/**
 * Compliance Advisor Chat API — Evidence Workspace envelope.
 *
 * Verbindet das ComplianceAdvisorWidget mit:
 *   1. Strukturierter RAG-Evidence ueber die ai-compliance-sdk — siehe advisor-rag
 *   2. Strukturierten Controls zum erkannten Thema — buildControlsContext
 *   3. LLM-Kaskade OVH (prod) -> Ollama (Dev) — siehe advisor-llm
 *
 * Antwort-Format (evidence-meta-v1): ERSTE Zeile = JSON `AdvisorEvidenceMeta`
 * (Quellen/Abbildungen/Fussnoten/Stats), danach streamt die Antwort als Markdown-Text.
 * Das Frontend rendert NUR diese strukturierten Daten und parst NIE den Antworttext.
 */

import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server'
import { readSoulFile } from '@/lib/sdk/agents/soul-reader'
import { buildControlsContext } from '@/lib/sdk/agents/controls-augmentation'
import { retrieveAdvisorEvidence } from '@/lib/sdk/agents/advisor-rag'
import { adaptEvidence, type RawFigure, type RawFootnote } from '@/lib/sdk/advisor/evidence-adapter'
import { streamAdvisorAnswer, type ChatMessage } from '@/lib/sdk/agents/advisor-llm'

type Country = 'DE' | 'AT' | 'CH' | 'EU'

const FALLBACK_SYSTEM_PROMPT = `# Compliance Advisor Agent

## Identitaet
Du bist der BreakPilot Compliance-Berater. Du hilfst Nutzern des AI Compliance SDK,
Datenschutz- und Compliance-Fragen in verstaendlicher Sprache zu beantworten.

## Kernprinzipien
- Quellenbasiert: Stuetze dich auf die bereitgestellten Rechtsquellen
- Verstaendlich: Einfache, praxisnahe Sprache
- Ehrlich: Bei Unsicherheit empfehle Rechtsberatung
- Deutsch als Hauptsprache`

// Antwort = saubere Prosa OHNE Inline-Fundstellen; die Quellen zeigt das Frontend separat an.
const FORMAT_GUIDANCE = `\n\n## Antwortformat (WICHTIG)
- Schreibe gut strukturiertes **Markdown**: kurze Abschnittsueberschriften (##), Aufzaehlungen (-),
  nummerierte Schritte und **Fettung** fuer Schluesselbegriffe. Halte Absaetze kurz.
- Nenne Fundstellen/Quellen NICHT im Fliesstext (kein "(Art. 30 DSGVO)", keine "[Quelle 1]").
  Die Quellen werden dem Nutzer in einem EIGENEN Bereich neben der Antwort angezeigt.
- Schreibe so, dass die Antwort auch ohne eingebettete Zitate vollstaendig verstaendlich ist.`

const COUNTRY_LABELS: Record<Country, string> = {
  DE: 'Deutschland',
  AT: 'Oesterreich',
  CH: 'Schweiz',
  EU: 'EU-weit',
}

function countryBlock(c: Country): string {
  const label = COUNTRY_LABELS[c]
  const nationalLaws =
    c === 'DE'
      ? 'BDSG, TDDDG, TKG, UWG'
      : c === 'AT'
        ? 'AT DSG, ECG, TKG, KSchG, MedienG'
        : 'CH DSG, DSV, OR, UWG, FMG'
  const guidance =
    c === 'EU'
      ? 'EU-weiten Fragen: Beziehe dich auf EU-Verordnungen und -Richtlinien'
      : `${label}: Beziehe nationale Gesetze (${nationalLaws}) mit ein`
  return `\n\n## Laenderspezifische Auskunft
Der Nutzer hat "${label} (${c})" gewaehlt.
- Beziehe dich AUSSCHLIESSLICH auf ${c}-Recht + anwendbares EU-Recht
- Nenne IMMER explizit das Land in deiner Antwort
- Verwende NIEMALS Gesetze eines anderen Landes
- Bei ${guidance}`
}

