"""
AI Processing - Multiple Choice Generator.

Generiert Multiple-Choice-Fragen aus Arbeitsblatt-Analysen.
"""

from pathlib import Path
import json
import random
import os
import requests
import logging

from .core import (
    get_openai_api_key,
    get_vision_api,
    BEREINIGT_DIR,
)

logger = logging.getLogger(__name__)


def _generate_mc_with_openai(analysis_data: dict, num_questions: int = 5) -> dict:
    """
    Generiert Multiple-Choice-Fragen basierend auf der Arbeitsblatt-Analyse.

    Verwendet OpenAI GPT-4o-mini für die Generierung.
    Schwierigkeitsgrad entspricht dem Original (grade_level aus Analyse).
    """
    api_key = get_openai_api_key()

    # Extrahiere relevante Inhalte aus der Analyse
    title = analysis_data.get("title") or "Arbeitsblatt"
    subject = analysis_data.get("subject") or "Allgemein"
    grade_level = analysis_data.get("grade_level") or "unbekannt"
    canonical_text = analysis_data.get("canonical_text") or ""
    printed_blocks = analysis_data.get("printed_blocks") or []

    # Baue den Textinhalt zusammen
    content_parts = []
    if canonical_text:
        content_parts.append(canonical_text)
    for block in printed_blocks:
        text = block.get("text", "").strip()
        if text and text not in content_parts:
            content_parts.append(text)

    worksheet_content = "\n\n".join(content_parts)

    if not worksheet_content.strip():
        logger.warning("Kein Textinhalt für MC-Generierung gefunden")
        return {"questions": [], "metadata": {"error": "Kein Textinhalt gefunden"}}

    url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}

    system_prompt = f"""Du bist ein erfahrener Pädagoge, der Multiple-Choice-Fragen für Schüler erstellt.

WICHTIGE REGELN:
1. SCHWIERIGKEITSGRAD: Die Fragen müssen exakt dem Niveau "{grade_level}" entsprechen.
   - Nicht zu leicht, nicht zu schwer
   - Passend für das angegebene Klassenniveau

2. INHALTSTREUE: Alle Fragen müssen sich direkt auf den gegebenen Text beziehen.
   - Keine Fragen zu Themen, die nicht im Text vorkommen
   - Die richtige Antwort muss aus dem Text ableitbar sein

3. QUALITÄT DER DISTRAKTOREN (falsche Antworten):
   - Müssen plausibel klingen
   - Dürfen nicht offensichtlich falsch sein
   - Sollten typische Schüler-Missverständnisse widerspiegeln

4. AUSGABEFORMAT: Gib deine Antwort AUSSCHLIESSLICH als gültiges JSON zurück."""

    user_prompt = f"""Erstelle {num_questions} Multiple-Choice-Fragen basierend auf diesem Arbeitsblatt:

TITEL: {title}
FACH: {subject}
KLASSENSTUFE: {grade_level}

INHALT DES ARBEITSBLATTS:
{worksheet_content}

Gib die Fragen als JSON zurück:
{{
  "questions": [
    {{
      "id": "q1",
      "question": "Die Fragestellung hier",
      "options": [
        {{"id": "a", "text": "Antwort A"}},
        {{"id": "b", "text": "Antwort B"}},
        {{"id": "c", "text": "Antwort C"}},
        {{"id": "d", "text": "Antwort D"}}
      ],
      "correct_answer": "a",
      "explanation": "Kurze Erklärung warum diese Antwort richtig ist"
    }}
  ],
  "metadata": {{
    "subject": "{subject}",
    "grade_level": "{grade_level}",
    "source_title": "{title}",
    "num_questions": {num_questions}
  }}
}}"""

    payload = {
        "model": "gpt-4o-mini",
        "response_format": {"type": "json_object"},
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt},
        ],
        "max_tokens": 2000,
        "temperature": 0.7,
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()

    try:
        content = data["choices"][0]["message"]["content"]
        mc_data = json.loads(content)
    except (KeyError, json.JSONDecodeError) as e:
        raise RuntimeError(f"Fehler bei MC-Generierung: {e}")

    return mc_data


def _generate_mc_with_claude(analysis_data: dict, num_questions: int = 5) -> dict:
    """
    Generiert Multiple-Choice-Fragen mit Claude API.
    """
    import anthropic

    api_key = os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY")
    if not api_key:
        raise RuntimeError("ANTHROPIC_API_KEY ist nicht gesetzt.")

    client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)

    # Extrahiere relevante Inhalte
    title = analysis_data.get("title") or "Arbeitsblatt"
    subject = analysis_data.get("subject") or "Allgemein"
    grade_level = analysis_data.get("grade_level") or "unbekannt"
    canonical_text = analysis_data.get("canonical_text") or ""
    printed_blocks = analysis_data.get("printed_blocks") or []

    content_parts = []
    if canonical_text:
        content_parts.append(canonical_text)
    for block in printed_blocks:
        text = block.get("text", "").strip()
        if text and text not in content_parts:
            content_parts.append(text)

    worksheet_content = "\n\n".join(content_parts)

    if not worksheet_content.strip():
        return {"questions": [], "metadata": {"error": "Kein Textinhalt gefunden"}}

    prompt = f"""Erstelle {num_questions} Multiple-Choice-Fragen basierend auf diesem Arbeitsblatt.

