package harness

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"strings"
)

// Result 是一次输出评测的结果。Overall ∈ [0,1]。
type Result struct {
	Overall float64  // 综合分（有 LLM 评审则 0.4*规则 + 0.6*LLM，否则=规则分）
	Rule    float64  // 规则分
	LLM     float64  // LLM-as-judge 分（0 表示未评/失败）
	Flags   []string // 命中的规则问题
	Reason  string   // LLM 评语
}

// Evaluator 实现 LLM 自动化评测：规则检查（快、always-on）+ LLM-as-judge（模型就绪时）。
// 通过注入 ready/chat 解耦具体 LLM 后端，便于单测。
type Evaluator struct {
	ready func() bool
	chat  func(ctx context.Context, sys, user string) (string, error)
}

// NewEvaluator 注入"模型是否就绪"与"对话"两个能力；二者为 nil 时仅做规则评测。
func NewEvaluator(ready func() bool, chat func(ctx context.Context, sys, user string) (string, error)) *Evaluator {
	return &Evaluator{ready: ready, chat: chat}
}

// Score 对一次推理输出综合打分。
func (e *Evaluator) Score(ctx context.Context, input, output string) Result {
	rule, flags := ruleScore(output)
	res := Result{Rule: rule, Flags: flags, Overall: rule}
	if e.ready != nil && e.chat != nil && e.ready() {
		if s, reason, ok := e.llmJudge(ctx, input, output); ok {
			res.LLM = s
			res.Reason = reason
			res.Overall = 0.4*rule + 0.6*s
		}
	}
	return res
}

// refusalMarkers 是疑似拒答/出错的特征串（小写匹配）。
var refusalMarkers = []string{"抱歉，我无法", "我无法回答", "无法完成", "撰写失败", "本章撰写失败", "i cannot", "i'm unable", "error:"}

// ruleScore 纯规则评测：空输出 / 过短 / 疑似拒答 / 重复啰嗦各扣分。返回分与命中标签。
func ruleScore(output string) (float64, []string) {
	out := strings.TrimSpace(output)
	if out == "" {
		return 0, []string{"空输出"}
	}
	score := 1.0
	var flags []string
	if len([]rune(out)) < 10 {
		score -= 0.4
		flags = append(flags, "输出过短")
	}
	low := strings.ToLower(out)
	for _, m := range refusalMarkers {
		if strings.Contains(low, strings.ToLower(m)) {
			score -= 0.3
			flags = append(flags, "疑似拒答/错误")
			break
		}
	}
	if hasHeavyRepeat(out) {
		score -= 0.3
		flags = append(flags, "重复啰嗦")
	}
	if score < 0 {
		score = 0
	}
	return score, flags
}

// hasHeavyRepeat 判断是否有非空行重复 ≥3 次（粗略的啰嗦/复读检测）。
func hasHeavyRepeat(s string) bool {
	counts := map[string]int{}
	for _, line := range strings.Split(s, "\n") {
		line = strings.TrimSpace(line)
		if len([]rune(line)) < 4 {
			continue
		}
		counts[line]++
		if counts[line] >= 3 {
			return true
		}
	}
	return false
}

// llmJudge 让模型对输出 1–5 打分并给理由，归一化到 [0.2,1]。失败返回 ok=false。
func (e *Evaluator) llmJudge(ctx context.Context, input, output string) (float64, string, bool) {
	sys := "你是严格的回答质量评审，从相关性、准确性、完整性综合判断。"
	user := fmt.Sprintf("用户输入：%s\n模型输出：%s\n请打分。只输出 JSON：{\"score\":1到5的整数,\"reason\":\"一句话理由\"}，不要任何多余文字。",
		evalTruncate(input, 500), evalTruncate(output, 1500))
	txt, err := e.chat(ctx, sys, user)
	if err != nil {
		return 0, "", false
	}
	var j struct {
		Score  float64 `json:"score"`
		Reason string  `json:"reason"`
	}
	if json.Unmarshal([]byte(evalStripFence(txt)), &j) != nil || j.Score <= 0 {
		return 0, "", false
	}
	s := j.Score / 5.0
	if s > 1 {
		s = 1
	}
	return s, j.Reason, true
}

func evalTruncate(s string, n int) string {
	r := []rune(s)
	if len(r) <= n {
		return s
	}
	return string(r[:n]) + "…"
}

// evalStripFence 去掉模型可能包裹的 ```json … ``` 围栏。
func evalStripFence(s string) string {
	s = strings.TrimSpace(s)
	if strings.HasPrefix(s, "```") {
		if i := strings.IndexByte(s, '\n'); i >= 0 {
			s = s[i+1:]
		}
		s = strings.TrimSuffix(strings.TrimSpace(s), "```")
	}
	return strings.TrimSpace(s)
}