"""요약 전용 워커 — 뉴스 등 classify 불필요한 문서의 AI 요약만 생성.

P3 of family-adaptive-bengio (2026-05-23): 50k 초과 input 은 sliding window
(cumulative carry-over) 로 분할 처리. 50k 이하 input 은 기존 동작 유지.

ds-macbook-offload-1: use_deep=True (queue_drain 전용) 시 맥북 M5 Max deep 슬롯으로
호출 — 맥미니 백로그를 사용자가 의도적으로 분담시키는 수동 레버. 기본(consumer) 경로는
use_deep=False 로 기존 동작 그대로. 맥북 불가 시 StageDeferred (강등 0, 부분 쓰기 0).
"""

from datetime import datetime, timezone

from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from ai.client import AIClient, call_deep_or_defer, strip_thinking
from core.utils import setup_logger
from models.document import Document

logger = setup_logger("summarize_worker")

CHUNK_SIZE = 50000
# client.summarize() 의 단일 프롬프트와 동일 문구 — deep 경로가 같은 과업을 수행하도록 고정
SUMMARY_PROMPT_SINGLE = "다음 문서를 500자 이내로 요약해주세요:\n\n{text}"
SUMMARY_PROMPT_CONTINUATION = (
    "이전 부분 요약:\n{prior}\n\n다음 부분:\n{text}\n\n"
    "위 두 정보를 합쳐 전체 문서를 500자 이내로 요약해주세요."
)


async def process(document_id: int, session: AsyncSession, *, use_deep: bool = False) -> None:
    """문서 AI 요약 생성 (분류 없이 요약만).

    use_deep: queue_drain 전용 — deep 슬롯(맥북) 경유. 슬롯 미구성 시 명시 에러
    (silent 강등 금지). consumer 기본 경로는 False (기존 동작 무변경).
    """
    doc = await session.get(Document, document_id)
    if not doc:
        raise ValueError(f"문서 ID {document_id}를 찾을 수 없음")

    if not doc.extracted_text:
        raise ValueError(f"문서 ID {document_id}: extracted_text가 비어있음")

    if doc.ai_summary:
        logger.info(f"[요약] document_id={document_id}: 이미 요약 있음, skip")
        return

    client = AIClient()
    if use_deep and client.ai.deep is None:
        await client.close()
        raise ValueError("use_deep=True 인데 config.yaml ai.models.deep 슬롯 미구성 — silent 강등 금지")
    used_cfg = client.ai.deep if use_deep else client.ai.primary

    async def _summarize_first(text_part: str) -> str:
        if use_deep:
            return await call_deep_or_defer(client, SUMMARY_PROMPT_SINGLE.format(text=text_part))
        return await client.summarize(text_part)

    async def _summarize_continuation(prompt: str) -> str:
        if use_deep:
            return await call_deep_or_defer(client, prompt)
        return await client.call_primary(prompt)

    try:
        text = doc.extracted_text
        total_chars = len(text)
        if total_chars <= CHUNK_SIZE:
            summary = await _summarize_first(text)
            logger.info(
                f"[요약] document_id={document_id}: single chunk ({total_chars}자)"
                + (" via deep(맥북)" if use_deep else "")
            )
        else:
            chunks = [text[i:i + CHUNK_SIZE] for i in range(0, total_chars, CHUNK_SIZE)]
            logger.info(
                f"[요약] document_id={document_id}: sliding window {len(chunks)} chunk "
                f"(total {total_chars}자, chunk_size={CHUNK_SIZE})"
            )
            carry = ""
            for idx, chunk in enumerate(chunks):
                if idx == 0:
                    partial = await _summarize_first(chunk)
                else:
                    prompt = SUMMARY_PROMPT_CONTINUATION.format(prior=carry, text=chunk)
                    partial = await _summarize_continuation(prompt)
                carry = strip_thinking(partial)
                logger.info(
                    f"[요약] document_id={document_id}: chunk {idx + 1}/{len(chunks)} done "
                    f"(in={len(chunk)}자, carry={len(carry)}자)"
                )
            summary = carry

        # sleep-안전 불변식: 쓰기는 전체 완주 후에만 — 중간 절단은 StageDeferred 로 빠져
        # 이 지점에 도달하지 않는다 (carry 는 로컬 변수, doc 무변경).
        doc.ai_summary = strip_thinking(summary)
        doc.ai_model_version = used_cfg.model
        doc.ai_processed_at = datetime.now(timezone.utc)
        logger.info(
            f"[요약] document_id={document_id}: {len(doc.ai_summary)}자 final"
        )
    finally:
        await client.close()
