/**
 * 智能意图分析器
 * 分析用户输入，识别图片编辑意图
 * 
 * 主要应用场景：图片编辑（抠图、换背景、增强等）
 */

import { generateText } from "ai";
// 使用动态导入避免循环依赖问题
// import { getLanguageModelById } from "./dynamic-provider";
// import { getEnabledAiModelsWithProvider } from "@/lib/db/queries";

// 分析结果类型
export interface AnalysisResult {
  intent: "image_edit" | "vision" | "image_gen" | "video_gen" | "chat";
  subIntent?: string;
  confidence: number;
  optimizedPrompt?: string;
  negativePrompt?: string;
  suggestedModel?: string;
  needsClarification?: boolean;
  clarifyingQuestions?: string[];
  conversationalReply?: string; // 🆕 自然对话回复
}

// 系统提示词 - 针对图片编辑场景优化，生成自然对话
const ANALYZER_SYSTEM_PROMPT = `你是一个友好的AI图片编辑助手。用户会给你发送图片和编辑请求，你需要：
1. 理解用户想要对图片做什么
2. 用自然、友好的语气回复用户，告诉他你理解了他的需求并会帮他处理
3. 同时输出结构化的意图分析结果

## 意图分类

### image_edit - 图片编辑（用户上传了图片并想编辑）
子意图：
- remove_background: 抠图、去背景、透明背景
- replace_background: 换背景、改背景、白底
- enhance: 变清晰、高清、锐化、降噪
- extend: 扩展、拓展、延伸画布
- inpaint: 去除某物、消除、擦掉、P掉、局部修改
- style_transfer: 风格化、卡通化、动漫风、改风格
- color_adjust: 调色、调整颜色、亮度、对比度
- redo: 用户不满意之前的结果，想重新处理

### vision - 图片理解（用户想让你看图说话）
### image_gen - 图片生成（用户想生成新图片）
### video_gen - 视频生成
### chat - 普通对话

## 特殊场景：连续对话（用户没有发送新图片，系统自动使用历史图片）

当用户继续对话但没有发送新图片时，系统会自动找到之前的图片。这时候：
- 用户可能在继续描述想要的效果（如："换成蓝色"、"再清晰一点"、"把背景去掉"）
- 用户可能在修改之前的结果（如："不满意"、"再调整"、"换个风格"）
- 用户可能在追问（如："还可以再亮一点吗"、"能不能换个颜色"）

处理方式：
- intent 通常是 image_edit
- subIntent 根据用户的具体要求判断
- conversationalReply 要自然地回应用户，不需要特别强调"找到了之前的图片"

## 输出格式（严格JSON）
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "replace_background", 
  "confidence": 0.95,
  "conversationalReply": "好的，我来帮你把背景换成白色！这样产品会更突出~",
  "needsClarification": false,
  "clarifyingQuestions": []
}

## 回复风格要求
- conversationalReply 要自然、友好、简洁
- 可以加一些语气词让对话更亲切，如"好的"、"没问题"、"~"等
- 说明你理解了什么需求，让用户知道你在做什么
- 如果意图不明确，礼貌地询问用户想要什么效果
 - 如果提供了画布上下文，仅用于理解，不要在 conversationalReply 中复述坐标或技术细节

## 示例
用户："帮我把背景换成白色"
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "replace_background",
  "confidence": 0.95,
  "conversationalReply": "好的，我来帮你把背景换成纯白色，这样图片会更干净专业~",
  "needsClarification": false
}

用户："把这张图变清晰一点"  
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "enhance",
  "confidence": 0.9,
  "conversationalReply": "收到！我来帮你提升图片清晰度，稍等一下~",
  "needsClarification": false
}

用户发了图片但没说要做什么：
{
  "intent": "image_edit",
  "confidence": 0.5,
  "conversationalReply": "我看到你发了一张图片，你想对它做什么处理呢？比如抠图、换背景、变清晰？",
  "needsClarification": true
}

