package ai

import (
	"errors"
	"fmt"
	"fonchain-fiee/pkg/common/qwen"
	"fonchain-fiee/pkg/service"
	"strings"

	"github.com/gin-gonic/gin"
)

// VideoVLRequest 视频/图片理解请求参数
type VideoVLRequest struct {
	Videos []string `json:"videos"` // 视频URL列表
	Images []string `json:"images"` // 图片URL列表
	Text   string   `json:"text"`   // 可选的文本提示
	Model  string   `json:"model"`  // 可选的模型名称，默认使用 qwen3-vl-plus
}

// AIVideoVL AI理解视频/图片接口
func AIVideoVL(ctx *gin.Context) {
	var req VideoVLRequest
	if err := ctx.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
		service.Error(ctx, errors.New("参数错误"))
		return
	}

	// 检查是否至少提供了视频或图片
	if len(req.Videos) == 0 && len(req.Images) == 0 {
		service.Error(ctx, errors.New("至少需要提供一个视频或图片"))
		return
	}

	if len(req.Videos) > 1 {
		service.Error(ctx, errors.New("当前只能选一个视频"))
		return
	}

	Prompt := "请你详细描述视频和图片中的内容分别是什么"

	// 调用VL函数进行AI理解
	result, err := qwen.VL(req.Videos, req.Images, Prompt, req.Model)
	if err != nil {
		// 检查是否是文件下载超时错误（内容过大）
		errMsg := err.Error()
		if contains(errMsg, "Download multimodal file timed out") || contains(errMsg, "timed out") {
			service.Error(ctx, errors.New("内容过大，请重新选择"))
		} else {
			service.Error(ctx, errors.New("ai分析帖子内容失败"))
		}
		return
	}

	// 返回AI返回的数据
	service.Success(ctx, result)
}

// contains 检查字符串是否包含子字符串（不区分大小写）
func contains(s, substr string) bool {
	return strings.Contains(strings.ToLower(s), strings.ToLower(substr))
}

// CompetitorReportRequest 竞品报告请求参数
type CompetitorReportRequest struct {
	Videos      []string `json:"videos"`      // 视频URL列表
	Images      []string `json:"images"`      // 图片URL列表
	TextPrompt  string   `json:"textPrompt"`  // 竞品报告要求文本
	ImagePrompt string   `json:"imagePrompt"` // 图片URL
	Model       string   `json:"model"`       // 可选的模型名称，默认使用 qwen3-vl-plus
}

// CompetitorReportResponse 竞品报告响应数据
type CompetitorReportResponse struct {
	ImageURL string `json:"image_url,omitempty"` // 生成的图片URL（1024*1024），非必须返回
	Text     string `json:"text,omitempty"`      // 竞品报告文本内容，非必须返回
}

// AICompetitorReport 生成竞品报告接口
func AICompetitorReport(ctx *gin.Context) {
	var req CompetitorReportRequest
	if err := ctx.ShouldBindJSON(&req); err != nil {
		service.Error(ctx, errors.New("参数错误"))
		return
	}

	if req.TextPrompt == "" && req.ImagePrompt == "" {
		service.Error(ctx, errors.New("文本和图片提示词不能同时为空"))
		return
	}

	// 检查是否至少提供了视频或图片
	if len(req.Videos) == 0 && len(req.Images) == 0 {
		service.Error(ctx, errors.New("至少需要提供一个视频或图片"))
		return
	}

	if len(req.Videos) > 1 {
		service.Error(ctx, errors.New("当前只能选一个视频"))
		return
	}

	// 第一步：调用AI理解视频/图片内容
	vlPrompt := "请你详细描述这些视频或者这些图片中的内容分别是什么，请详细描述，不要遗漏任何细节"
	vlResult, err := qwen.VL(req.Videos, req.Images, vlPrompt, req.Model)
	if err != nil {
		// 检查是否是文件下载超时错误（内容过大）
		errMsg := err.Error()
		if contains(errMsg, "Download multimodal file timed out") || contains(errMsg, "timed out") {
			service.Error(ctx, errors.New("内容过大，请重新选择"))
		} else {
			service.Error(ctx, fmt.Errorf("AI理解视频图片失败: %v", err))
		}
		return
	}

	// 获取理解后的内容
	if len(vlResult.Choices) == 0 {
		service.Error(ctx, errors.New("AI理解返回结果为空"))
		return
	}
	vlContent := vlResult.Choices[0].Message.Content

