"""B11 — AI-Retention-Granularity-Check (TH-RETENTION-002).

DSGVO Art. 13 Abs. 2 lit. a + DSK-Empfehlung: pro Datenkategorie
eine spezifische Speicherdauer. Eine pauschale Angabe wie
"6 Monate für alle Daten" reicht nicht.

GT-Pattern Elli:
  Vertex-AI-Chatbot speichert "IT- und pseudonymisierte
  Nutzungsdaten" pauschal 6 Monate. Keine Abstufung nach
  Datenkategorie (Texteingaben / IP / Geräteinformationen /
  Session-ID / Fehlerprotokolle).

Heuristik:
  1. AI-Kontext erkennen (vertex ai / openai / claude / etc.)
  2. In ±600-char-Window prüfen:
     - Existiert eine Speicherdauer-Aussage? (parse_duration_to_days)
     - Werden ≥2 Datenkategorien aus AI-Standardliste genannt?
       (Texteingaben, IP, Geräteinformationen, Session, Fehlerprotokolle)
     - Wenn 1 Speicherdauer + ≥2 Kategorien aber kein
       per-Kategorie-Differential → LOW
"""

from __future__ import annotations

import logging
import re

from .retention_comparator import parse_duration_to_days

logger = logging.getLogger(__name__)


_AI_PROVIDERS = (
    "vertex ai", "google vertex", "openai", "gpt-3", "gpt-4", "chatgpt",
    "anthropic", "claude.ai", "claude-3", "mistral ai",
    "ki-assistent", "ki assistent", "ai assistant",
)


_AI_DATA_CATEGORIES = (
    "texteingab",   # Texteingaben / Texteingabe
    "chatverlauf", "chatverläuf",
    "ip-adress",
    "geräteinform", "geraeteinform", "device-info",
    "session-id", "sitzungs-id",
    "browserversion", "user-agent",
    "fehlerprotokoll",
    "zeitstempel",
)


def _per_category_phrases() -> tuple[str, ...]:
    """Patterns indicating per-category retention is mentioned."""
    return (
        "pro datenkategorie",
        "je datenkategorie",
        "unterschiedlich je",
        "abhängig vom datentyp",
        "abhaengig vom datentyp",
        "differenziert nach",
        "pro kategorie",
    )


def check_ai_retention_granularity(state: dict) -> list[dict]:
    doc_texts = state.get("doc_texts") or {}
    dse = (doc_texts.get("dse") or "").lower()
    if not dse:
        return []
    findings: list[dict] = []
    for ai_kw in _AI_PROVIDERS:
        idx = dse.find(ai_kw)
        if idx < 0:
            continue
        window = dse[max(0, idx - 800): idx + 800]
        if not window:
            continue
        categories_found = [c for c in _AI_DATA_CATEGORIES if c in window]
        if len(categories_found) < 2:
            continue
        # Per-category retention phrase already present? then OK
        if any(p in window for p in _per_category_phrases()):
            return []
        # Retention-claim in window? parse duration
        m = re.search(
            r"(\d+(?:[.,]\d+)?\s*(?:tage?|monat\w*|jahre?|"
            r"day|month|year))", window,
        )
        if not m:
            continue
        days, kind = parse_duration_to_days(m.group(1))
        if days is None:
            continue
        findings.append({
            "check_id": "TH-RETENTION-GRANULARITY-001",
            "severity": "LOW",
            "severity_reason": "incomplete",
            "title": (
                "AI-Speicherdauer pauschal — pro Datenkategorie "
                "differenzieren empfohlen"
            ),
            "norm": "DSGVO Art. 13 Abs. 2 lit. a + DSK-OH AI",
            "ai_provider": ai_kw,
            "retention_days": int(days),
            "categories_detected": categories_found,
            "action": (
                f"Für '{ai_kw}'-Kontext separate Speicherdauern je "
                f"Datenkategorie angeben (Texteingaben / IP / "
                f"Geräteinformationen / Session). Aktuell pauschal "
                f"{int(days)} Tage."
            ),
        })
        break  # one per DSE is enough
    if findings:
        logger.info("B11 AI-retention-granularity: %d findings", len(findings))
    return findings