"""进化引擎辅助函数与验证逻辑。

验证（validate_skill / validate_system / validate_tool）、受保护区构建、
编辑预算退火、rank-and-clip 裁剪、格式化工具等纯/准纯函数。
Task 8 将在此基础上添加进化入口（evolve_skill / evolve_system / evolve_tool）。

不依赖 app/ 或 adapters/（LLMProvider 通过 core.protocols 注入）。
"""

from __future__ import annotations

import json
import re
from dataclasses import asdict, dataclass, field
from typing import TYPE_CHECKING, Any

from loguru import logger

from core.evolution.patch import (
    APPENDIX_END,
    APPENDIX_START,
    momentum_region_bounds,
)

if TYPE_CHECKING:
    from core.evolution.protocols import SkillStore
    from core.evolution.types import RejectedEdit
    from core.protocols import LLMProvider

# =========================================================================
# 0. 局部类型
# =========================================================================


@dataclass
class ValidationResult:
    """格式验证的结果。

    属性:
        passed: 验证是否通过。
        errors: 失败原因列表；passed=True 时为空。
    """

    passed: bool
    errors: list[str] = field(default_factory=list)


# =========================================================================
# A. 内部辅助函数
# =========================================================================


def _parse_frontmatter(text: str) -> dict[str, str] | None:
    """解析 YAML frontmatter，失败返回 None。

    参数:
        text: Markdown 文件全文。

    返回:
        frontmatter 字典，无有效 frontmatter 时返回 None。
    """
    import yaml as _yaml

    match = re.match(r"^---\n(.*?)\n---", text, re.DOTALL)
    if not match:
        return None
    try:
        return _yaml.safe_load(match.group(1))
    except _yaml.YAMLError:
        return None


def _strip_appendix_region(text: str) -> str:
    """剥离 appendix 受保护区（含 marker），返回其余正文。

    宽松语义：APPENDIX_START / APPENDIX_END 任一缺失即当作「无区」原样返回，不报错。
    """
    if APPENDIX_START in text and APPENDIX_END in text:
        head, rest = text.split(APPENDIX_START, 1)
        _, tail = rest.split(APPENDIX_END, 1)
        return head.rstrip() + tail
    return text


def _strip_momentum_region(text: str) -> str:
    """剥离 momentum 受保护区（含 marker），返回其余正文。

    严格语义：委托 momentum_region_bounds 做配对检测，
    marker 损坏/不配对时 raise ValueError。

    异常:
        ValueError: momentum marker 损坏/不配对。
    """
    bounds = momentum_region_bounds(text)
    if bounds is None:
        return text
    start, end = bounds
    return text[:start].rstrip() + text[end:]


def _strip_protected_regions(text: str) -> str:
    """剥离 appendix + momentum 两个受保护区，返回正文部分。

    先 appendix（宽松），再 momentum（严格）——顺序有关：
    appendix 宽松剥离不会误杀 momentum marker。

    异常:
        ValueError: momentum marker 损坏/不配对。
    """
    text = _strip_appendix_region(text)
    text = _strip_momentum_region(text)
    return text


def _check_length(original: str, evolved: str) -> list[str]:
    """检查改写后长度是否在 [0.3x, 2.0x] 范围内。

    仅比正文，剔除 appendix + momentum 两区。orig_len==0 时跳过。

    参数:
        original: 改写前全文。
        evolved: 改写后全文。

    返回:
        错误消息列表（空列表表示通过）。
    """
    errors: list[str] = []
    orig_body = _strip_protected_regions(original)
    evol_body = _strip_protected_regions(evolved)
    orig_len = len(orig_body)
    if orig_len == 0:
        return errors
    ratio = len(evol_body) / orig_len
    evol_len = len(evol_body)
    if ratio > 2.0:
        errors.append(
            f"长度超限: {evol_len} 字符是原文 {orig_len} 的 {ratio:.1f} 倍 (上限 2.0)"
        )
    if ratio < 0.3:
        errors.append(
            f"长度不足: {evol_len} 字符是原文 {orig_len} 的 {ratio:.1f} 倍 (下限 0.3)"
        )
    return errors


def _check_code_blocks(text: str) -> list[str]:
    """检查代码块是否闭合。

    参数:
        text: 待检查的文本。

    返回:
        错误消息列表（空列表表示通过）。
    """
    count = text.count("```")
    if count % 2 != 0:
        return [f"Markdown 格式错误: 代码块未闭合 (``` 出现 {count} 次)"]
    return []


def _extract_section(text: str, heading: str) -> str | None:
    """提取 ## heading 到下一个 ## 之间的文本。

