ai-chatbot/app/(chat)/api/chat/schema.ts

import { z } from "zod";

const textPartSchema = z.object({
  type: z.enum(["text"]),
  text: z.string().min(1).max(2000),
});

const filePartSchema = z.object({
  type: z.enum(["file"]),
  mediaType: z.enum(["image/jpeg", "image/png", "image/webp", "image/gif", "image/jpg", "image/bmp", "image/svg+xml"]),
  name: z.string().min(1).max(100),
  url: z.string().url(),
  assetId: z.string().uuid().optional(),
  width: z.number().positive().optional(),
  height: z.number().positive().optional(),
});

const partSchema = z.union([textPartSchema, filePartSchema]);

// 视频参数 schema
const videoParamsSchema = z.object({
  mode: z.enum(["text-to-video", "first-frame", "first-last-frame", "reference-images"]),
  resolution: z.enum(["480p", "720p", "1080p"]).optional(),
  ratio: z.string().optional(),
  duration: z.number().optional(),
  generateAudio: z.boolean().optional(),
  watermark: z.boolean().optional(),
  cameraFixed: z.boolean().optional(),
  cameraMove: z.string().optional(),
  fps: z.number().optional(),
  seed: z.number().optional(),
  returnLastFrame: z.boolean().optional(),
}).optional();

const imageSizeValues = ["1K", "2K", "4K"] as const;

function normalizeImageSizeInput(value: unknown) {
  if (typeof value !== "string") return undefined;
  const normalized = value.trim().toUpperCase();
  return imageSizeValues.includes(normalized as (typeof imageSizeValues)[number])
    ? normalized
    : undefined;
}

// 🆕 图片生成参数 schema
const imageParamsSchema = z.object({
  aspectRatio: z.string().optional(),
  imageSize: z.preprocess(normalizeImageSizeInput, z.enum(imageSizeValues).optional()),
  imageCount: z.number().min(1).max(10).optional(),
  // 阿里生图专用参数
  size: z.string().optional(),           // 自定义分辨率，如 "1024*1024"
  negativePrompt: z.string().optional(), // 反向提示词
  promptExtend: z.boolean().optional(),  // 提示词智能优化
  watermark: z.boolean().optional(),     // 水印
  seed: z.number().optional(),           // 随机种子
  n: z.number().min(1).max(10).optional(), // 兼容 n 参数
}).optional();

const contextPayloadSchema = z
  .object({
    source: z.enum(["chat", "canvas", "realtime-canvas"]).optional(),
    projectId: z.string().uuid().optional(),
    selectedNodeIds: z.array(z.string().min(1).max(128)).max(20).optional(),
    selectedAssetIds: z.array(z.string().uuid()).max(20).optional(),
    focusPolicy: z.enum(["auto", "selected", "latest_result", "original"]).optional(),
    canvasImageNodes: z
      .array(
        z.object({
          nodeId: z.string().min(1).max(128),
          assetId: z.string().uuid().optional(),
          url: z.string().url(),
          title: z.string().max(256).optional(),
          prompt: z.string().max(2000).optional(),
          x: z.number(),
          y: z.number(),
          width: z.number().optional(),
          height: z.number().optional(),
          isSelected: z.boolean().optional(),
        }),
      )
      .max(20)
      .optional(),
  })
  .optional();

const agentModeReferenceSchema = z.object({
  id: z.string().min(1).max(128),
  label: z.string().min(1).max(255),
  imageUrl: z.string().url(),
  candidateId: z.string().min(1).max(128).nullable().optional(),
  sortOrder: z.number().min(0).max(999).optional(),
  assignedProductIndex: z.number().min(0).max(9).nullable().optional(),
  passthrough: z.boolean().nullable().optional(),
});

const agentModeSourceImageSchema = z.object({
  url: z.string().url(),
  label: z.string().max(255).optional(),
  name: z.string().max(255).optional(),
  assetId: z.string().min(1).max(128).nullable().optional(),
});

const agentModePayloadSchema = z
  .object({
    modeType: z.enum(["detail_replacement", "sku_replacement"]),
    replacementStrategy: z.enum(["scene_replace", "product_only"]).optional(),
    query: z.string().max(64).optional(),
    queryType: z.enum(["sku", "spu", "productId"]).optional(),
    selectedCandidateId: z.string().min(1).max(128).nullable().optional(),
    references: z.array(agentModeReferenceSchema).max(40),
    sourceImages: z
      .object({
        productImages: z.array(agentModeSourceImageSchema).max(16).optional(),
        modelImage: agentModeSourceImageSchema.nullable().optional(),
      })
      .optional(),
  })
  .optional();

export const postRequestBodySchema = z.object({
  id: z.string().uuid(),
  message: z.object({
    id: z.string().uuid(),
    role: z.enum(["user"]),
    parts: z.array(partSchema),
  }),
  hiddenPrompt: z.string().max(4000).optional(),
  workflowPromptOptimizationEnabled: z.boolean().optional(),
  autoContext: z.string().max(4000).optional(),
  agentPresetId: z.string().uuid().optional(),
  // 支持预定义模型名称或数据库中的模型 UUID
  selectedChatModel: z.string().min(1).max(128),
  selectedVisibilityType: z.enum(["public", "private"]),
  composerMode: z.enum(["agent", "image", "video", "detail"]).optional(),
  deepThinkingEnabled: z.boolean().optional(),
  debugProtocol: z.boolean().optional(),
  videoParams: videoParamsSchema, // 视频参数
  imageParams: imageParamsSchema, // 🆕 图片生成参数
  contextPayload: contextPayloadSchema,
  agentModePayload: agentModePayloadSchema,
});

export type PostRequestBody = z.infer<typeof postRequestBodySchema>;