WICHTIGE REGELN:
1. SCHWIERIGKEITSGRAD: Exakt Niveau "{grade_level}" - nicht leichter, nicht schwerer
2. INHALTSTREUE: Nur Fragen zum gegebenen Text
3. QUALITÄT: Plausible Distraktoren (falsche Antworten)

TITEL: {title}
FACH: {subject}
KLASSENSTUFE: {grade_level}

INHALT:
{worksheet_content}

Antworte NUR mit diesem JSON-Format:
{{
  "questions": [
    {{
      "id": "q1",
      "question": "Fragestellung",
      "options": [
        {{"id": "a", "text": "Antwort A"}},
        {{"id": "b", "text": "Antwort B"}},
        {{"id": "c", "text": "Antwort C"}},
        {{"id": "d", "text": "Antwort D"}}
      ],
      "correct_answer": "a",
      "explanation": "Erklärung"
    }}
  ],
  "metadata": {{
    "subject": "{subject}",
    "grade_level": "{grade_level}",
    "source_title": "{title}",
    "num_questions": {num_questions}
  }}
}}"""

    message = client.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=2000,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

    content = message.content[0].text

    # Versuche JSON zu extrahieren
    try:
        # Falls in Code-Block eingebettet
        if "```json" in content:
            content = content.split("```json")[1].split("```")[0]
        elif "```" in content:
            content = content.split("```")[1].split("```")[0]
        mc_data = json.loads(content.strip())
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise RuntimeError(f"Claude hat ungültiges JSON geliefert: {e}")

    return mc_data


def _shuffle_mc_options(mc_data: dict) -> dict:
    """
    Mischt die Antwort-Optionen jeder Frage zufällig durch.
    Aktualisiert auch correct_answer entsprechend.

    Dies stellt sicher, dass die richtige Antwort nicht immer an der gleichen Position steht.
    """
    if "questions" not in mc_data:
        return mc_data

    for question in mc_data["questions"]:
        options = question.get("options", [])
        correct_id = question.get("correct_answer")

        if not options or not correct_id:
            continue

        # Finde den Text der richtigen Antwort
        correct_text = None
        for opt in options:
            if opt.get("id") == correct_id:
                correct_text = opt.get("text")
                break

        # Mische die Optionen
        random.shuffle(options)

        # Vergebe neue IDs (a, b, c, d) und finde neue Position der richtigen Antwort
        new_ids = ["a", "b", "c", "d"]
        new_correct = None

        for i, opt in enumerate(options):
            if i < len(new_ids):
                if opt.get("text") == correct_text:
                    new_correct = new_ids[i]
                opt["id"] = new_ids[i]

        if new_correct:
            question["correct_answer"] = new_correct

        question["options"] = options

    return mc_data


def generate_mc_from_analysis(analysis_path: Path, num_questions: int = 5) -> Path:
    """
    Generiert Multiple-Choice-Fragen aus einer Analyse-JSON-Datei.

    Die Fragen werden:
    - Basierend auf dem extrahierten Text erstellt
    - Auf dem Schwierigkeitsniveau des Originals gehalten
    - Mit zufällig angeordneten Antworten versehen

    Args:
        analysis_path: Pfad zur *_analyse.json Datei
        num_questions: Anzahl der zu generierenden Fragen (Standard: 5)

    Returns:
        Pfad zur generierten *_mc.json Datei
    """
    if not analysis_path.exists():
        raise FileNotFoundError(f"Analysedatei nicht gefunden: {analysis_path}")

    try:
        analysis_data = json.loads(analysis_path.read_text(encoding="utf-8"))
    except json.JSONDecodeError as e:
        raise RuntimeError(f"Ungültige Analyse-JSON: {e}")

    logger.info(f"Generiere MC-Fragen für: {analysis_path.name}")

    vision_api = get_vision_api()

    # Generiere MC-Fragen (nutze konfigurierte API)
    if vision_api == "claude":
        try:
            mc_data = _generate_mc_with_claude(analysis_data, num_questions)
        except Exception as e:
            logger.warning(f"Claude MC-Generierung fehlgeschlagen, nutze OpenAI: {e}")
            mc_data = _generate_mc_with_openai(analysis_data, num_questions)
    else:
        mc_data = _generate_mc_with_openai(analysis_data, num_questions)

    # Mische die Antwort-Positionen durch
    mc_data = _shuffle_mc_options(mc_data)

    # Speichere MC-Daten
    out_name = analysis_path.stem.replace("_analyse", "") + "_mc.json"
    out_path = BEREINIGT_DIR / out_name
    out_path.write_text(json.dumps(mc_data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")

    logger.info(f"MC-Fragen gespeichert: {out_path.name}")
    return out_path