	// 定义协程结果结构
	type textResult struct {
		text string
		err  error
	}

	type imageResult struct {
		imageURL string
		err      error
	}

	// 根据 TextPrompt 和 ImagePrompt 是否为空决定启动哪些协程
	needText := req.TextPrompt != ""
	needImage := req.ImagePrompt != ""

	var textChan chan textResult
	var imageChan chan imageResult

	// 如果需要生成文本，启动文本生成协程
	if needText {
		textChan = make(chan textResult, 1)
		go func() {
			// 构建文本生成提示词：理解内容 + 用户要求
			textPrompt := fmt.Sprintf(`基于以下视频和图片的内容描述：
%s

请根据以下要求生成竞品报告：
1. 注意不要输出markdown格式来进行排版，请直接输出纯文本
2. 只需要回复竞品报告的内容，其他无关的内容不要输出
3. 输出的内容第一行不要标题，直接输出竞品报告的正文即可
4. 如果需要添加表格，请使用HTML表格格式，例如：<table><tr><th>列1</th><th>列2</th></tr><tr><td>数据1</td><td>数据2</td></tr></table>
5. 表格放在报告正文最后面

我的要求是：
%s`, vlContent, req.TextPrompt)

			chatReq, err := buildChatRequest(textPrompt, nil)
			if err != nil {
				textChan <- textResult{err: err}
				return
			}

			chatResp, err := qwen.Chat(*chatReq)
			if err != nil {
				textChan <- textResult{err: err}
				return
			}

			if len(chatResp.Choices) == 0 {
				textChan <- textResult{err: errors.New("文本生成返回结果为空")}
				return
			}

			textChan <- textResult{text: chatResp.Choices[0].Message.Content}
		}()
	}

	// 如果需要生成图片，启动图片生成协程
	if needImage {
		imageChan = make(chan imageResult, 1)
		go func() {
			// 先请求聊天获取图片提示词
			imagePromptText := fmt.Sprintf("基于以下视频和图片的内容描述：\n%s\n\n请根据以下要求生成竞品报告图片的提示词：\n%s", vlContent, req.ImagePrompt)

			chatReq, err := buildChatRequest(imagePromptText, nil)
			if err != nil {
				imageChan <- imageResult{err: err}
				return
			}

			chatResp, err := qwen.Chat(*chatReq)
			if err != nil {
				imageChan <- imageResult{err: err}
				return
			}

			if len(chatResp.Choices) == 0 {
				imageChan <- imageResult{err: errors.New("图片提示词生成返回结果为空")}
				return
			}

			imagePrompt := chatResp.Choices[0].Message.Content

			// 生成图片（1024*1024），基于理解后的内容使用文生图
			size := "1024*1024"
			resultTask, err := qwen.GenerateTextImage(imagePrompt, size)

			if err != nil {
				imageChan <- imageResult{err: err}
				return
			}

			if resultTask.Code != "" {
				imageChan <- imageResult{err: errors.New("文生图失败: " + resultTask.Message)}
				return
			}

			// 等待图片生成完成
			result, err := qwen.ImgTaskResult(resultTask.Output.TaskID)
			if err != nil {
				imageChan <- imageResult{err: err}
				return
			}

			if result == nil || len(result.Output.Results) == 0 {
				imageChan <- imageResult{err: errors.New("图片生成失败")}
				return
			}

			// 返回第一张图片的URL
			imageChan <- imageResult{imageURL: result.Output.Results[0].URL}
		}()
	}

	// 等待所有启动的协程完成
	var textRes textResult
	var imageRes imageResult

	// 根据实际启动的协程数量等待结果
	if needText && needImage {
		// 两个协程都启动了，使用循环等待两个都完成
		completed := 0
		for completed < 2 {
			select {
			case textRes = <-textChan:
				completed++
			case imageRes = <-imageChan:
				completed++
			}
		}
	} else if needText {
		// 只启动文本生成协程
		textRes = <-textChan
	} else if needImage {
		// 只启动图片生成协程
		imageRes = <-imageChan
	}

	// 处理文本结果（如果生成了文本）
	if needText {
		if textRes.err != nil {
			service.Error(ctx, fmt.Errorf("生成竞品报告文本失败: %v", textRes.err))
			return
		}
	}

	// 处理图片结果（如果生成了图片）
	if needImage {
		if imageRes.err != nil {
			service.Error(ctx, fmt.Errorf("生成竞品报告图片失败: %v", imageRes.err))
			return
		}
	}

	// 返回结果（只返回实际生成的内容）
	result := CompetitorReportResponse{}
	if needText {
		result.Text = textRes.text
	}
	if needImage {
		result.ImageURL = imageRes.imageURL
	}

	service.Success(ctx, result)
}