    参数:
        text: Markdown 全文。
        heading: 二级标题名。

    返回:
        该 section 的完整文本（含标题行），未找到时返回 None。
    """
    pattern = rf"(## {re.escape(heading)}.*?)(?=\n## |\Z)"
    match = re.search(pattern, text, re.DOTALL)
    return match.group(1).strip() if match else None


# =========================================================================
# B. 受保护区构建
# =========================================================================


def _appendix_span(content: str) -> str:
    """返回 appendix 受保护区整段（含 marker）；不存在返回空串。

    参数:
        content: 文本全文。

    返回:
        appendix 区的完整文本（含 marker），或空串。
    """
    if APPENDIX_START in content and APPENDIX_END in content:
        start = content.index(APPENDIX_START)
        end = content.index(APPENDIX_END) + len(APPENDIX_END)
        return content[start:end]
    return ""


def _momentum_span(content: str) -> str:
    """返回 momentum 受保护区整段（含 marker）；不存在返回空串。

    委托 momentum_region_bounds 做配对检测：
    marker 损坏/不配对时由其 raise ValueError。

    参数:
        content: 文本全文。

    返回:
        momentum 区的完整文本（含 marker），或空串。

    异常:
        ValueError: momentum marker 损坏/不配对。
    """
    bounds = momentum_region_bounds(content)
    if bounds is None:
        return ""
    start, end = bounds
    return content[start:end]


def _skill_protected_spans(text: str) -> list[str]:
    """Skill 冻结块：frontmatter + appendix 区 + momentum 区（各项可选）。

    参数:
        text: Skill 文件全文。

    返回:
        冻结文本块列表。
    """
    spans: list[str] = []
    match = re.match(r"^---\n.*?\n---", text, re.DOTALL)
    if match:
        spans.append(match.group(0))
    appendix = _appendix_span(text)
    if appendix:
        spans.append(appendix)
    momentum = _momentum_span(text)
    if momentum:
        spans.append(momentum)
    return spans


def _system_protected_spans(text: str) -> list[str]:
    """System Prompt 冻结块：能力边界 / 输出格式 / 视频树结构 三段 + appendix 区。

    参数:
        text: system.md 全文。

    返回:
        冻结文本块列表。
    """
    spans: list[str] = [
        section
        for section in (
            _extract_section(text, name)
            for name in ("能力边界", "输出格式", "视频树结构")
        )
        if section
    ]
    appendix = _appendix_span(text)
    if appendix:
        spans.append(appendix)
    return spans


def _tool_protected_spans(text: str) -> list[str]:
    """Tool Prompt 冻结块：输出格式段 + appendix 区。

    参数:
        text: Tool Prompt 全文。

    返回:
        冻结文本块列表。
    """
    spans: list[str] = []
    section = _extract_section(text, "输出格式")
    if section:
        spans.append(section)
    appendix = _appendix_span(text)
    if appendix:
        spans.append(appendix)
    return spans


# =========================================================================
# C. 验证函数
# =========================================================================


def validate_skill(original: str, evolved: str) -> ValidationResult:
    """校验 Skill 改写结果。

    检查项: frontmatter 三字段保留（name / description / task_type）、
    长度比在 [0.3, 2.0]、代码块闭合。

    参数:
        original: 改写前的 Skill 文件全文。
        evolved: 改写后的 Skill 文件全文。

    返回:
        ValidationResult 实例。
    """
    errors: list[str] = []
    orig_fm = _parse_frontmatter(original)
    evol_fm = _parse_frontmatter(evolved)
    if orig_fm is None:
        errors.append("原文缺少有效 frontmatter")
    elif evol_fm is None:
        errors.append("改写后缺少有效 frontmatter")
    else:
        for key in ("name", "description", "task_type"):
            if orig_fm.get(key) != evol_fm.get(key):
                errors.append(
                    f"frontmatter 字段 {key} 被修改: "
                    f"{orig_fm.get(key)!r} → {evol_fm.get(key)!r}"
                )
    errors.extend(_check_length(original, evolved))
    errors.extend(_check_code_blocks(evolved))
    return ValidationResult(passed=len(errors) == 0, errors=errors)


def validate_system(original: str, evolved: str) -> ValidationResult:
    """校验 System Prompt 改写结果。

