package com.claudecode.command.impl;

import com.claudecode.command.CommandContext;
import com.claudecode.command.SlashCommand;
import com.claudecode.console.AnsiStyle;
import com.claudecode.core.TokenTracker;
import org.springframework.ai.chat.messages.*;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * /compact 命令 —— 用 AI 生成摘要来压缩上下文。
 * <p>
 * 对应 claude-code/src/commands/compact.ts。
 * 将详细的对话历史替换为 AI 生成的摘要，大幅减少 token 消耗。
 * 保留系统提示词和最近一轮对话。
 */
public class CompactCommand implements SlashCommand {

    private static final String COMPACT_PROMPT = """
            请将以下对话历史压缩为一段简洁的摘要。要求：
            1. 保留所有关键决策、代码变更和技术细节
            2. 保留文件路径、函数名等具体信息
            3. 保留用户的偏好和要求
            4. 省略重复的讨论和无关的细节
            5. 用中文输出，控制在500字以内
            
            对话历史：
            """;

    @Override
    public String name() {
        return "compact";
    }

    @Override
    public String description() {
        return "Compact conversation context with AI summary";
    }

    @Override
    public String execute(String args, CommandContext context) {
        if (context.agentLoop() == null) {
            return AnsiStyle.yellow("  ⚠ 没有活跃的对话可压缩。");
        }

        List<Message> history = context.agentLoop().getMessageHistory();
        int before = history.size();

        if (before <= 3) {
            return AnsiStyle.dim("  上下文已经很小（" + before + " 条消息），无需压缩。");
        }

        TokenTracker tracker = context.agentLoop().getTokenTracker();
        long tokensBefore = tracker.getInputTokens() + tracker.getOutputTokens();

        // 尝试用 AI 生成摘要
        String summary = generateSummary(context, history);

        // 构建压缩后的历史：系统提示 + 摘要作为系统消息 + 保留最后一轮对话
        List<Message> compacted = new ArrayList<>();
        compacted.add(history.getFirst()); // 原始系统提示词

        if (summary != null && !summary.isBlank()) {
            compacted.add(new SystemMessage("[对话历史摘要] " + summary));
        }

        // 保留最后一轮用户消息和助手回复（如果有）
        for (int i = Math.max(1, before - 2); i < before; i++) {
            compacted.add(history.get(i));
        }

        context.agentLoop().replaceHistory(compacted);
        int after = compacted.size();

        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append(AnsiStyle.green("  ✅ 上下文已压缩")).append("\n");
        sb.append("  消息数: ").append(before).append(" → ").append(after).append("\n");
        if (tokensBefore > 0) {
            sb.append("  压缩前累计 Token: ").append(TokenTracker.formatTokens(tokensBefore)).append("\n");
        }
        if (summary != null) {
            sb.append(AnsiStyle.dim("  📝 AI 摘要已生成并注入上下文"));
        } else {
            sb.append(AnsiStyle.dim("  ⚠ AI 摘要生成失败，仅保留最近对话"));
        }

        return sb.toString();
    }

    /** 调用 AI 生成对话摘要 */
    private String generateSummary(CommandContext context, List<Message> history) {
        try {
            ChatModel chatModel = context.agentLoop().getChatModel();

            // 构建摘要请求的消息列史
            StringBuilder dialogText = new StringBuilder();
            for (Message msg : history) {
                switch (msg) {
                    case UserMessage um -> dialogText.append("[用户] ").append(um.getText()).append("\n");
                    case AssistantMessage am -> {
                        if (am.getText() != null && !am.getText().isBlank()) {
                            // 截断过长的助手回复
                            String text = am.getText();
                            if (text.length() > 500) text = text.substring(0, 500) + "...";
                            dialogText.append("[助手] ").append(text).append("\n");
                        }
                        if (am.hasToolCalls()) {
                            for (var tc : am.getToolCalls()) {
                                dialogText.append("[工具调用] ").append(tc.name()).append("\n");
                            }
                        }
                    }
                    default -> {} // 跳过系统消息和工具响应
                }
            }

            if (dialogText.isEmpty()) return null;

            Prompt summaryPrompt = new Prompt(List.of(
                    new UserMessage(COMPACT_PROMPT + dialogText)
            ));

            ChatResponse response = chatModel.call(summaryPrompt);
            return response.getResult().getOutput().getText();
        } catch (Exception e) {
            // 摘要生成失败不影响压缩操作
            return null;
        }
    }
}