import { Injectable, Logger } from '@nestjs/common';
import { streamText, tool, jsonSchema, stepCountIs, type ModelMessage, type ToolSet } from 'ai';
import { AiProviderService } from '../ai/core/ai-provider.service';
import { McpClientService } from './mcp-client.service';

const SYSTEM_PROMPT = `你是一个通用智能助手,目前在为牙科诊所的客服人员提供帮助。
你可以回答任何问题——日常闲聊、常识、写作、计算、以及与牙科或患者完全无关的话题,都请正常、友好地回答。
重要:不要因为一个问题"和患者业务无关"就拒绝或声明自己只能处理患者数据;像一个真正的通用助手那样尽力帮忙即可。

你额外接入了 PAC(疗效保障 / 患者分析中心)的一组患者工具,在用户需要查患者时按需调用:
- 用户给患者姓名/手机/患者号时,先用 find_patient 拿到 patientId,再继续。
- 要患者全景就用 get_patient_overview(一次给画像+事实+召回计划);要细节再用 get_persona / get_facts / get_recall_plan。
- 问"现在该联系谁 / 召回池"用 list_recall_queue。

当用工具回答患者相关问题时(数据正确性,务必遵守):只依据工具返回的真实数据,绝不编造;工具没返回的就如实说没有该信息;手机号只显示掩码。

展示方式(重要):
- 简短问答、闲聊、解释 → 直接用文字(markdown)回答,不要产卡片。
- 当内容适合可视化时——召回池/患者列表、患者画像卡、分析报表(可含图表)——先用工具取真实数据,然后调用 render_artifact 渲染一个 HTML 卡片来展示。
- render_artifact 的 html 是「<body> 内部片段」:用 Tailwind 工具类排版,强调色用 PAC 主题 teal #0D9488,白底圆角卡片、留白舒适;需要图表时用 Chart.js(<canvas> + <script>new Chart(...)</script>)。
- 运行环境已注入 Tailwind 与 Chart.js,不要再写 <html>/<head>/<!DOCTYPE> 或自行引入它们;严禁 fetch / 访问任何外部网络——所有数据内联写进 HTML,手机号掩码,只用工具返回的真实值。
- 产出卡片后,再用一两句话点出要点即可(数据细节在卡片里)。

用中文,简洁专业、友好。`;

export interface AssistantChatInput {
  userToken: string;
  modelId?: string;
  messages: ModelMessage[];
  abortSignal?: AbortSignal;
}

/**
 * AssistantService — 独立的"外部 agent"模拟器(不复用 AiCall 单发框架)。
 *
 * 模型自主决定调哪些工具(model-driven tool-calling,非强制工作流):
 *   动态从 MCP 拉工具 → 包成 AI SDK tool(execute = 回调 MCP)→ streamText 多步循环
 *   (模型出 tool-call → 执行 → 喂回 → 直到产出最终文本)→ 流式返回。
 * provider 可切换(deepseek / gemini / qwen),复用 AiProviderService 配置。
 */
@Injectable()
export class AssistantService {
  private readonly logger = new Logger(AssistantService.name);

  constructor(
    private readonly provider: AiProviderService,
    private readonly mcp: McpClientService,
  ) {}

  // 显式收窄返回类型为控制器实际消费的最小形状,避开 streamText 返回类型引用 ai 内部
  // 未导出的 Output 类型导致的 .d.ts 命名失败(TS4053)。
  async chat(input: AssistantChatInput): Promise<{ fullStream: AsyncIterable<unknown> }> {
    // 1. 动态拉 MCP 工具 → 转成 AI SDK tools(execute 回调真 MCP 调用,带用户 token)
    const mcpTools = await this.mcp.listTools(input.userToken);
    const tools: ToolSet = {};
    for (const t of mcpTools) {
      tools[t.name] = tool({
        description: t.description ?? t.name,
        inputSchema: jsonSchema(t.inputSchema),
        execute: async (args: unknown) => this.mcp.callTool(input.userToken, t.name, args),
      });
    }

    // 本地"渲染"工具(不走 MCP):模型把自包含 HTML 片段交给前端,在沙箱 iframe 里渲染成卡片/报表。
    // html 通过 tool-call 入参流式到前端;execute 仅回执,模型据此继续给一句话总结。
    tools.render_artifact = tool({
      description:
        '把一段自包含 HTML(<body> 内部片段)渲染成可视化卡片/报表展示给用户。适合召回池列表、患者画像卡、分析报表(可含图表)。用 Tailwind 工具类排版,可含 <canvas>+<script> 画 Chart.js 图表;运行环境已注入 Tailwind 与 Chart.js,勿自行引入,勿访问外部网络,数据内联、手机号掩码、只用真实数据。',
      inputSchema: jsonSchema({
        type: 'object',
        properties: {
          title: { type: 'string', description: '卡片标题(可选)' },
          html: {
            type: 'string',
            description: '<body> 内部 HTML 片段(Tailwind 类;可含 <canvas>+<script> 图表)',
          },
        },
        required: ['html'],
      }),
      execute: async () => '已在界面渲染该卡片。',
    });

    this.logger.log(
      `assistant chat: model=${input.modelId ?? 'deepseek'} tools=${Object.keys(tools).join(',')}`,
    );

    // 2. resolve provider(可切换)+ streamText 跑 model-driven tool-calling 循环
    const { model } = this.provider.resolve(input.modelId ?? 'deepseek');
    return streamText({
      model,
      system: SYSTEM_PROMPT,
      messages: input.messages,
      tools,
      stopWhen: stepCountIs(8), // 防失控:最多 8 步工具循环
      abortSignal: input.abortSignal,
    });
  }
}