连续对话场景 - 用户说"换成蓝色"（系统自动使用历史图片）：
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "color_adjust",
  "confidence": 0.9,
  "conversationalReply": "好的，我来帮你调整成蓝色~",
  "needsClarification": false
}

连续对话场景 - 用户说"不满意，再调整一下"：
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "redo",
  "confidence": 0.8,
  "conversationalReply": "没问题，你想怎么调整呢？比如换个颜色、调整风格？",
  "needsClarification": true,
  "clarifyingQuestions": ["你具体想调整哪方面呢？"]
}

连续对话场景 - 用户说"再清晰一点"：
{
  "intent": "image_edit",
  "subIntent": "enhance",
  "confidence": 0.9,
  "conversationalReply": "好的，我再帮你提升一下清晰度~",
  "needsClarification": false
}`;

// 历史消息类型
interface HistoryMessage {
  role: "user" | "assistant";
  content: string;
}

/**
 * 分析用户意图
 */
export async function analyzeIntent(params: {
  text: string;
  hasImage: boolean;
  imageUrls?: string[];
  imageFromHistory?: boolean;  // 🆕 图片是否来自历史记录
  historyMessages?: HistoryMessage[];  // 🆕 历史对话消息（用于上下文理解）
  context?: string; // 🆕 画布上下文（仅用于理解）
}): Promise<AnalysisResult> {
  const { text, hasImage, imageUrls, imageFromHistory, historyMessages, context } = params;

  console.log("[Smart Analyzer] Analyzing intent:", { 
    text, 
    hasImage, 
    imageCount: imageUrls?.length, 
    imageFromHistory,
    historyCount: historyMessages?.length || 0
  });

  // 先尝试关键词快速匹配（高置信度场景直接返回，节省LLM调用）
  const quickResult = quickKeywordMatch(text, hasImage);
  if (quickResult.confidence >= 0.9) {
    console.log("[Smart Analyzer] Quick match result:", quickResult);
    return quickResult;
  }

  // 尝试使用 Qwen3 VL 进行深度分析（传入历史对话）
  try {
    const llmResult = await analyzWithLLM(text, hasImage, imageUrls, historyMessages, context);
    if (llmResult) {
      console.log("[Smart Analyzer] LLM analysis result:", llmResult);
      return llmResult;
    }
  } catch (error) {
    console.error("[Smart Analyzer] LLM analysis failed:", error);
  }

  // 回退到完整关键词分析
  const fallbackResult = fallbackKeywordAnalysis(text, hasImage);
  console.log("[Smart Analyzer] Fallback result:", fallbackResult);
  return fallbackResult;
}

/**
 * 快速关键词匹配（高置信度场景）
 * 🆕 现在返回低置信度，强制走LLM分析以获取自然对话回复
 */
function quickKeywordMatch(text: string, hasImage: boolean): AnalysisResult {
  // 返回低置信度，强制走LLM分析以获取自然对话回复
  // 只有LLM不可用时才会使用fallback
  return {
    intent: "chat",
    confidence: 0.3,
  };
}

/**
 * 使用 LLM 进行深度分析
 */
async function analyzWithLLM(
  text: string, 
  hasImage: boolean,
  imageUrls?: string[],
  historyMessages?: HistoryMessage[],
  context?: string
): Promise<AnalysisResult | null> {
  // 使用动态导入避免循环依赖问题
  const {
    getEnabledAiModelsWithProvider,
    getAgentAiModelWithProvider,
  } = await import("@/lib/db/queries");
  const { getLanguageModelById } = await import("./dynamic-provider");
  
