import { z } from 'zod';
import { AssignStrategySchema } from '../enums';

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// 批次分配(门诊经理)—— POST /pac/v1/plans/assignments
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/**
 * 批次里的一条 —— **(planId, assigneeUserId) 对**,不是 `{assigneeUserId, planIds[]}` 分组。
 *
 * 为什么不用分组形状(看着更省字节):
 *   1. 归属是**逐条**算出来的 —— 溢出转铺平后同一个客服名下会混着 dedicated 与
 *      spread_overflow 两种来源,分组形状表达不了「这一条为什么落到他头上」。
 *   2. T13 允许主管在确认单上微调时效,而微调是**逐条**的
 *      (「本批 3 天,其中 5 条单独设了 7 天」)—— 分组形状里那 5 条无处安放。
 */
export const AssignmentItemSchema = z.object({
  planId: z.string().uuid(),
  /// 宿主侧 user id(与 JWT.sub 同一 id 空间,已于 2026-08 实测 81% 重合验证)
  assigneeUserId: z.string().min(1),
  /// ⭐ 逐条带:这条是怎么落到他头上的。事后补不回来,见 AssignStrategy 的注释
  assignStrategy: AssignStrategySchema,
  /// 单条覆盖批次时效(不传 = 跟批次)。相对天数,与批次同口径,服务端统一转绝对时刻
  expiresInDays: z.number().int().positive().max(90).optional(),
  /**
   * 这条是**怎么被选进批次**的。
   *   rank    按排序键正常入选(默认)
   *   explore 随机探索配额抽中的
   *
   * ⭐ 探索配额是整套系统里**唯一的因果抓手**:入选本身与结果相关(高分的人本来就更容易成),
   * 纯观察数据永远解不开"是排序键选得准,还是这批人本来就好"。留了配额却不标记,
   * 等于白留 —— 事后无法把两组分开。
   */
  selectionMode: z.enum(['rank', 'explore']).optional(),
});
export type AssignmentItem = z.infer<typeof AssignmentItemSchema>;

/**
 * ⚠️ 500 是**技术护栏**(单事务 + PG bind 变量上限),不是批次规模的业务上限。
 * 业务上限该由产品定(教条七·待确认),定了之后加在**助手圈人那一层**,别写死在这里 ——
 * 写在这里会让"技术能不能扛"和"运营该不该分这么多"两件事永远分不开。
 */
export const ASSIGNMENT_ITEMS_HARD_LIMIT = 500;

export const CreateAssignmentRequestSchema = z.object({
  /**
   * 幂等键 —— **服务端在生成确认单(propose)时铸造**,随确认单下发、确认时原样回传。
   * ⛔ 不由前端或模型生成:挡不住 SSE 重连与模型重试,而"重复分配"没有天然自然键可去重
   * (同一主管同一秒对同一批人再点一次,在业务上是合法操作)。
   */
  requestId: z.string().min(8).max(128),
  /// 批次不跨诊所(福利政策与效果归因都按诊所走)
  clinicId: z.string().min(1),
  /// 初筛条件快照 + 收敛规则。快照而非引用:口径会变,批次要能解释"当时按什么圈的"
  criteria: z.record(z.string(), z.unknown()),
  /// 附加属性。福利 v1 不核销、不接卡券,只是话术勾子 + 归因标签
  attributes: z
    .object({ benefit: z.object({ text: z.string().min(1).max(200) }).optional() })
    .optional(),
  /**
   * 批次时效(相对天数)。
   * ⚠️ 收相对天数而不是绝对时刻:让模型算 ISO 时刻正是本仓 commit 4549817 修过的坑
   * (纯日期被当成 UTC 零点,整整偏 8 小时)。服务端按 host 时区转成**当地日末**。
   */
  expiresInDays: z.number().int().positive().max(90),
  items: z.array(AssignmentItemSchema).min(1).max(ASSIGNMENT_ITEMS_HARD_LIMIT),
});
export type CreateAssignmentRequest = z.infer<typeof CreateAssignmentRequestSchema>;

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// 客服名册 + 负载  —— GET /pac/v1/plans/agents
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/**
 * 单个客服同时能跟进的**在手总量**区间(不是每日增量)。
 *
 * ⚠️ 这是**默认值,没有数据支撑** —— 全生产 `plan_executions` 仅 7 条,
 * 算不出任何人的真实吞吐。凡是用到它的地方都必须按 T14 当场标明"默认值",
 * 等 T20 沉淀出「完成率开始下滑的拐点」再替换。
 * 产品 2026-08 定:默认取**上界 50**。
 */
export const AGENT_CAPACITY_RANGE: readonly [number, number] = [20, 50];
/// 助手算拟分人数时用的那一个数(区间上界)。⚠️ 仍是默认值,不是实测容量。
export const AGENT_CAPACITY_DEFAULT = AGENT_CAPACITY_RANGE[1];

