"""LLM 设置相关 Pydantic schemas。"""
from __future__ import annotations

from datetime import datetime

from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field


class LlmSettingOut(BaseModel):
    model_config = ConfigDict(from_attributes=True)

    format_prompt: str | None = None
    classify_prompt: str | None = None
    commentary_prompt: str | None = None
    image_prompt_template: str | None = None
    image_size: str = "768x512"
    chat_model: str = "agnes-2.0-flash"
    image_model: str = "agnes-image-2.1-flash"
    interval_sec: float = 2.0
    enabled: bool = True
    # 全局屏蔽分类标签;与 sources.blocklist_tags 合并后注入 classify prompt
    blocklist_tags: list[str] = []
    updated_at: datetime | None = None


class LlmSettingUpdate(BaseModel):
    """PATCH — 全部字段 optional,只更新传入的。"""

    format_prompt: str | None = None
    classify_prompt: str | None = None
    commentary_prompt: str | None = None
    image_prompt_template: str | None = None
    image_size: str | None = Field(default=None, pattern=r"^\d{2,4}x\d{2,4}$")
    chat_model: str | None = Field(default=None, min_length=1, max_length=64)
    image_model: str | None = Field(default=None, min_length=1, max_length=64)
    interval_sec: float | None = Field(default=None, ge=0.0, le=60.0)
    enabled: bool | None = None
    blocklist_tags: list[str] | None = None


# === 默认提示词(模板,用户可改)===
DEFAULT_PROMPTS = {
    "format_prompt": (
        "你是中文新闻排版助手。请将以下译文改写为适合网页阅读的版式,要求:\n"
        "1. 保留所有事实信息,不要增删内容\n"
        "2. 按段落拆分(2-4 句一段),段间空行\n"
        "3. 关键人物/机构/数字用 **加粗**\n"
        "4. 如有并列要点,转为编号列表(1. 2. 3.)\n"
        "5. 不要使用 # 标题,不要外层 markdown 代码块\n"
        "6. 直接输出排版后的纯文本\n\n"
        "原文:\n{body}\n"
    ),
    "classify_prompt": (
        "你是新闻分类助手。请阅读以下新闻,返回 2-5 个最相关的分类标签(多标签)。\n"
        "可选标签(可自由组合,不限于此): 时政 / 经济 / 科技 / 军事 / 社会 / 国际 / 体育 / 文化 / 环境 / 健康 / 金融 / 能源 / 气候\n"
        "黑名单分类(若新闻属于或主要围绕这些领域,务必将 drop 设为 true): {blocklist}\n"
        "严格要求:只返回 JSON,形如 {\"categories\": [\"时政\", \"国际\", \"经济\"], \"drop\": false},"
        "若新闻属于或主要围绕黑名单中的任何分类,将 drop 设为 true 并把该分类放入 categories。"
        "不要其他内容。\n\n"
        "标题:{title}\n摘要:{summary}\n正文(节选):{body}\n"
    ),
    "commentary_prompt": (
        "你是资深新闻评论员。请基于以下新闻写一段 100-200 字的中文点评。\n"
        "要求:客观、有深度、避免空洞套话,给出具体观察或背景。\n\n"
        "标题:{title}\n正文:{body}\n"
    ),
    "image_prompt_template": (
        "Editorial news illustration inspired by: {body}. "
        "Cinematic, professional journalism style, soft natural lighting, "
        "no text, no logos, no watermark."
    ),
}


def get_default_prompts() -> dict[str, str]:
    return dict(DEFAULT_PROMPTS)