    检查项: 三个冻结区值比较（能力边界 / 输出格式 / 视频树结构）、
    长度比在 [0.3, 2.0]、代码块闭合。

    参数:
        original: 改写前的 system.md 全文。
        evolved: 改写后的 system.md 全文。

    返回:
        ValidationResult 实例。
    """
    errors: list[str] = []
    frozen_sections = ["能力边界", "输出格式", "视频树结构"]
    for section_name in frozen_sections:
        orig_section = _extract_section(original, section_name)
        if orig_section is None:
            continue
        evol_section = _extract_section(evolved, section_name)
        if evol_section is None:
            errors.append(f"冻结区 '## {section_name}' 在改写后缺失")
        elif orig_section != evol_section:
            errors.append(f"冻结区 '## {section_name}' 在改写后被修改")
    errors.extend(_check_length(original, evolved))
    errors.extend(_check_code_blocks(evolved))
    return ValidationResult(passed=len(errors) == 0, errors=errors)


def validate_tool(
    orig_extract: str,
    evol_extract: str,
    orig_verify: str,
    evol_verify: str,
) -> ValidationResult:
    """校验 Tool Prompt 改写结果。

    检查项: 输出格式 section 保留（per file）、长度比在 [0.3, 2.0]。
    与 skill / system 不同，**不检查代码块闭合**。

    参数:
        orig_extract: 改写前的 extract prompt。
        evol_extract: 改写后的 extract prompt。
        orig_verify: 改写前的 verify prompt。
        evol_verify: 改写后的 verify prompt。

    返回:
        ValidationResult 实例。
    """
    errors: list[str] = []
    for label, orig, evol in [
        ("extract", orig_extract, evol_extract),
        ("verify", orig_verify, evol_verify),
    ]:
        orig_fmt = _extract_section(orig, "输出格式")
        if orig_fmt is not None:
            evol_fmt = _extract_section(evol, "输出格式")
            if evol_fmt is None:
                errors.append(f"{label}: 冻结区 '## 输出格式' 在改写后缺失")
            elif orig_fmt != evol_fmt:
                errors.append(f"{label}: 冻结区 '## 输出格式' 在改写后被修改")
        errors.extend(_check_length(orig, evol))
    return ValidationResult(passed=len(errors) == 0, errors=errors)


# =========================================================================
# D. 纯数学
# =========================================================================


def edit_budget_at(global_step: int, total_steps: int, start: int, end: int) -> int:
    """按 global_step 线性退火的 per-target 编辑预算。

    借鉴 SkillOpt LinearScheduler：在 [0, total_steps] 上把预算从 start
    线性退火到 end。total_steps<=1 直接返回 start（避免单步取到最小值）。
    round 用 Python banker's rounding，max(end, ...) 兜底硬下限。

    参数:
        global_step: 当前全局步（0-indexed）。
        total_steps: 退火地平线（step 数），即分母。
        start: 退火起点（需 >= end）。
        end: 退火终点（亦为硬下限）。

    返回:
        当步 per-target 最大 edit 条数。

    异常:
        AssertionError: start < end。
    """
    assert start >= end, (
        f"edit_budget_at 要求 start >= end，实际 start={start}, end={end}"
    )
    if total_steps <= 1:
        return start
    t = min(global_step, total_steps) / total_steps
    return max(end, round(start + (end - start) * t))


# =========================================================================
# E. JSON 解析（进化版本，不同于 metrics 版）
# =========================================================================


def _parse_llm_json(raw: str) -> dict | None:
    """从 LLM 响应中解析 JSON。

    仅两种策略：(1) 提取 ```json 代码块；(2) 直接 json.loads。
    不做 outermost braces 推断、不用 json_repair。失败返回 None。

    参数:
        raw: LLM 原始输出文本。

    返回:
        解析后的字典；失败或结果非 dict 时返回 None。
    """
    text = raw.strip()
    # 策略 1：提取 ```json ... ``` 代码块
    code_block = re.search(r"```json\s*\n(.*?)```", text, re.DOTALL)
    if code_block:
        text = code_block.group(1).strip()
    # 策略 2：直接解析
    try:
        result = json.loads(text)
        if isinstance(result, dict):
            return result
        return None
    except (json.JSONDecodeError, ValueError):
        return None


# =========================================================================
# F. rank_and_clip（async）
# =========================================================================


def _select_top_edits(
    indices: list[Any],
    edits: list[dict[str, Any]],
    max_edits: int,
) -> list[dict[str, Any]]:
    """按 rank LLM 给出的优先级索引筛选 edits。