/**
 * 一批默认分多少人。
 *
 * ⚠️⚠️ **「团队还能吃多少」不是「这批该分多少」** —— 这是两个量,混了会得到很荒谬的数:
 * 17 位客服 × 每人容量 50 = 850,而 T5 说的是「宁可只做 100 人做透,不做 1000 人做浅」。
 * 容量是"一个人同时能压多少"(存量上限),批次规模是"这一轮想推多少"(运营选择)。
 *
 * 取 100 的依据就是 T5 那句话本身 —— 它是**教条给的口径**,不是我们拍的。
 * 但它仍然是**默认值**:没有任何数据证明 100 比 80 或 150 好,
 * 等 T20 沉淀出"批次规模 × 完成率"的关系再替换。所以凡是用到它的地方都要按 T14 标注。
 *
 * ⭐ 助手**自己按这个默认值出方案,不要每次问主管**(T13:直出不追问)。
 * 主管觉得要调,他自然会说"这批只要 60 人"。
 */
export const DEFAULT_BATCH_SIZE = 100;

export const AgentInfoSchema = z.object({
  userId: z.string(),
  /// 服务端解析好的姓名(PAC 无 users 表,前端翻不了 —— 见 agent-roster.service 注释)
  name: z.string().nullable(),
  /// 在手总量,**跨诊所全量** —— 容量是人的属性不是诊所的属性(实测 24% 客服跨诊所)
  inHand: z.number().int(),
  /// 其中属于本诊所的。⚠️ 只用于展示拆分,**不参与容量判断** ——
  /// 不拆开显示的话,跨诊所客服会显得"手上很空",主管第一反应是数据错了
  inHandThisClinic: z.number().int(),
  recentVisits: z.number().int().describe('在岗窗口内的回访条数'),
  lastVisitAt: z.string().nullable(),
  /// 是否在名册内。⚠️ **不是"能不能分"** —— 名册是建议来源不是白名单,
  /// 实测有客服只做召回不做回访(回访数 0),分给他完全合法
  inRoster: z.boolean(),
  capacityRange: z.tuple([z.number().int(), z.number().int()]),
  /// 'default' = 区间是拍的默认值;将来数据够了会变成 'derived'
  capacityBasis: z.literal('default'),
});
export type AgentInfo = z.infer<typeof AgentInfoSchema>;

export const ListAgentsResponseSchema = z.object({
  clinicId: z.string(),
  rosterMonths: z.number().int(),
  agents: z.array(AgentInfoSchema),
  /**
   * ⭐ **给助手直接照抄的成品句子**,不是给人读的说明。
   * T14 的落地方式是「提示词 + 工具返回值」双保险:LLM 做阈值判断和写免责声明
   * 都不可靠,把该说的话直接给它,任务就从"让模型算对"降级成"让模型照抄"。
   */
  rosterNote: z.string(),
});
export type ListAgentsResponse = z.infer<typeof ListAgentsResponseSchema>;

/// 没落上的单及原因 —— 助手照着这个说人话,别让主管对着 uuid 猜
export const AssignmentSkippedSchema = z.object({
  planId: z.string(),
  reason: z.enum([
    /// 已被别人认领 / 已分给别人(现有摩擦,教条七·待确认是否允许强制改派)
    'claimed_by_other',
    /// 已终态(completed / abandoned / superseded)
    'terminal',
    /// 同一患者在本批里有多条活动 plan,只留优先级最高的一条
    'duplicate_patient',
  ]),
});
export type AssignmentSkipped = z.infer<typeof AssignmentSkippedSchema>;

export const CreateAssignmentResponseSchema = z.object({
  assignmentId: z.string(),
  /// true = 同 requestId 重复提交,返回的是**已有批次**,本次没产生任何新写入
  duplicate: z.boolean(),
  assigned: z.number().int(),
  skipped: z.array(AssignmentSkippedSchema),
  /// 落库后的批次时效(绝对时刻,前端直接展示,不要自己再算一遍)
  expiresAt: z.string(),
});
export type CreateAssignmentResponse = z.infer<typeof CreateAssignmentResponseSchema>;

