const axios = require('axios');
const config = require('../../config/config');
const AiCallRecorder = require('./ai_call_recorder.js');

/**
 * Qwen 2.5 大模型服务
 * 集成阿里云 DashScope API，提供智能化的岗位筛选、聊天生成、简历分析等功能
 */
class aiService {
    constructor() {
        this.apiKey = config.ai?.apiKey || process.env.DASHSCOPE_API_KEY;
        // 使用 DashScope 兼容 OpenAI 格式的接口
        this.apiUrl = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
        // Qwen 2.5 模型：qwen-turbo（快速）、qwen-plus（增强）、qwen-max（最强）
        this.model = config.ai?.model || 'qwen-turbo';
        this.maxRetries = 3;
    }

    /**
     * 调用 Qwen 2.5 API
     * @param {string} prompt - 提示词
     * @param {object} options - 配置选项
     * @returns {Promise<object>} API响应结果
     */
    async callAPI(prompt, options = {}) {
        const startTime = Date.now();

        const requestData = {
            model: this.model,
            messages: [
                {
                    role: 'system',
                    content: options.systemPrompt || '你是一个专业的招聘顾问，擅长分析岗位信息、生成聊天内容和分析简历匹配度。'
                },
                {
                    role: 'user',
                    content: prompt
                }
            ],
            temperature: options.temperature || 0.7,
            max_tokens: options.maxTokens || 2000,
            top_p: options.topP || 0.9
        };

        const requestContent = JSON.stringify(requestData.messages);

        for (let attempt = 1; attempt <= this.maxRetries; attempt++) {
            try {
                const response = await axios.post(this.apiUrl, requestData, {
                    headers: {
                        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`, // DashScope 使用 Bearer token 格式
                        'Content-Type': 'application/json'
                    },
                    timeout: 30000
                });

                const responseTime = Date.now() - startTime;
                const responseContent = response.data.choices?.[0]?.message?.content || '';
                const usage = response.data.usage || {};

                // 记录AI调用（异步，不阻塞主流程）
                this.recordAiCall({
                    user_id: options.user_id,
                    sn_code: options.sn_code,
                    service_type: options.service_type || 'completion',
                    model_name: this.model,
                    prompt_tokens: usage.prompt_tokens || 0,
                    completion_tokens: usage.completion_tokens || 0,
                    total_tokens: usage.total_tokens || 0,
                    request_content: requestContent,
                    response_content: responseContent,
                    cost_amount: this.calculateCost(usage.total_tokens || 0),
                    status: 'success',
                    response_time: responseTime,
                    api_provider: 'qwen',
                    business_type: options.business_type,
                    reference_id: options.reference_id
                }).catch(err => {
                    console.warn('记录AI调用失败（不影响主流程）:', err.message);
                });

                return {
                    data: response.data,
                    content: responseContent
                };
            } catch (error) {
                const responseTime = Date.now() - startTime;

                console.log(`Qwen 2.5 API调用失败 (尝试 ${attempt}/${this.maxRetries}): ${error.message}`);

                // 记录失败的调用
                if (attempt === this.maxRetries) {
                    this.recordAiCall({
                        user_id: options.user_id,
                        sn_code: options.sn_code,
                        service_type: options.service_type || 'completion',
                        model_name: this.model,
                        request_content: requestContent,
                        status: 'failed',
                        error_message: error.message,
                        response_time: responseTime,
                        api_provider: 'qwen',
                        business_type: options.business_type,
                        reference_id: options.reference_id
                    }).catch(err => {
                        console.warn('记录失败调用失败:', err.message);
                    });

                    throw new Error(error.message);
                }

                // 等待后重试
                await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000 * attempt));
            }
        }
    }

    /**
     * 记录AI调用
     * @param {Object} params - 调用参数
     * @returns {Promise}
     */
    async recordAiCall(params) {
        try {
            await AiCallRecorder.record(params);
        } catch (error) {
            // 记录失败不应影响主流程
            console.warn('AI调用记录失败:', error.message);
        }
    }

