/**
 * OpenAI API 유틸리티
 */

const OPENAI_API_URL = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'

// 모델별 파라미터 설정
const MODEL_CONFIG: Record<string, { maxTokensParam: string; defaultMaxTokens: number }> = {
  // 최신 모델 (max_completion_tokens 사용)
  'gpt-5.1': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-5': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4.1': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4.1-mini': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4.1-nano': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'o1': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'o1-mini': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'o1-pro': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'o3-mini': { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  
  // 이전 모델 (max_tokens 사용)
  'gpt-4o': { maxTokensParam: 'max_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4o-mini': { maxTokensParam: 'max_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4-turbo': { maxTokensParam: 'max_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-4': { maxTokensParam: 'max_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
  'gpt-3.5-turbo': { maxTokensParam: 'max_tokens', defaultMaxTokens: 4096 },
}

// 기본 모델 설정
const DEFAULT_MODEL = 'gpt-5.1'

function getModelConfig(model: string) {
  if (MODEL_CONFIG[model]) {
    return MODEL_CONFIG[model]
  }
  
  for (const key of Object.keys(MODEL_CONFIG)) {
    if (model.startsWith(key)) {
      return MODEL_CONFIG[key]
    }
  }
  
  return { maxTokensParam: 'max_completion_tokens', defaultMaxTokens: 4096 }
}

interface ChatMessage {
  role: 'system' | 'user' | 'assistant'
  content: string | Array<{ type: string; text?: string; image_url?: { url: string } }>
}

interface OpenAIResponse {
  choices: {
    message: {
      content: string
    }
  }[]
}

export async function callOpenAI(
  messages: ChatMessage[], 
  jsonMode = true, 
  model = DEFAULT_MODEL
): Promise<string> {
  const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY
  
  if (!apiKey || apiKey === 'your-openai-api-key-here') {
    throw new Error('OPENAI_API_KEY가 설정되지 않았습니다.')
  }
  
  const config = getModelConfig(model)
  
  const requestBody: any = {
    model,
    messages,
    temperature: 0.1,
    [config.maxTokensParam]: config.defaultMaxTokens,
  }
  
  if (jsonMode) {
    requestBody.response_format = { type: 'json_object' }
  }
  
  const response = await fetch(OPENAI_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
    },
    body: JSON.stringify(requestBody)
  })
  
  if (!response.ok) {
    const error = await response.text()
    throw new Error(`OpenAI API 오류: ${response.status} - ${error}`)
  }
  
  const data = await response.json() as OpenAIResponse
  return data.choices[0].message.content
}

/**
 * 이미지 분석용 OpenAI 호출 (Vision)
 */
export async function callOpenAIVision(
  systemPrompt: string, 
  imageBase64List: string[],
  model = DEFAULT_MODEL
): Promise<string> {
  const apiKey = process.env.OPENAI_API_KEY
  
  if (!apiKey || apiKey === 'your-openai-api-key-here') {
    throw new Error('OPENAI_API_KEY가 설정되지 않았습니다.')
  }
  
  const config = getModelConfig(model)
  
  const imageContents = imageBase64List.map(base64 => ({
    type: 'image_url' as const,
    image_url: {
      url: base64.startsWith('data:') ? base64 : `data:image/png;base64,${base64}`
    }
  }))
  
  const requestBody: any = {
    model,
    messages: [
      { role: 'system', content: systemPrompt },
      {
        role: 'user',
        content: [
          { type: 'text', text: '이 이미지들에서 주간보고 내용을 추출해주세요.' },
          ...imageContents
        ]
      }
    ],
    temperature: 0.1,
    [config.maxTokensParam]: config.defaultMaxTokens,
    response_format: { type: 'json_object' }
  }
  
  const response = await fetch(OPENAI_API_URL, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
    },
    body: JSON.stringify(requestBody)
  })
  
  if (!response.ok) {
    const error = await response.text()
    throw new Error(`OpenAI Vision API 오류: ${response.status} - ${error}`)
  }
  
  const data = await response.json() as OpenAIResponse
  return data.choices[0].message.content
}

/**
 * 주간보고 분석 시스템 프롬프트 (Task 기반)
 */
export const REPORT_PARSE_SYSTEM_PROMPT = `당신은 주간업무보고 텍스트를 분석하여 구조화된 JSON으로 변환하는 전문가입니다.

## 핵심 원칙
- **원문의 내용을 그대로 유지하세요!**
- **Task는 적당히 묶어서 정리하세요. 너무 세분화하지 마세요!**
- 하나의 Task에 여러 줄이 들어갈 수 있습니다.

## Task 분리 규칙 (중요!)

❌ 잘못된 예 (너무 세분화):
- Task 1: "API 개발"
- Task 2: "API 테스트"

✅ 올바른 예 (적절히 묶기):
- Task 1: "API 개발 및 테스트 완료"

❌ 잘못된 예 (프로젝트명 반복):
- "PIMS 고도화 - 사용자 인증 개발"

✅ 올바른 예 (프로젝트명 제외):
- "사용자 인증 개발"

## 완료여부(isCompleted) 판단 규칙 ★중요★

금주 실적(workTasks)의 완료여부를 판단합니다:
- 기본값: true (완료)
- false (진행중): 차주 계획(planTasks)에 비슷한/연관된 작업이 있는 경우

예시:
- 실적: "로그인 API 개발" + 계획: "로그인 API 테스트" → isCompleted: false (연관 작업 있음)
- 실적: "DB 백업 완료" + 계획에 관련 없음 → isCompleted: true

## 수행시간 예측 기준
- **0시간**: "없음", "특이사항 없음", "해당없음", "한 게 없다", "작업 없음" 등 실제 작업이 없는 경우
- 단순 작업: 2~4시간
- 일반 작업: 8시간 (1일)
- 복잡한 작업: 16~24시간 (2~3일)

## JSON 출력 형식

{
  "reportYear": 2025,
  "reportWeek": 2,
  "weekStartDate": "2025-01-06",
  "weekEndDate": "2025-01-12",
  "reports": [
    {
      "employeeName": "홍길동",
      "employeeEmail": "hong@example.com",
      "projects": [
        {
          "projectName": "PIMS 고도화",
          "workTasks": [
            { "description": "사용자 인증 모듈 개발", "hours": 16, "isCompleted": false },
            { "description": "DB 백업 스크립트 작성", "hours": 4, "isCompleted": true }
          ],
          "planTasks": [
            { "description": "사용자 인증 테스트 및 배포", "hours": 8 }
          ]
        }
      ],
      "issueDescription": "개발서버 메모리 부족",
      "vacationDescription": null,
      "remarkDescription": null
    }
  ]
}

## 주의사항
- Task description에 프로젝트명을 포함하지 마세요
- 비슷한 작업은 하나의 Task로 묶으세요
- 한 Task 내 여러 항목은 \\n으로 줄바꿈
- 이메일이 없으면 employeeEmail은 null`

/**
 * 주간보고 텍스트 분석 프롬프트
 */
export function buildParseReportPrompt(rawText: string): ChatMessage[] {
  return [
    { role: 'system', content: REPORT_PARSE_SYSTEM_PROMPT },
    { role: 'user', content: rawText }
  ]
}