from __future__ import annotations

import json
import os
from typing import Any

from sqlalchemy import select

from services.shared.core import utc_now_iso
from services.shared.models import AIOperatorConfig, AIOperatorConfigOut
from services.shared.sql_models import AIOperatorSettingsRow


AI_OPERATOR_SETTINGS_KEY = "global"


def _env_field(name: str, default: str) -> str:
    value = os.getenv(name)
    if value is None:
        return default
    normalized = value.strip()
    return normalized or default


def ai_operator_default_config() -> AIOperatorConfig:
    agent_name = _env_field("AI_OPERATOR_AGENT_NAME", "Айнур")
    company_name = _env_field("AI_OPERATOR_COMPANY_NAME", "DigiOps")
    return AIOperatorConfig(
        agent_name=agent_name,
        company_name=company_name,
        base_system_prompt=_env_field(
            "AI_OPERATOR_BASE_SYSTEM_PROMPT",
            (
                f"Ты {agent_name}, единый ИИ-оператор контакт-центра {company_name} для звонков, Telegram и других "
                f"каналов. Всегда сохраняй одну и ту же личность: тебя зовут {agent_name}. Если клиент спрашивает, "
                f"кто ты или как тебя зовут, отвечай, что ты {agent_name}. Отвечай естественно, кратко и по делу. "
                "Когда говоришь о себе, используй женский род: могла, смогла, сделала, готова, проверила, нашла. "
                "Не завершай диалог самостоятельно и говори «до свидания» только если клиент явно попрощался или "
                "попросил завершить разговор. Телефонные номера читай по цифрам. Не используй Markdown, URL или "
                "таблицы."
            ),
        ),
        identity_reply_ru=_env_field(
            "AI_OPERATOR_IDENTITY_REPLY_RU",
            f"Я {agent_name}, оператор контакт-центра {company_name}. Чем могу помочь?",
        ),
        identity_reply_kz=_env_field(
            "AI_OPERATOR_IDENTITY_REPLY_KZ",
            f"Мен {agent_name}мын, {company_name} байланыс орталығының операторымын. Қалай көмектесе аламын?",
        ),
        voice_greeting_ru=_env_field(
            "AI_OPERATOR_VOICE_GREETING_RU",
            f"Здравствуйте. Я {agent_name}. Подскажите, пожалуйста, чем помочь. (тест деплоя)",
        ),
        voice_greeting_kz=_env_field(
            "AI_OPERATOR_VOICE_GREETING_KZ",
            f"Сәлеметсіз бе. Мен {agent_name}мын. Қалай көмектесе аламын?",
        ),
    )


def _settings_row(session) -> AIOperatorSettingsRow | None:
    return session.execute(
        select(AIOperatorSettingsRow).where(AIOperatorSettingsRow.settings_key == AI_OPERATOR_SETTINGS_KEY)
    ).scalar_one_or_none()


def _normalize_config_payload(raw: Any) -> AIOperatorConfig:
    if isinstance(raw, AIOperatorConfig):
        return raw
    if not isinstance(raw, dict):
        raise ValueError("AI operator config payload must be an object")
    return AIOperatorConfig.model_validate(raw)


def load_ai_operator_config(session) -> AIOperatorConfigOut:
    default_config = ai_operator_default_config()
    row = _settings_row(session)
    if row is None:
        return AIOperatorConfigOut(config=default_config, updated_at=None, source="defaults")
    try:
        parsed = json.loads(row.config_json or "{}")
        config = _normalize_config_payload(parsed)
        return AIOperatorConfigOut(config=config, updated_at=row.updated_at, source="database")
    except Exception:
        return AIOperatorConfigOut(config=default_config, updated_at=row.updated_at, source="defaults")


def load_effective_ai_operator_config(session) -> AIOperatorConfig:
    return load_ai_operator_config(session).config


def save_ai_operator_config(
    session,
    config_payload: AIOperatorConfig | dict[str, Any],
) -> AIOperatorConfigOut:
    config = _normalize_config_payload(config_payload)
    row = _settings_row(session)
    now = utc_now_iso()
    if row is None:
        row = AIOperatorSettingsRow(
            settings_key=AI_OPERATOR_SETTINGS_KEY,
            config_json="{}",
            updated_at=now,
        )
        session.add(row)
    row.config_json = json.dumps(config.model_dump(), ensure_ascii=False)
    row.updated_at = now
    session.commit()
    session.refresh(row)
    return AIOperatorConfigOut(config=config, updated_at=row.updated_at, source="database")


def sync_ai_operator_config_from_code(session) -> AIOperatorConfigOut:
    """Overwrite the DB-stored config with the code defaults.

    Called on service startup so `ai_operator_default_config()` is the
    source of truth: edit it, deploy, and the DB row is overwritten to match.
    Any manual edits made via the API/psql since the last deploy are lost.
    """
    return save_ai_operator_config(session, ai_operator_default_config())