  // 获取千问3 VL 模型
  const allModels = await getEnabledAiModelsWithProvider();
  const agentModel = await getAgentAiModelWithProvider();
  const qwenModel = allModels.find(
    (m) => m.provider.type === "alibaba" && m.model.supportsVision
  );
  const selectedAnalyzerModel =
    (agentModel && (!hasImage || agentModel.model.supportsVision)
      ? agentModel
      : undefined) || qwenModel;

  if (!selectedAnalyzerModel) {
    console.log("[Smart Analyzer] No Qwen3 VL model found");
    return null;
  }

  const model = await getLanguageModelById(selectedAnalyzerModel.model.id);
  if (!model) {
    console.log("[Smart Analyzer] Failed to get language model");
    return null;
  }

  // 🆕 构建包含历史上下文的消息
  let contextMessage = "";
  
  // 🆕 画布上下文（仅用于理解，不要复述）
  if (context && context.trim().length > 0) {
    contextMessage = `## 画布上下文（仅用于理解，不要在对话回复中复述）：\n${context.trim()}\n\n`;
  }
  
  // 添加历史对话上下文（最多取最近5轮对话）
  if (historyMessages && historyMessages.length > 0) {
    const recentHistory = historyMessages.slice(-10);  // 最多10条消息（约5轮对话）
    const historyText = recentHistory.map(msg => 
      `${msg.role === 'user' ? '用户' : 'AI'}: ${msg.content.substring(0, 200)}`
    ).join('\n');
    
    contextMessage += `## 对话历史（最近的对话上下文）：
${historyText}

## 当前请求：
`;
  }

  // 构建用户消息
  const userMessage = hasImage
    ? `${contextMessage}用户上传了图片，请求内容："${text}"`
    : `${contextMessage}用户请求（无图片）："${text}"`;

  console.log("[Smart Analyzer] Calling Qwen3 VL for analysis with", historyMessages?.length || 0, "history messages");

  const visionImages = (imageUrls || [])
    .filter((url) => /^https?:\/\//i.test(url))
    .slice(0, 4)
    .map((url) => ({ type: "image" as const, image: url }));

  // 调用模型分析（有图时携带图片，确保真实视觉分析）
  const requestPayload = hasImage && visionImages.length > 0
    ? {
        model,
        system: ANALYZER_SYSTEM_PROMPT,
        messages: [
          {
            role: "user" as const,
            content: [
              { type: "text" as const, text: userMessage },
              ...visionImages,
            ],
          },
        ],
        temperature: 0.1,
        maxTokens: 360,
      }
    : {
        model,
        system: ANALYZER_SYSTEM_PROMPT,
        prompt: userMessage,
        temperature: 0.1,
        maxTokens: 300,
      };

  const { text: responseText } = await generateText(requestPayload as any);

  // 解析JSON响应
  const jsonMatch = responseText.match(/\{[\s\S]*\}/);
  if (jsonMatch) {
    try {
      const result = JSON.parse(jsonMatch[0]) as AnalysisResult;
      return result;
    } catch (e) {
      console.error("[Smart Analyzer] Failed to parse LLM response:", e);
    }
  }

  return null;
}

/**
 * 回退方案：完整关键词匹配（当LLM不可用时使用）
 * 🆕 添加了自然对话回复
 */
export function fallbackKeywordAnalysis(
  text: string,
  hasImage: boolean
): AnalysisResult {
  const lowerText = text.toLowerCase();

  // === 图片编辑场景（需要有图片） ===
  if (hasImage) {
    // 抠图/去背景
    if (/抠图|去背景|透明背景|去背|扣图|移除背景/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "remove_background",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: "好的，我来帮你抠图，去除背景保留主体~",
      };
    }

    // 换背景
    if (/换背景|白底|改背景|背景换成|纯色背景|换成.*背景|替换.*背景/.test(lowerText)) {
      // 提取背景颜色
      const bgMatch = text.match(/(?:换成|改成|替换为|变成)(.+?)(?:背景|底|$)/);
      const bg = bgMatch ? bgMatch[1].trim() : "白色";
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "replace_background",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: `好的，我来帮你把背景换成${bg}~`,
      };
    }