    /**
     * 计算调用费用
     * @param {Number} totalTokens - 总Token数
     * @returns {Number} 费用（元）
     */
    calculateCost(totalTokens) {
        // 阿里云 Qwen 价格（元/1000 tokens）
        // qwen-turbo: ¥0.003, qwen-plus: ¥0.004, qwen-max: ¥0.12
        // 这里使用 qwen-turbo 的价格作为默认值
        const pricePerThousand = 0.003;
        return (totalTokens / 1000) * pricePerThousand;
    }

    /**
     * 岗位智能筛选
     * @param {object} jobInfo - 岗位信息
     * @param {object} resumeInfo - 简历信息
     * @returns {Promise<object>} 筛选结果
     */
    async analyzeJob(jobInfo, resumeInfo) {
        const prompt = `
请分析以下岗位信息，并给出详细的评估结果：

岗位信息：
- 公司名称：${jobInfo.companyName || '未知'}
- 职位名称：${jobInfo.jobTitle || '未知'}
- 薪资范围：${jobInfo.salary || '未知'}
- 工作地点：${jobInfo.location || '未知'}
- 岗位描述：${jobInfo.description || '未知'}
- 技能要求：${jobInfo.skills || '未知'}

简历信息：
- 技能标签：${resumeInfo.skills || '未知'}
- 工作经验：${resumeInfo.experience || '未知'}
- 教育背景：${resumeInfo.education || '未知'}
- 期望薪资：${resumeInfo.expectedSalary || '未知'}

请从以下维度进行分析：
1. 技能匹配度（0-100分）
2. 经验匹配度（0-100分）
3. 薪资合理性（0-100分）
4. 公司质量评估（0-100分）
5. 是否为外包岗位（是/否）
6. 综合推荐指数（0-100分）
7. 详细分析说明
8. 投递建议

请以JSON格式返回结果。
        `;

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是一个专业的招聘分析师，擅长评估岗位与简历的匹配度。请提供客观、专业的分析结果。',
            temperature: 0.3,
            business_type: 'job_analysis',
            service_type: 'completion'
        });

        try {
            // 尝试解析JSON响应
            const analysis = JSON.parse(result.content);
            return {
                analysis: analysis
            };
        } catch (parseError) {
            // 如果解析失败，返回原始内容
            return {
                analysis: {
                    content: result.content,
                    parseError: true
                }
            };
        }
    }

    /**
     * 生成个性化聊天内容
     * @param {object} jobInfo - 岗位信息
     * @param {object} resumeInfo - 简历信息
     * @param {string} chatType - 聊天类型 (greeting/interview/followup)
     * @returns {Promise<object>} 聊天内容
     */
    async generateChatContent(jobInfo, resumeInfo, chatType = 'greeting') {
        const chatTypeMap = {
            'greeting': '初次打招呼',
            'interview': '面试邀约',
            'followup': '跟进沟通'
        };

        const prompt = `
请为以下场景生成个性化的聊天内容：

聊天类型：${chatTypeMap[chatType] || chatType}

岗位信息：
- 公司名称：${jobInfo.companyName || '未知'}
- 职位名称：${jobInfo.jobTitle || '未知'}
- 技能要求：${jobInfo.skills || '未知'}

简历信息：
- 技能标签：${resumeInfo.skills || '未知'}
- 工作经验：${resumeInfo.experience || '未知'}
- 项目经验：${resumeInfo.projects || '未知'}

要求：
1. 内容要自然、专业、个性化
2. 突出简历与岗位的匹配点
3. 避免过于机械化的表达
4. 长度控制在100-200字
5. 体现求职者的诚意和热情

请直接返回聊天内容，不需要其他格式。
        `;