    依次保留首个 max_edits 条合法、不重复、在范围内的索引对应 edit。
    用 type(idx) is int（非 isinstance）以排除 bool。

    参数:
        indices: rank LLM 返回的 0-based 优先级索引。
        edits: 候选 edit 列表。
        max_edits: 最多保留条数。

    返回:
        按优先级顺序保留的 edit 列表。
    """
    selected: list[dict[str, Any]] = []
    seen: set[int] = set()
    for idx in indices:
        if type(idx) is int and 0 <= idx < len(edits) and idx not in seen:
            selected.append(edits[idx])
            seen.add(idx)
        if len(selected) >= max_edits:
            break
    return selected


async def _request_rank_indices(
    llm: LLMProvider,
    prompts: str,
    original: str,
    edits: list[dict[str, Any]],
    max_edits: int,
    label: str,
) -> list[int]:
    """调 rank LLM 取重要性降序的索引列表。

    守 P5：响应无法解析或 selected_indices 非列表时直接 raise ValueError。

    参数:
        llm: LLM 调用端口。
        prompts: evolve_rank 模板内容。
        original: 当前 prompt 全文（排序上下文）。
        edits: 候选 edit 列表。
        max_edits: 本轮预算上限。
        label: 目标标签（仅用于报错信息）。

    返回:
        rank LLM 返回的原始索引列表（尚未去重/越界过滤）。

    异常:
        ValueError: 响应无 selected_indices，或其值非列表。
    """
    edits_desc = "\n".join(
        f"[{i}] op={e.get('op')} support_count={e.get('support_count', 0)} "
        f"target={str(e.get('target', ''))[:60]!r} "
        f"content={str(e.get('content', ''))[:60]!r}"
        for i, e in enumerate(edits)
    )
    user_msg = (
        f"## 当前文件\n\n{original}\n\n"
        f"## 候选 edits（{len(edits)} 条，预算 {max_edits} 条）\n\n{edits_desc}\n\n"
        f"请选出最重要的 {max_edits} 条，返回其 0-based 索引（重要性降序）。"
    )
    response = await llm.chat(
        [
            {"role": "system", "content": prompts},
            {"role": "user", "content": user_msg},
        ]
    )
    parsed = _parse_llm_json(response.content)
    if not parsed or "selected_indices" not in parsed:
        raise ValueError(f"{label} rank LLM 未返回 selected_indices，拒绝静默截断")
    indices = parsed["selected_indices"]
    if not isinstance(indices, list):
        raise ValueError(f"{label} rank LLM selected_indices 非列表")
    return indices


async def rank_and_clip(
    llm: LLMProvider,
    original_content: str,
    edits: list[dict[str, Any]],
    max_edits: int,
    label: str,
    *,
    rank_prompt: str = "",
) -> tuple[list[dict[str, Any]], dict[str, Any]]:
    """超预算时调 rank LLM 排序取 top-L；未超则原样返回。

    三级降级：LLM rank → _select_top_edits → empty → fallback to edits[:max_edits]。
    对 rank LLM 的输出波动一律优雅降级而非中止。

    参数:
        llm: LLM 调用端口。
        original_content: 当前 prompt 全文（排序上下文）。
        edits: 候选 edit 列表。
        max_edits: 本轮预算上限。
        label: 目标标签（skill/system/tool，仅用于日志）。
        rank_prompt: evolve_rank 模板内容。

    返回:
        (裁剪后 edits, {"triggered": bool, "clipped": int})。
    """
    if len(edits) <= max_edits:
        return edits, {"triggered": False, "clipped": 0}

    try:
        indices = await _request_rank_indices(
            llm, rank_prompt, original_content, edits, max_edits, label
        )
    except Exception as exc:
        logger.warning(
            "{} rank LLM 排序不可用（{}）；退化为按原序取前 {} 条",
            label,
            exc,
            max_edits,
        )
        indices = []

    selected = _select_top_edits(indices, edits, max_edits)
    if not selected:
        selected = edits[:max_edits]
        logger.warning("{} rank 有效索引为 0；退化为按原序取前 {} 条", label, max_edits)
    elif len(selected) < max_edits:
        logger.warning(
            "{} rank 仅得 {} 条有效(<预算 {})；按更保守的条数应用",
            label,
            len(selected),
            max_edits,
        )
    logger.info("{} edits 超预算裁剪 {}->{}", label, len(edits), len(selected))
    return selected, {"triggered": True, "clipped": len(edits) - len(selected)}


