"""
回忆录整理 Agent 提示词模板
"""
import json

# 章节分类映射
CHAPTER_CATEGORIES = {
    "childhood": "童年与成长背景",
    "education": "教育经历与青年时期",
    "career_early": "崭露头角",
    "career_achievement": "主要成就与巅峰时刻",
    "career_challenge": "挫折、挑战与重大转折",
    "family": "家庭与情感",
    "beliefs": "信念与价值观",
    "summary": "人生总结",
}

# 章节顺序
CHAPTER_ORDER = [
    "childhood",
    "education",
    "career_early",
    "career_achievement",
    "career_challenge",
    "family",
    "beliefs",
    "summary",
]

# 统一的阶段名 → 排序索引映射
# 兼容 5 阶段简化名（conversation/state 模型）和 8 分类详细名（chapter 模型）
STAGE_TO_ORDER = {
    "childhood": 0,
    "education": 1,
    "career": 2,              # 5-stage 简化名
    "career_early": 2,        # 8-category 详细名
    "career_achievement": 3,
    "career_challenge": 4,
    "family": 5,
    "belief": 6,              # 5-stage 简化名（单数）
    "beliefs": 6,             # 8-category 详细名（复数）
    "summary": 7,
}


def get_system_prompt() -> str:
    """获取整理 Agent 的系统提示词"""
    return """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的书面语回忆录章节。

你的任务：
1. 接收对话段落文本（口语化）
2. 识别内容主题，归类到对应章节（童年/教育/事业/家庭/信念/总结）
3. 将口语化表达改写为书面语，保持原意和情感
4. 生成合适的章节标题和段落结构
5. 提取关键信息，形成连贯的叙述
6. 建议插图位置（在描述场景、人物、地点的地方）

改写原则：
- 保持用户的真实声音和情感
- 使用优雅但不失亲切的书面语
- 适当添加过渡句，使段落连贯
- 保留生动的细节和对话
- 去除口语中的"嗯"、"那个"等填充词
- 保持时间顺序和逻辑清晰

章节分类规则：
- 童年相关 → "童年与成长背景"
- 学校、老师、同学 → "教育经历与青年时期"
- 工作、职业、成就 → "主要成就与巅峰时刻" 或 "崭露头角"
- 困难、挫折 → "挫折、挑战与重大转折"
- 伴侣、孩子、家庭生活 → "家庭与情感"
- 价值观、信念、座右铭 → "信念与价值观"
- 总结、感悟、展望 → "人生总结"
"""


def get_chapter_classification_prompt(segments_text: str) -> str:
    """获取章节分类的提示词"""
    return f"""{get_system_prompt()}

请分析以下对话内容，判断应该归类到哪个章节类别：
- childhood: 童年与成长背景
- education: 教育经历与青年时期
- career_early: 崭露头角（早期事业）
- career_achievement: 主要成就与巅峰时刻
- career_challenge: 挫折、挑战与重大转折
- family: 家庭与情感
- beliefs: 信念与价值观
- summary: 人生总结

对话内容：
{segments_text}

请只返回章节类别（如：childhood），不要返回其他内容。"""


def get_text_rewrite_prompt(segments_text: str, chapter_category: str, existing_content: str = "") -> str:
    """获取文本改写的提示词"""
    chapter_name = CHAPTER_CATEGORIES.get(chapter_category, chapter_category)
    
    existing_section = f"\n\n已有章节内容：\n{existing_content}" if existing_content else ""
    
    return f"""{get_system_prompt()}

请将以下口语化的对话内容改写为书面语，归类到"{chapter_name}"章节。

对话内容：
{segments_text}
{existing_section}

请按照以下格式返回 JSON：
{{
    "title": "章节标题",
    "content": "改写后的书面语内容（包含图片占位符）",
    "summary": "章节摘要（50字以内）"
}}

要求：
1. 标题要简洁有力，能概括章节主题
2. 内容要流畅自然，保持原意和情感
3. 如果已有章节内容，请将新内容与已有内容自然融合
4. 在内容中适当位置插入图片占位符

## 图片占位符格式
在描述场景、人物、重要时刻的段落后，插入：
{{{{IMAGE:具体的图片描述}}}}

示例：
{{{{IMAGE:南方小镇的青石板路，两旁是白墙黑瓦的老房子}}}}
{{{{IMAGE:奶奶坐在院子里的藤椅上，手里摇着蒲扇}}}}

占位符单独占一行，描述要具体有画面感。"""


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())

    # 提供所有阶段的 slot 参考，帮助 LLM 将内容归类到正确的阶段
    all_stage_slots = {
        "childhood": ["place", "people", "daily_life", "emotion", "turning_event"],
        "education": ["school", "city", "motivation", "challenge", "change"],
        "career": ["job", "environment", "decision", "pressure", "growth"],
        "family": ["relationship", "conflict", "support", "responsibility", "change"],
        "belief": ["value", "regret", "pride", "lesson"],
    }

    return f"""{get_system_prompt()}

你需要从用户话语中抽取结构化信息，并判断用户实际在谈论哪个人生阶段。

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. **detected_stage 必须根据用户话语的实际内容判断**，不要默认沿用系统当前阶段。用户可能在聊不同阶段的事情。
2. slots 的 key 必须属于 detected_stage 对应的 slot 列表
3. slots 只填写确实提到的内容
4. snippet 保持用户原话风格，50 字以内
5. 如果没有明确内容，slots 为空对象
"""


def get_creative_title_prompt(stage: str, emotion: str, slots: dict) -> str:
    """生成有创意的章节标题"""
    return f"""{get_system_prompt()}

请根据阶段和情绪生成 1 个有创意的章节标题。
阶段：{stage}
情绪：{emotion}
可用信息：{slots}

要求：
1. 标题 12-18 字以内
2. 情绪 + 人生阶段 + 意象
3. 示例风格：
   - 《那个夏天，我第一次离开家》
   - 《在陌生城市站稳脚跟》
   - 《不是所有选择都被理解》
   - 《慢下来，人生开始发声》

只输出标题文字，不要加引号或其他内容。
"""


def get_narrative_prompt(stage: str, slots: dict, new_content: str, existing_content: str = "") -> str:
    """将对话改写为叙述，并增量更新"""
    existing_section = f"\n\n已有内容：\n{existing_content}" if existing_content else ""
    return f"""{get_system_prompt()}

请将以下对话内容整理为第一人称叙述，并与已有内容自然融合。
阶段：{stage}
可用信息：{slots}

新的对话内容：
{new_content}
{existing_section}

要求：
1. 使用第一人称叙述
2. 保留少量原话（引用）
3. 增量追加，不重写全文
4. 语气自然，有情绪
5. 在适合配图的地方插入图片占位符

## 图片占位符格式
在描述场景、人物、重要时刻的段落后，插入图片占位符，格式为：
{{{{IMAGE:图片描述}}}}

示例：
- {{{{IMAGE:南方小镇的青石板路，两旁是白墙黑瓦的老房子}}}}
- {{{{IMAGE:奶奶坐在院子里的藤椅上，手里摇着蒲扇}}}}
- {{{{IMAGE:少年背着书包站在火车站台上，回望身后的小镇}}}}
- {{{{IMAGE:泛黄的大学录取通知书，压在一摞旧课本下}}}}

图片占位符要求：
- 描述要具体、有画面感，便于后续生成或匹配图片
- 每 200-300 字左右可以插入一个
- 单独占一行，不要嵌入段落中
- 不要使用括号或星号等其他格式

只输出最终叙述文本（包含图片占位符）。
"""