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是一个专业的招聘沟通专家，擅长生成自然、专业的求职聊天内容。',
            temperature: 0.8,
            business_type: 'chat_generation',
            service_type: 'chat',
            reference_id: jobInfo.jobId || jobInfo.id
        });

        return result;
    }

    /**
     * 根据 HR 消息判断回复意图并生成内容
     * @param {object} params - { jobInfo, hrMessage, previousMessages? }
     * @returns {Promise<{ action: 'text'|'send_resume'|'exchange_wechat'|'exchange_phone', reply_content: string }>}
     */
    async replyIntentAndContent(params) {
        const { jobInfo = {}, hrMessage = '', previousMessages = [] } = params;
        const jobName = jobInfo.jobName || jobInfo.title || '未知职位';
        const companyName = jobInfo.brandName || jobInfo.companyName || '未知公司';

        const prompt = `
你正在处理 BOSS 直聘上的求职沟通。根据 HR 最新消息判断求职者应采取的回复动作。

【职位】${jobName}
【公司】${companyName}

【HR 最新消息】
${hrMessage || '（HR 未发文字，仅存在职位卡片等）'}

请严格按以下 JSON 格式返回（不要包含其他说明或换行）：
{"action":"动作","reply_content":"内容"}

action 仅允许以下五种之一：
- no_reply：不需要回复（HR 明确表示暂不匹配、感谢关注、有合适机会再沟通、婉拒、不招了等，无需求职者再回复）
- text：仅文字回复（普通聊天、打招呼、问是否考虑机会等）
- send_resume：发简历（HR 要求发简历、看简历、投递等）
- exchange_wechat：换微信（HR 要求加微信、留微信、发微信等）
- exchange_phone：换电话（HR 要求留电话、发电话、联系方式等）

规则：
1. 若 HR 明确表示暂不匹配、感谢关注、有合适机会再沟通、与岗位不够匹配、婉拒、不考虑、不招了、已招到 等 → action 为 no_reply，reply_content 留空。
2. 若 HR 明确要求发简历/投递/看简历 → action 为 send_resume，reply_content 可为简短附言或空。
3. 若 HR 明确要求加微信/留微信/发微信 → action 为 exchange_wechat，reply_content 可为简短附言或空。
4. 若 HR 明确要求留电话/发电话/联系方式 → action 为 exchange_phone，reply_content 可为简短附言或空。
5. 若仅为普通聊天、打招呼 → action 为 text，reply_content 为一句自然回复（50字以内）。
6. reply_content 必须为字符串，不要换行。
        `.trim();

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是求职沟通助手。根据 HR 消息判断动作：no_reply（不需要回复）、text（仅文字）、send_resume（发简历）、exchange_wechat（换微信）、exchange_phone（换电话）。HR 婉拒/暂不匹配/感谢关注时用 no_reply。输出 JSON：{"action":"上述五选一","reply_content":"..."}。只返回合法 JSON。',
            temperature: 0.3,
            maxTokens: 500,
            business_type: 'chat_reply_intent',
            service_type: 'completion'
        });

        const raw = (result && result.content) ? result.content.trim() : '';
        const allowed = ['no_reply', 'text', 'send_resume', 'exchange_wechat', 'exchange_phone'];
        try {
            const jsonMatch = raw.match(/\{[\s\S]*\}/);
            const parsed = jsonMatch ? JSON.parse(jsonMatch[0]) : {};
            const action = allowed.includes(parsed.action) ? parsed.action : 'text';
            const reply_content = typeof parsed.reply_content === 'string' ? parsed.reply_content.trim() : '';
            return { action, reply_content };
        } catch (e) {
            return { action: 'text', reply_content: raw || '收到，谢谢您。' };
        }
    }

    /**
     * 分析简历要素
     * @param {string} resumeText - 简历文本内容
     * @returns {Promise<object>} 简历分析结果
     */
    async analyzeResume(resumeText) {
        const prompt = `
请分析以下简历内容，并返回 JSON 格式的分析结果：

