: str,
    batch_transcript: str,
    candidate_stories_json: str,
) -> str:
    """Celery 批次：判断写入新 story 还是追加已有 story。输出严格 JSON。

    「故事」= 可独立讲述的一段人生经历；进入本步的批次已归入具体 chapter category
    （含模型返回 none 或零散档案启发式时映射的 summary）。
    """
    merge_hint = story_route_merge_hint_for_category(chapter_category)
    return f"""你是回忆录编辑助手。根据本批用户口述与【候选故事】决定 append_story 或 new_story。

## 两层决策标准（必须先在心里过一遍）
1. **主题连续性信号**：价值观、关系模式、长期总结、同一反思维度；口述是否像在**同一主题容器**里加厚？
2. **事件切换信号**：是否出现**新人物组合、新地点、新时间段、新事件因果链**，与候选正文明显是**另一段经历**？

- 类别 **beliefs / summary**：更重主题连续性；除非事件切换信号极强，否则倾向 append。
- 类别 **career_* / childhood / education**：更重事件链；不同事件可 new，同一经历续聊则 append。
- 类别 **family**：两类信号兼顾——原则/关系反思倾向 append；明确新事件链可 new。

{merge_hint}

**路由边界（必须遵守）**：仅根据下方「本批口述合并文本」判断；不得将系统检索摘要、记忆摘录等当作本批口述内容来匹配候选。

**候选故事说明**：列表项可能含 `summary`、`body_for_route`（正文摘要）或 `opening_snippet`（无 summary 时的纯文本开头提要）；仅含 `preview` 者为索引项，信息不全。**append 时优先匹配带 summary / body / opening_snippet 的条目**；索引项仅作候选 id 备忘。

当前章节（写作容器）：
- category: {chapter_category}
- title: {chapter_title}

【本批口述合并文本】
{batch_transcript}

【候选故事】（append 时 target_story_id 必须来自下列 id，且原样复制）
{candidate_stories_json}

## 输出 JSON（仅此一个对象，不要 markdown）
{{
  "decision": "new_story" | "append_story",
  "target_story_id": "<uuid 或 null；append 时必填且必须来自候选>",
  "reason": "<一句中文理由>"
}}

规则：
- **不要**只因「不太确定」就选 new_story；在主题可并入某一候选时应 append_story。
- 仅当口述与**所有**候选在两层标准下都明显不兼容时，才选 new_story。
- 若已有候选故事（列表非空）且口述是对同一人生阶段的**补述**，却找不到精确 id：仍应 **append_story** 到最相近的一条，而不是 new_story。
"""


def get_story_batch_plan_prompt(
    *,
    chapter_category: str,
    chapter_title: str,
    segments_json: str,
    candidate_stories_json: str,
) -> str:
    """同一章节类别下多 segment：划分为若干写入单元（每单元 new 或 append）。输出严格 JSON。"""
    merge_hint = story_route_merge_hint_for_category(chapter_category)
    return f"""你是回忆录编辑助手。下面同一章节类别下有一批**按时间顺序**的用户口述片段（每段有 id 与文本）。

## 两层决策标准（每一块都要应用）
1. **主题连续性信号**：价值观、关系模式、长期总结、同一反思维度。
2. **事件切换信号**：新人物组合、新地点、新时间段、新事件因果链。

各类别倾向与单段路由一致：beliefs/summary 重主题连续性；career/childhood/education 重事件链；family 兼顾。

{merge_hint}

## 「故事」定义（必须遵守）
一段「故事」= **可独立讲述的一段人生经历**。**同一主题容器内的连续口述**应并入同一块 append，而不是切碎成多个 new_story。

## 任务
将本批 segment **划分为连续若干块**（每块至少一个 segment，顺序不能打乱；每个 segment 必须恰好属于一块）。对每一块决定：
- **append_story**：与某一候选在两层标准下可合并，且能对应到具体 candidate id
- **new_story**：该块与**所有**候选都明显不兼容，或确认为独立新经历

**候选故事说明**：条目可能含 `summary` / `body_for_route` / `opening_snippet`；仅 `preview` 者为索引项。**优先用带摘要、正文摘要或开头提要的条目做 append 目标**。

当前章节（写作容器）：
- category: {chapter_category}
- title: {chapter_title}

【本批口述片段】（JSON 数组，顺序即口述顺序）
{segments_json}

【候选故事】（append 时 target_story_id 必须来自下列 id，且原样复制）
{candidate_stories_json}

## 输出 JSON（仅此一个对象，不要 markdown）
{{
  "units": [
    {{
      "segment_ids": ["<按顺序列出本块包含的 segment id>"],
      "decision": "new_story" | "append_story",
      "target_story_id": "<uuid 或 null；append 时必填且必须来自候选>",
      "reason": "<一句中文理由，可选>"
    }}
  ]
}}

规则：
- `units` 中所有 `segment_ids` 拼接后，必须**不重不漏**地覆盖本批全部 id，且顺序与【本批口述片段】数组一致
- **不要**仅因不确定就对整块选 new_story；能并入候选时应 append_story
- **同一批里 new_story 单元至多 1 个**：除非口述中同时存在**至少两条**与所有候选都不兼容、且彼此也明显无关的独立长经历，否则禁止拆成多个 new_story；连续多段若都在补充同一主题，应合并为**一块 append_story**。
- 候选列表非空时，优先把本批当作「加厚已有篇章」，而不是再开新篇。
"""


def format_narrative_user_content(oral_text: str, evidence_text: str = "") -> str:
    """
    将口述与检索摘录分区，供叙事模型区分「亲历」与参考材料。
    evidence 为空时仅输出口述块。
    """
    oral = (oral_text or "").strip()
    ev = (evidence_text or "").strip()
    if not ev:
        return f"【本段用户口述】\n{oral}"
    return (
        "【本段用户口述】\n"
        f"{oral}\n\n"
        "【仅供参考的相关记忆摘录（非本段口述；不得把其中具体事实写成本轮亲历经历，仅可作主题衔接）】\n"
        f"{ev}"
    )