// ── 批次查询(跟踪的最小形态;完整跟踪见 P5)────────────────────

export const AssignmentBriefSchema = z.object({
  id: z.string(),
  clinicId: z.string().nullable(),
  createdBy: z.string(),
  /// 服务端解析好的姓名 —— 前端拿不到 userId→姓名的字典(只覆盖当前登录人)
  createdByName: z.string().nullable(),
  criteria: z.record(z.string(), z.unknown()),
  benefitText: z.string().nullable(),
  status: z.string(),
  expiresAt: z.string(),
  createdAt: z.string(),
  /// 以下计数**从 followup_plans 现算**,不是冗余列(立柱等于埋一个会漂的数)
  planned: z.number().int().describe('本批分了多少条(活跃版本)'),
  inHand: z.number().int().describe('仍挂在客服名下'),
  released: z.number().int().describe('已退回'),
  agents: z.number().int().describe('涉及几个客服'),
});
export type AssignmentBrief = z.infer<typeof AssignmentBriefSchema>;

export const ListAssignmentsResponseSchema = z.object({
  items: z.array(AssignmentBriefSchema),
});
export type ListAssignmentsResponse = z.infer<typeof ListAssignmentsResponseSchema>;

/// 单批里某个客服的承接情况
export const AssignmentAgentStatSchema = z.object({
  userId: z.string(),
  name: z.string().nullable(),
  planned: z.number().int(),
  inHand: z.number().int(),
  released: z.number().int(),
  overdue: z.number().int().describe('仍在手且已过 assignment_expires_at'),
});
export type AssignmentAgentStat = z.infer<typeof AssignmentAgentStatSchema>;

export const AssignmentDetailResponseSchema = AssignmentBriefSchema.extend({
  /// ⚠️ 叫 agentStats 不叫 agents:Brief 里的 `agents` 是**人数**(number)。
  /// 同名不同型会让前端拿着 brief 的类型去读 detail 时静默拿到 undefined。
  agentStats: z.array(AssignmentAgentStatSchema),
  /// 退回原因分布。⚠️ 聚合时**必须同时过滤 event='release'** —— 同一列还存着
  /// auto_release 的 timeout/clinic_moved 与 feedback 的 up/down,不过滤就全混进来了
  releaseReasons: z.array(
    z.object({ reason: z.string(), labelZh: z.string(), n: z.number().int() }),
  ),
  /**
   * ⚠️ **退回率永远给两个数**:分母是"已处置"(在手 + 已退回之外的都还没动过),
   * 而"没动过"的数量本身就是信号(主管据此判断是分多了还是客服没跟)。
   * 只给一个百分比会让主管把"没人动"误读成"做得不错"。
   */
  untouched: z.number().int().describe('分下去后客服从未打开过详情页的条数'),
});
export type AssignmentDetailResponse = z.infer<typeof AssignmentDetailResponseSchema>;

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// 全景确认单(助手直出,主管确认)—— 只读提案,不落库
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export const ProposedItemSchema = z.object({
  planId: z.string(),
  patientId: z.string(),
  assigneeUserId: z.string(),
  assignStrategy: AssignStrategySchema,
  selectionMode: z.enum(['rank', 'explore']),
});
export type ProposedItem = z.infer<typeof ProposedItemSchema>;

export const ProposalAgentRowSchema = z.object({
  userId: z.string(),
  name: z.string().nullable(),
  inHandBefore: z.number().int().describe('分配前在手(跨诊所全量)'),
  count: z.number().int(),
  dedicated: z.number().int(),
  spread: z.number().int().describe('两种铺平合并显示 —— 主管界面只分「专属/铺平」两档'),
});
export type ProposalAgentRow = z.infer<typeof ProposalAgentRowSchema>;

/**
 * 全景确认单的数据体。
 *
 * ⚠️ 三个 `*Note` 字段是**给助手直接照抄的成品句子**,不是给人读的说明文字。
 * T14/T20 那两类要求(标注默认值、样本不足不出百分比)全是除法和阈值判断 ——
 * 恰恰是 LLM 最不可靠的地方。把话写好交给它抄,任务就从"让模型算对"降级成"让模型照抄"。
 */
export const AssignmentProposalSchema = z.object({
  clinicId: z.string(),
  potentialTreatment: z.string().nullable(),
  candidateTotal: z.number().int().describe('去重后的候选总数(不是格子总量,已按取数上限截断)'),
  target: z.number().int().describe('拟分人数'),
  placed: z.number().int(),
  /// ⚠️ 分不下去的**不摊派**给已满的人:硬塞是 T5 的反面,而且会立刻造出 over_capacity 退回,
  /// 而那正是要用来反推容量默认值的信号 —— 自己造出来就没法反推了
  unplaced: z.number().int(),
  items: z.array(ProposedItemSchema),
  byAgent: z.array(ProposalAgentRowSchema),
  /// 已达容量、本批跳过的人。**仍然列出来** —— 主管要看见"他不是被漏了,是已经满了"
  skippedAgents: z.array(
    z.object({ userId: z.string(), name: z.string().nullable(), inHand: z.number().int() }),
  ),
  rosterNote: z.string(),
  capacityNote: z.string(),
  selectionNote: z.string(),
});
export type AssignmentProposal = z.infer<typeof AssignmentProposalSchema>;