简历内容：
${resumeText}

请按以下格式返回 JSON 结果：
{
  "skillTags": ["技能1", "技能2", "技能3"],  // 技能标签数组（编程语言、框架、工具等）
  "strengths": "核心优势描述",  // 简历的优势和亮点
  "weaknesses": "不足之处描述",  // 简历的不足或需要改进的地方
  "careerSuggestion": "职业发展建议",  // 针对该简历的职业发展方向和建议
  "competitiveness": 75  // 竞争力评分（0-100的整数），综合考虑工作年限、技能、经验等因素
}

要求：
1. skillTags 必须是字符串数组
2. strengths、weaknesses、careerSuggestion 是字符串描述
3. competitiveness 必须是 0-100 之间的整数
4. 所有字段都必须返回，如果没有相关信息，使用空数组或空字符串
        `;

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是一个专业的简历分析师，擅长分析简历的核心要素、优势劣势、竞争力评分和职业发展建议。请以 JSON 格式返回分析结果，确保格式正确。',
            temperature: 0.3,
            maxTokens: 1500,
            business_type: 'resume_analysis',
            service_type: 'completion'
        });

        try {
            // 尝试从返回内容中提取 JSON
            let content = result.content.trim();

            // 如果返回内容被代码块包裹，提取其中的 JSON
            const jsonMatch = content.match(/```(?:json)?\s*(\{[\s\S]*\})\s*```/) || content.match(/(\{[\s\S]*\})/);
            if (jsonMatch) {
                content = jsonMatch[1];
            }

            const analysis = JSON.parse(content);
            return {
                analysis: analysis
            };
        } catch (parseError) {
            console.error(`[AI服务] 简历分析结果解析失败:`, parseError);
            console.error(`[AI服务] 原始内容:`, result.content);
            return {
                analysis: {
                    content: result.content,
                    parseError: true
                }
            };
        }
    }

    /**
     * 生成面试邀约内容
     * @param {object} jobInfo - 岗位信息
     * @param {object} chatHistory - 聊天历史
     * @returns {Promise<object>} 面试邀约内容
     */
    async generateInterviewInvitation(jobInfo, chatHistory) {
        const prompt = `
请基于以下信息生成面试邀约内容：

岗位信息：
- 公司名称：${jobInfo.companyName || '未知'}
- 职位名称：${jobInfo.jobTitle || '未知'}
- 工作地点：${jobInfo.location || '未知'}

聊天历史：
${chatHistory || '无'}

要求：
1. 表达面试邀约的诚意
2. 提供灵活的时间选择
3. 说明面试形式和地点
4. 体现对候选人的重视
5. 语言自然、专业

请直接返回面试邀约内容。
        `;

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是一个专业的HR，擅长生成面试邀约内容。',
            temperature: 0.6,
            business_type: 'interview_invitation',
            service_type: 'chat'
        });

        return result;
    }

    /**
     * 识别外包岗位
     * @param {object} jobInfo - 岗位信息
     * @returns {Promise<object>} 外包识别结果
     */
    async identifyOutsourcingJob(jobInfo) {
        const prompt = `
请分析以下岗位信息，判断是否为外包岗位：

岗位信息：
- 公司名称：${jobInfo.companyName || '未知'}
- 职位名称：${jobInfo.jobTitle || '未知'}
- 岗位描述：${jobInfo.description || '未知'}
- 技能要求：${jobInfo.skills || '未知'}
- 工作地点：${jobInfo.location || '未知'}

外包岗位特征：
1. 公司名称包含"外包"、"派遣"、"人力"等关键词
2. 岗位描述提到"项目外包"、"驻场开发"等
3. 技能要求过于宽泛或具体
4. 工作地点频繁变动
5. 薪资结构不明确

请判断是否为外包岗位，并给出详细分析。
        `;

        const result = await this.callAPI(prompt, {
            systemPrompt: '你是一个专业的岗位分析师，擅长识别外包岗位的特征。',
            temperature: 0.3,
            business_type: 'outsourcing_detection',
            service_type: 'completion'
        });

        return result;
    }
}

module.exports = new aiService();