/**
 * Prompt 模板集中管理。
 * 修改提示词只动这个文件，方便版本对照与回滚。
 */

import type { ChatMessage } from "./client.js";

export interface FragmentInput {
  content: string;
  createdTime?: string;
}

/**
 * 残片聚合为学习报告。
 * 原则：报告是写给"未来复习的自己"的，保留具体知识点，剔除口语碎屑；
 * 不虚构残片中不存在的内容。
 */
export function aggregateReportPrompt(
  taskName: string,
  fragments: FragmentInput[],
  expectation?: string,
): ChatMessage[] {
  const fragmentLines = fragments
    .map((f, i) => `${i + 1}. ${f.content}${f.createdTime ? `（${f.createdTime}）` : ""}`)
    .join("\n");

  const expectationBlock = expectation
    ? `\n本次学习开始前的预期目标：\n${expectation}\n`
    : "";

  return [
    {
      role: "system",
      content: [
        "你是一名学习记录整理助手。用户在一次学习会话中随手记录了若干学习残片，",
        "请将它们整理为一份简洁的学习报告。要求：",
        "1. 只基于残片内容，不虚构、不扩写残片中没有的知识；",
        "2. 保留具体的知识点、概念、结论，去掉口语化的碎屑；",
        "3. 按逻辑而非时间组织内容，相关的点合并；",
        "4. 报告以要点形式呈现，控制在 300 字以内；",
        "5. 如果提供了学习预期，在报告末尾用一句话说明本次学习与预期的差距（完成/部分完成/未涉及）；",
        "6. 直接输出报告正文，不要输出「报告如下」之类的引导语。",
      ].join(""),
    },
    {
      role: "user",
      content: `学习任务：${taskName}\n${expectationBlock}\n本次学习的残片记录：\n${fragmentLines}`,
    },
  ];
}

/**
 * 从学习报告生成标准思维导图（预留，用于替代 Java 端 BuiltinMindMapGenerator）。
 * 输出为缩进大纲文本，与后端 MindMapTreeTool.parseOutline 格式一致。
 */
export function generateMindMapPrompt(
  taskName: string,
  taskDescription: string,
  reports: string[],
): ChatMessage[] {
  return [
    {
      role: "system",
      content: [
        "你是一名知识结构整理助手。请阅读某个学习任务的全部学习报告，",
        "将其中的知识点整理成一份思维导图大纲。要求：",
        "1. 第一行是导图根标题（任务主题）；",
        "2. 之后每行一个节点，用两个空格的缩进表示层级；",
        "3. 按知识的内在结构组织（概念→细分→要点），不按时间顺序；",
        "4. 合并重复的知识点；",
        "5. 只基于给定内容，不补充外部知识；",
        "6. 直接输出大纲，不要任何解释。",
      ].join(""),
    },
    {
      role: "user",
      content: [
        `学习任务：${taskName}`,
        taskDescription ? `任务描述：${taskDescription}` : "",
        "",
        "学习报告：",
        ...reports.map((r, i) => `${i + 1}. ${r}`),
      ]
        .filter(Boolean)
        .join("\n"),
    },
  ];
}

/**
 * 回忆对比：将用户凭记忆写的导图与标准导图语义对比。
 *
 * AI 只需输出平铺的匹配/遗漏/额外列表（不输出树结构，树标注由 Java 端完成）。
 *
 * 输出要求：严格 JSON，不要 markdown 代码块，格式如下：
 * {
 *   "matches": [
 *     { "standardTitle": "A知识点", "recallTitle": "知识点A" }
 *   ],
 *   "missedTitles": ["在标准导图中但用户未回忆到的节点标题"],
 *   "extraNodes": [
 *     { "title": "用户额外回忆的知识点", "path": "所属路径" }
 *   ],
 *   "recallRatio": 1.0,
 *   "evaluation": "中文评价 2-5 句"
 * }
 *
 * matches 中 standardTitle 必须与标准导图中的节点标题逐字一致。
 * missedTitles 存放标准导图中有但用户完全没提到的节点标题。
 * extraNodes 的 path 用 "根 > 父节点 > 当前节点" 格式。
 */
export function compareRecallPrompt(
  taskName: string,
  standardOutline: string,
  recallOutline: string,
): ChatMessage[] {
  return [
    {
      role: "system",
      content: [
        "你是一名学习评估专家。请对比两份思维导图大纲：",
        "1. 标准导图（系统从学习报告中提炼的知识结构）",
        "2. 用户导图（用户凭记忆回忆的知识结构）",
        "",
        "你的任务：",
        "- 对标准导图的每个非根节点，判断用户在回忆中是否覆盖了它；",
        "- 匹配应基于语义理解：同义表达算匹配（如\"锁升级\"≈\"锁膨胀\"）；",
        "- 考虑层级上下文：节点在用户导图中的归属逻辑正确即可；",
        "- 找出用户额外回忆的、标准导图中没有的知识点；",
        "- 统计覆盖率 = 命中数 / (命中数 + 遗漏数)；",
        "- 用中文写一段评价（2-5 句话）。",
        "",
        "重要：你不需要输出标准导图的树结构。只需列出 matches（匹配对）、",
        "missedTitles（遗漏的节点标题列表）、extraNodes（额外节点列表）。",
        "matches 中的 standardTitle 必须与标准导图中的标题文字完全一致，不要改写。",
        "输出必须是有效 JSON 对象，不要包含 ```json 之类的标记，直接输出 JSON。",
      ].join("\n"),
    },
    {
      role: "user",
      content: [
        `学习任务：${taskName}`,
        "",
        "===== 标准导图（知识结构）=====",
        standardOutline,
        "",
        "===== 用户回忆导图 =====",
        recallOutline,
        "",
        "请输出 JSON（只包含 matches、missedTitles、extraNodes、recallRatio、evaluation 五个字段）：",
      ].join("\n"),
    },
  ];
}