    // 图片增强
    if (/变清晰|高清|锐化|降噪|提升质量|修复|清晰化|变清楚|画质/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "enhance",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: "收到，我来帮你提升图片清晰度~",
      };
    }

    // 图像拓展
    if (/扩展|拓展|延伸|扩图|outpainting|拓宽|扩大/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "extend",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: "好的，我来帮你扩展图片边界~",
      };
    }

    // 局部修改/去除
    if (/去除|消除|擦掉|P掉|p掉|删除|修改.*部分|移除.*(?:人|物|水印|logo|文字)/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "inpaint",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: "明白，我来帮你处理这个区域~",
      };
    }

    // 风格迁移
    if (/风格|卡通化|动漫风|油画风|转.*风格|变.*风格|改.*风格/.test(lowerText)) {
      const styleMatch = text.match(/(?:转换为|变成|改成|转成)(.+?)(?:风格|$)/);
      const style = styleMatch ? styleMatch[1].trim() : "新";
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "style_transfer",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: `好的，我来帮你转换成${style}风格~`,
      };
    }

    // 调色/改颜色
    if (/调色|调整颜色|亮度|对比度|饱和度|色调|曝光|滤镜|改成.*色|换成.*色|变成.*色|颜色改成|颜色换成|颜色变成/.test(lowerText)) {
      // 提取目标颜色
      const colorMatch = text.match(/(?:改成|换成|变成)(.+?)(?:色|$)/);
      const color = colorMatch ? colorMatch[1].trim() + "色" : "";
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "color_adjust",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: color ? `好的，我来帮你把颜色改成${color}~` : "收到，我来帮你调整图片色彩~",
      };
    }

    // 尺寸调整
    if (/缩放|放大|缩小|调整尺寸|裁剪|resize|crop/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        subIntent: "resize",
        confidence: 0.9,
        conversationalReply: "好的，我来帮你调整图片尺寸~",
      };
    }

    // 通用编辑关键词
    if (/修图|P图|改图|调图|处理.*图|编辑.*图|优化.*图/.test(lowerText)) {
      return {
        intent: "image_edit",
        confidence: 0.8,
        needsClarification: true,
        conversationalReply: "我看到你想编辑这张图片，你具体想要做什么处理呢？比如抠图、换背景、变清晰？",
      };
    }

    // 视觉理解
    if (/看|识别|分析|描述|这是什么|有什么|tell me|what is|看看|帮我看/.test(lowerText)) {
      return { 
        intent: "vision", 
        confidence: 0.85,
        conversationalReply: "让我来看看这张图片~",
      };
    }

    // 有图但意图不明确
    return {
      intent: "image_edit",
      confidence: 0.5,
      needsClarification: true,
      conversationalReply: "我看到你发了一张图片，你想对它做什么处理呢？比如抠图、换背景、变清晰？",
    };
  }

  // === 无图片场景 ===

  // 图片生成
  if (/画|绘制|生成图|创建.*图|设计.*图|画一个|生成一张|做一张/.test(lowerText)) {
    return { 
      intent: "image_gen", 
      confidence: 0.85,
      conversationalReply: "好的，我来帮你生成这张图片~",
    };
  }

  // 视频生成
  if (/视频|动画|动起来|生成视频|做视频|视频生成/.test(lowerText)) {
    return { 
      intent: "video_gen", 
      confidence: 0.85,
      conversationalReply: "好的，我来帮你生成视频~",
    };
  }

  // 需要图片但没有上传
  if (/抠图|去背景|换背景|修图|P图|编辑图/.test(lowerText)) {
    return {
      intent: "image_edit",
      confidence: 0.7,
      needsClarification: true,
      conversationalReply: "你想编辑图片的话，需要先上传一张图片哦~",
    };
  }

  // 默认对话
  return { intent: "chat", confidence: 0.7 };
}