"""
报告生成器 - 汇总辩论内容并生成决策报告
"""
from typing import List
from orchestrator.debate_manager import SpeechRecord
from utils.llm_client import LLMClient


class ReportGenerator:
    """决策报告生成器"""
    
    def __init__(self, llm_client: LLMClient = None):
        self.llm_client = llm_client or LLMClient()
    
    def generate_report(
        self,
        topic: str,
        speeches: List[SpeechRecord],
        context: str = ""
    ) -> str:
        """
        生成决策报告
        
        Args:
            topic: 讨论议题
            speeches: 所有发言记录
            context: 背景信息
            
        Returns:
            str: Markdown 格式的决策报告
        """
        # 构建发言摘要
        speeches_text = self._format_speeches(speeches)
        
        system_prompt = """你是一位专业的决策分析师，擅长汇总多方观点并生成结构化的决策报告。

你的任务是根据多位专家的讨论，生成一份清晰、可操作的决策报告。

报告格式要求：
1. 使用 Markdown 格式
2. 结构清晰，重点突出
3. 提炼核心要点，不要罗列原文
4. 给出明确的建议和下一步行动"""

        user_prompt = f"""## 讨论议题
{topic}

{f"## 背景信息" + chr(10) + context if context else ""}

## 专家讨论记录
{speeches_text}

## 你的任务
请生成一份决策报告，包含以下部分：

### 📋 议题概述
（1-2句话总结讨论的核心问题）

### ✅ 支持观点汇总
（列出支持该决策的主要理由，注明来源角色）

### ❌ 反对/风险观点汇总
（列出反对意见和风险点，注明来源角色）

### 🔑 关键决策要点
（3-5个需要重点考虑的因素）

### 💡 建议与下一步行动
（给出明确的建议，以及具体的下一步行动项）

### ⚖️ 决策框架
（提供一个简单的决策框架或检查清单，帮助做出最终决策）
"""
        
        return self.llm_client.chat(
            system_prompt=system_prompt,
            user_prompt=user_prompt,
            max_tokens=2048
        )
    
    def _format_speeches(self, speeches: List[SpeechRecord]) -> str:
        """格式化发言记录"""
        formatted = []
        current_round = 0
        
        for speech in speeches:
            if speech.round_num != current_round:
                current_round = speech.round_num
                formatted.append(f"\n### 第 {current_round} 轮讨论\n")
            
            formatted.append(
                f"**{speech.emoji} {speech.agent_name}**:\n{speech.content}\n"
            )
        
        return "\n".join(formatted)
    
    def generate_report_stream(
        self,
        topic: str,
        speeches: List[SpeechRecord],
        context: str = ""
    ):
        """流式生成决策报告"""
        speeches_text = self._format_speeches(speeches)
        
        system_prompt = """你是一位专业的决策分析师，擅长汇总多方观点并生成结构化的决策报告。"""

        user_prompt = f"""## 讨论议题
{topic}

{f"## 背景信息" + chr(10) + context if context else ""}

## 专家讨论记录
{speeches_text}

## 你的任务
请生成一份决策报告，包含以下部分：

### 📋 议题概述
（1-2句话总结讨论的核心问题）

### ✅ 支持观点汇总
（列出支持该决策的主要理由，注明来源角色）

### ❌ 反对/风险观点汇总  
（列出反对意见和风险点，注明来源角色）

### 🔑 关键决策要点
（3-5个需要重点考虑的因素）

### 💡 建议与下一步行动
（给出明确的建议，以及具体的下一步行动项）

### ⚖️ 决策框架
（提供一个简单的决策框架或检查清单）
"""
        
        for chunk in self.llm_client.chat_stream(
            system_prompt=system_prompt,
            user_prompt=user_prompt,
            max_tokens=2048
        ):
            yield chunk