# =========================================================================
# G. resolve_skill_file
# =========================================================================


def resolve_skill_file(skill_store: SkillStore, task_type: str) -> str:
    """按运行时规则解析 task_type 对应的 skill 文件名。

    转换规则：小写 + 空格替换为短横线 + .md 后缀。
    若 store 中不存在匹配文件，退化到 default-strategy.md。

    参数:
        skill_store: 版本化技能读取端口。
        task_type: 题目任务类型（如 "Action Reasoning"）。

    返回:
        匹配的 skill 文件名。
    """
    file_name = f"{task_type.lower().replace(' ', '-')}.md"
    available = skill_store.list_skill_files()
    if file_name in available:
        return file_name
    return "default-strategy.md"


# =========================================================================
# H. 格式化辅助
# =========================================================================


def _format_case_samples(cases: list[Any]) -> str:
    """将 CaseSample 列表格式化为 LLM 可读文本。

    对 trace 中的 tool_output 截断到 500 字符。

    参数:
        cases: CaseSample 实例列表（也兼容 dict）。

    返回:
        格式化后的多行文本。
    """
    lines: list[str] = []
    for case in cases:
        if not isinstance(case, dict):
            case = asdict(case)
        lines.append(f"### {case.get('question_id', 'unknown')}")
        lines.append(f"- question: {case.get('question', '')}")
        options = case.get("options", [])
        if options:
            lines.append(f"- options: {json.dumps(options, ensure_ascii=False)}")
        lines.append(f"- answer: {case.get('answer', '')}")
        lines.append(f"- prediction: {case.get('prediction', '')}")
        lines.append(f"- error_type: {case.get('error_type', '')}")
        lines.append(f"- selection_reason: {case.get('selection_reason', '')}")
        trace = case.get("trace", [])
        if trace:
            lines.append("- trace:")
            for step in trace:
                output_text = str(step.get("tool_output", ""))
                if len(output_text) > 500:
                    output_text = output_text[:500] + "..."
                lines.append(
                    f"  - step {step.get('step', '?')}: "
                    f"tool={step.get('tool_name', '')} "
                    f"args={json.dumps(step.get('tool_args', {}), ensure_ascii=False)} "
                    f"output={output_text}"
                )
        lines.append("")
    return "\n".join(lines)


def _format_spans(spans: list[dict[str, Any]]) -> str:
    """将工具 span 字典列表格式化为 LLM 可读文本。

    对 tool_output 截断到 500 字符。

    参数:
        spans: span 字典列表，每个包含 step / tool_name / tool_args 等字段。

    返回:
        格式化后的多行文本。
    """
    lines: list[str] = []
    for span in spans:
        lines.append(f"### step {span.get('step', '?')}")
        lines.append(f"- tool_name: {span.get('tool_name', '')}")
        lines.append(
            f"- tool_args: {json.dumps(span.get('tool_args', {}), ensure_ascii=False)}"
        )
        output_text = str(span.get("tool_output", ""))
        if len(output_text) > 500:
            output_text = output_text[:500] + "..."
        lines.append(f"- tool_output: {output_text}")
        lines.append(
            f"- extraction_completeness: {span.get('extraction_completeness', '')}"
        )
        lines.append(f"- hallucination_rate: {span.get('hallucination_rate', '')}")
        missed = span.get("missed_info_tags", [])
        if missed:
            lines.append(
                f"- missed_info_tags: {json.dumps(missed, ensure_ascii=False)}"
            )
        hall_tags = span.get("hallucination_tags", [])
        if hall_tags:
            lines.append(
                f"- hallucination_tags: {json.dumps(hall_tags, ensure_ascii=False)}"
            )
        lines.append("")
    return "\n".join(lines)


def _format_rejected_edits(rejected: list[RejectedEdit]) -> str:
    """将已验证无效的改法列表格式化为 LLM 可读文本。

    gate 证据格式：W=... L=... E={:.2f} delta_hat={:+.3f}。

    参数:
        rejected: RejectedEdit 实例列表。

    返回:
        格式化后的多行文本。
    """
    lines: list[str] = []
    for edit in rejected:
        lines.append(f"### {edit.target_file} | delta {edit.delta:+.2f}")
        lines.append(f"- 已验证无效的改法: {edit.change_summary}")
        if edit.gate_e_value is not None:
            lines.append(
                f"- 已验证无效: W={edit.gate_w} L={edit.gate_l} "
                f"E={edit.gate_e_value:.2f} δ̂={edit.gate_delta_shrunk:+.3f}"
            )
        lines.append("")
    return "\n".join(lines)