/** Stellt der gestreamten Antwort eine JSON-Meta-Zeile voran (evidence-meta-v1). */
function withEvidenceMeta(meta: unknown, answer: ReadableStream<Uint8Array>): ReadableStream<Uint8Array> {
  const encoder = new TextEncoder()
  const metaLine = JSON.stringify(meta) + '\n'
  return new ReadableStream<Uint8Array>({
    async start(controller) {
      controller.enqueue(encoder.encode(metaLine))
      const reader = answer.getReader()
      try {
        for (;;) {
          const { done, value } = await reader.read()
          if (done) break
          if (value) controller.enqueue(value)
        }
      } catch (e) {
        controller.error(e)
        return
      }
      controller.close()
    },
  })
}

export async function POST(request: NextRequest) {
  try {
    const body = await request.json()
    const { message, history = [], currentStep = 'default', country } = body

    if (!message || typeof message !== 'string') {
      return NextResponse.json({ error: 'Message is required' }, { status: 400 })
    }

    const validCountry = (['DE', 'AT', 'CH', 'EU'] as const).includes(country)
      ? (country as Country)
      : undefined

    // 1. Strukturierte RAG-Evidence + Controls zum Thema — parallel
    const [evidence, controlsContext] = await Promise.all([
      retrieveAdvisorEvidence(message),
      buildControlsContext(message),
    ])

    // 2. Evidence-Meta fuer das Frontend (strukturiert, nicht geparst)
    const meta = adaptEvidence({
      results: evidence.results,
      figures: evidence.figures as RawFigure[] | undefined,
      footnotes: evidence.footnotes as RawFootnote[] | undefined,
    })

    // 3. System-Prompt
    const soulPrompt = await readSoulFile('compliance-advisor')
    let systemContent = soulPrompt || FALLBACK_SYSTEM_PROMPT
    if (validCountry) systemContent += countryBlock(validCountry)
    if (evidence.contextText) {
      systemContent += `\n\n## Relevanter Kontext aus dem RAG-System (deine EINZIGEN Rechtsquellen)\n\nDies sind deine einzigen zulaessigen Rechtsquellen. Triff keine konkrete Rechtsaussage (Zahl, Frist, Schwelle, Pflicht, Fundstelle), die nicht hier oder im Controls-Block belegt ist — sonst sage offen, dass du sie aus deinen Quellen nicht belegen kannst.\n\n${evidence.contextText}`
    }
    if (controlsContext) systemContent += `\n\n${controlsContext}`
    systemContent += FORMAT_GUIDANCE
    systemContent += `\n\n## Aktueller SDK-Schritt\nDer Nutzer befindet sich im SDK-Schritt: ${currentStep}`

    // 4. Nachrichten (History auf die letzten 6 begrenzen)
    const messages: ChatMessage[] = [
      { role: 'system', content: systemContent },
      ...history.slice(-6).map((h: { role: string; content: string }) => ({
        role: h.role === 'user' ? 'user' : 'assistant',
        content: h.content,
      })),
      { role: 'user', content: message },
    ]

    // 5. LLM-Kaskade -> Meta-Zeile + Text-Stream
    const stream = await streamAdvisorAnswer(messages)
    if (!stream) {
      return NextResponse.json(
        { error: 'LLM nicht erreichbar. Weder OVH/LiteLLM noch Ollama haben geantwortet.' },
        { status: 502 },
      )
    }

    return new NextResponse(withEvidenceMeta(meta, stream), {
      headers: {
        'Content-Type': 'text/plain; charset=utf-8',
        'Cache-Control': 'no-cache',
        Connection: 'keep-alive',
        'X-Advisor-Format': 'evidence-meta-v1',
      },
    })
  } catch (error) {
    console.error('Compliance advisor chat error:', error)
    return NextResponse.json(
      { error: 'Verbindung zum LLM fehlgeschlagen.' },
      { status: 503 },
    )
  }
}