package store

import (
	"strings"
	"time"

	"github.com/glebarez/sqlite"
	"gorm.io/driver/mysql"
	"gorm.io/gorm"
	"gorm.io/gorm/logger"
	"gorm.io/gorm/schema"

	"git.sundynix.cn/Blizzard/sundynix-site/server/internal/model"
)

// Open 打开数据库并完成迁移与种子数据。
// DSN 含 "@tcp(" 走 MySQL，否则按 SQLite 文件路径处理（本地开发兜底）。
// 命名规范：表前缀 sundynix_、单数表名、snake_case 列名。
func Open(dsn string) (*gorm.DB, error) {
	var dialector gorm.Dialector
	if strings.Contains(dsn, "@tcp(") {
		dialector = mysql.Open(dsn)
	} else {
		dialector = sqlite.Open(dsn)
	}
	db, err := gorm.Open(dialector, &gorm.Config{
		Logger:         logger.Default.LogMode(logger.Warn),
		TranslateError: true, // 唯一索引冲突 → gorm.ErrDuplicatedKey
		NamingStrategy: schema.NamingStrategy{
			TablePrefix:   "sundynix_",
			SingularTable: true,
		},
	})
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	if err := db.AutoMigrate(&model.Post{}); err != nil {
		return nil, err
	}
	if err := seed(db); err != nil {
		return nil, err
	}
	return db, nil
}

// seed 空库时写入示例文章，方便前端联调。
func seed(db *gorm.DB) error {
	var count int64
	if err := db.Model(&model.Post{}).Count(&count).Error; err != nil {
		return err
	}
	if count > 0 {
		return nil
	}

	at := func(s string) *time.Time {
		t, _ := time.Parse("2006-01-02", s)
		return &t
	}

	posts := []model.Post{
		{
			Slug:        "v0-1-2-release",
			Title:       "sundynix agentix v0.1.2 发布：应用内更新与团队视图",
			Category:    "RELEASE",
			Summary:     "v0.1.2 带来应用内更新横幅、卡通办公室团队视图，以及发布流水线自动出包。",
			PublishedAt: at("2026-07-02"),
			Content: `## 亮点

- **应用内更新**：新版本发布后，工作台顶部出现更新横幅，一键升级。
- **团队视图**：多智能体协作时，AI 角色会在卡通办公室里走动干活。
- **发布流水线**：GitHub Actions 自动产出 macOS universal .app 与 Windows .exe。

## 升级方式

桌面版直接点更新横幅；自托管用户：

` + "```bash\ndocker compose pull && docker compose up -d\n```" + `

完整变更见 Releases 页面。`,
		},
		{
			Slug:        "hybrid-retrieval",
			Title:       "三路混合检索是怎么工作的：vector + fulltext + graph",
			Category:    "ENGINEERING",
			Summary:     "向量召回语义、全文召回关键词、图谱召回关系，RRF 把三路结果融成一路。",
			PublishedAt: at("2026-06-18"),
			Content: `## 为什么一路不够

单靠向量检索，专有名词和精确匹配经常翻车；单靠全文检索，又抓不到语义近邻。

我们的做法是三路并发：

| 通路 | 引擎 | 擅长 |
|------|------|------|
| 向量 | Milvus | 语义相似 |
| 全文 | Bleve | 关键词精确匹配 |
| 图谱 | Neo4j | 实体关系跳跃 |

三路结果用 **RRF（Reciprocal Rank Fusion）** 融合，再过一遍 rerank。

## 调试

检索控制台会展示每一路的召回与得分，坏 case 一眼定位。`,
		},
		{
			Slug:        "why-event-driven",
			Title:       "为什么我们选择事件驱动：NATS 零拷贝骨干网设计记",
			Category:    "ARCHITECTURE",
			Summary:     "Agent 的一切都是流：token、执行轨迹、工具调用。事件总线是最自然的骨架。",
			PublishedAt: at("2026-05-30"),
			Content: `## 流式优先

LLM 的输出天生是 token 流，Agent 的执行天生是事件序列。与其在 HTTP 请求-响应模型上硬凑，不如让整个系统跑在消息总线上。

## 主题设计

` + "```\nsundynix.tasks.*        # 任务派发\nsundynix.streams.<id>   # token 流\nsundynix.tools.go.*     # Go 工具调用\nsundynix.tools.py.*     # Python 工具调用\n```" + `

网关订阅流主题直接转 SSE/WS，中间零拷贝。

## 演进

单体先行（Monolith First）：现在所有模块跑在一个进程里，但彼此只通过总线说话——拆微服务时只需要把订阅者搬走（Morph B）。`,
		},
	}
	return db.Create(&posts).Error
}