"""Генерация черновика теста из извлечённого текста (порт части `documentGenService.js`)."""
from __future__ import annotations

from .draft_validator import (
    parse_json_from_llm_text,
    validate_and_normalize_draft,
)
from .llm_client import LlmError, chat_completion_text_content, get_llm_config


MAX_EXTRACT_CHARS = 14000


def generation_for_import_document(extracted_text: str, user_hint: str = '') -> dict:
    text = (extracted_text or '').strip()
    if not text:
        return {
            'available': False,
            'message': 'Нет извлечённого текста — нечего передавать в модель.',
        }
    cfg = get_llm_config()
    if cfg is None:
        return {
            'available': False,
            'message': (
                'Автогенерация выключена: задайте DEEPSEEK_API_KEY или OPENAI_API_KEY '
                'в .env. Превью текста ниже — можно вставить вручную.'
            ),
            'textPreview': text[:4000],
        }
    if len(text) > MAX_EXTRACT_CHARS:
        slice_ = text[:MAX_EXTRACT_CHARS] + '\n\n[…фрагмент обрезан для API]'
    else:
        slice_ = text
    try:
        system = (
            'Ты помощник для составления тестов. Отвечай ТОЛЬКО одним JSON-объектом '
            'без пояснений. Схема: {"title": string, "description"?: string, '
            '"questions": array}. Каждый вопрос: {"text", "hasMultipleAnswers": boolean, '
            '"options": [{"text", "isCorrect": boolean}, ...]}. Минимум 2 варианта. '
            'Для одиночного выбора ровно один isCorrect: true. '
            'Текст и формулировки — на русском, по содержанию входного материала.'
        )
        hint_block = f'\n\nДополнительные инструкции от автора теста:\n{user_hint.strip()}' if user_hint and user_hint.strip() else ''
        user = (
            'Составь тест с вопросами с одним или несколькими правильными ответами '
            'на основе текста:\n\n' + slice_ + hint_block
        )
        raw = chat_completion_text_content(cfg, system, user, 0.25)
        parsed = parse_json_from_llm_text(raw)
        draft = validate_and_normalize_draft(parsed)
        return {
            'available': True,
            'message': (
                f'Сгенерировано: «{draft["title"]}», вопросов: '
                f'{len(draft["questions"])}. Нажмите «Применить сгенерированный черновик».'
            ),
            'draft': draft,
        }
    except LlmError as e:
        return {
            'available': False,
            'message': f'Генерация не удалась: {e}',
            'errorCode': e.code,
            'textPreview': text[:4000],
        }
    except Exception as e:
        return {
            'available': False,
            'message': f'Генерация не удалась: {e}',
            'errorCode': 'unknown',
            'textPreview': text[:4000],
        }