"""presegment_worker — extract 前 번들 PDF(여러 논리문서 한 파일) → N 자식 분할 (G2 / PR-G2-2).

전 문서가 presegment stage 로 진입한다(worker-side gating):
  - 非PDF(file_format != pdf · suffix != .pdf) = 즉시 fast-exit → enqueue_next_stage 가 extract 로 흘림.
  - PDF = PyMuPDF ToC(level-1) deterministic 분석. '명확한 번들' 만 자식 분할, 나머지는 단일문서로 extract.

deterministic 경로(PR-G2-2): 판정이 애매하면 보수적으로 분할하지 않고 단일문서로 둔다
(bias to NOT splitting). 분할 = '확실한 번들' 만:
  - page_count >= MIN_BUNDLE_PAGES AND level-1 ToC 항목 >= 2 AND 모든 자식 >= MIN_CHILD_PAGES
    AND 단조 증가·비중첩 AND [1, page_count] 전 범위 커버 AND 2 <= N <= MAX_CHILDREN.

LLM 경계 폴백(PR-G2-3, env PRESEGMENT_LLM_FALLBACK, 기본 OFF — scaffold-first): deterministic
이 '명확한 번들' 을 못 만든 대형 PDF(ToC 없음/level-1 없음/게이트 미달)에 한해, OFF 면 오늘과
동일(단일문서)이고 ON 이면 off-card Qwen(맥북, 라우터 :8890, model=qwen-macbook)에게 경계를
제안받는다. compact per-page heading 샘플만 전송(본문 미전송). LLM 출력은 **동일 검증 게이트
(_is_clear_bundle)** 통과 시에만 deterministic 과 같은 _create_children 경로로 분할 —
is_bundle=false / 파싱·검증 실패 = 단일문서(오늘과 동일) + presegment_llm_rejected 로깅.
맥북 불가(503/연결/절단)는 StageDeferred 로 큐 재시도(백오프, no silent fallback).

분할 시 ★후보 A(물리분할 없음, uq_documents_file_path 해소): 자식 file_path = unique 합성값
`{부모경로}#p{start}-{end}` (UNIQUE 제약 통과), 실파일은 `bundle_source_path()` 로 부모 경로 복원.
자식은 bundle_page_start/end(1-based inclusive) 로 부모 파일의 자기 page 범위만 가리킨다.
부모-자식 관계 정본 = document_lineage(relation_type='segmented_from'). 부모(presegment_role='parent')는
파일 홀더라 자체 extract/embed 안 함 — enqueue_next_stage 의 presegment→extract 전이가 'parent' 면
억제된다(queue_consumer 참조). 자식의 extract 는 이 워커가 직접 enqueue. extract_worker/marker_worker
가 자식 처리 시 bundle_source_path() 로 실파일 접근.

멱등: 재실행 시 같은 부모로 이미 자식이 있으면(document_lineage segmented_from) 재생성하지 않고
수렴(각 자식이 extract 활성/완료 상태인지만 보장)한다.

★해결 이력 (2026-06-18): 최초 Option A(자식이 부모 file_path 그대로 공유)는 uq_documents_file_path
UNIQUE 위반(실번들 검증서 발견) → 합성 file_path(후보 A)로 해소. 인제스트 재활성 = 합성번들 재검증 PASS 후.

plan: G2 pre-segmentation (PR-G2-2 deterministic ToC segmentation)
"""

import hashlib
import os
import re
import unicodedata
from pathlib import Path

from pydantic import BaseModel, ValidationError
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession

from ai.client import AIClient, call_deep_or_defer, parse_json_response
from core.config import settings
from core.utils import setup_logger
from models.document import Document
from models.document_lineage import DocumentLineage
from models.queue import enqueue_stage

logger = setup_logger("presegment_worker")

# ─── 임계값 (모듈 상수, env-override 가능, 보수적 = 분할 안 하는 쪽으로 bias) ───
# MIN_BUNDLE_PAGES: 이 미만이면 번들로 보지 않음(단일문서). 짧은 문서의 우연한 level-1 ToC 보호.
MIN_BUNDLE_PAGES = int(os.getenv("PRESEGMENT_MIN_BUNDLE_PAGES", "60"))
# MIN_CHILD_PAGES: 자식 하나라도 이 미만이면 분할 거부(표지/목차만 떼지는 over-split 방지).
MIN_CHILD_PAGES = int(os.getenv("PRESEGMENT_MIN_CHILD_PAGES", "5"))
# MAX_CHILDREN: 자식 수 상한. 초과 = ToC 가 챕터/소제목 수준이라 논리문서 경계가 아님 → 분할 거부.
MAX_CHILDREN = int(os.getenv("PRESEGMENT_MAX_CHILDREN", "50"))

# marker_worker._to_marker_path 와 동일 — NAS 상대경로 → 컨테이너 절대경로 prefix.
CONTAINER_PATH_PREFIX = os.getenv("MARKER_CONTAINER_PATH_PREFIX", "/documents")

# ─── PR-G2-3 LLM 경계 폴백 (scaffold-first, 기본 OFF) ───
# PRESEGMENT_LLM_FALLBACK: 기본 "false". OFF 면 deterministic 경로만(=오늘과 동일 — 애매하면
# 단일문서). ON 이면 deterministic 이 '명확한 번들' 을 못 만든 대형 PDF(page_count >=
# MIN_BUNDLE_PAGES) 에 한해 off-card Qwen(맥북, 라우터 :8890 경유)에게 경계를 제안받아
# **동일 검증 게이트(_is_clear_bundle)** 통과 시에만 deterministic 과 같은 자식 생성 경로로 분할.
# 검증 실패/파싱 실패/is_bundle=false = 단일문서(오늘과 동일) + presegment_llm_rejected 로깅.
PRESEGMENT_LLM_FALLBACK = os.getenv("PRESEGMENT_LLM_FALLBACK", "false").lower() in (
    "1", "true", "yes", "on",
)
# LLM 에 보내는 per-page 샘플의 page 당 char 상한 (heading/첫줄만 — 본문 미전송).
PRESEGMENT_LLM_PAGE_CHARS = int(os.getenv("PRESEGMENT_LLM_PAGE_CHARS", "80"))
# 전체 page-sample 블록의 char 상한 (수 KB 가드 — 초과 시 잘라냄, 본문 누출/페이로드 폭발 방지).
PRESEGMENT_LLM_SAMPLE_CHARS = int(os.getenv("PRESEGMENT_LLM_SAMPLE_CHARS", "12000"))

# 경계 폴백 프롬프트 (app/prompts/presegment_boundaries.txt). system 지시 + 1-based inclusive·
# 전범위 커버·무중첩 규칙. {page_count}/{page_samples} 를 str.replace 로 주입.
_PRESEGMENT_PROMPT_PATH = Path(__file__).parent.parent / "prompts" / "presegment_boundaries.txt"


class Segment(BaseModel):
    """LLM 이 제안하는 1-based inclusive page 범위 한 조각."""

    start_page: int
    end_page: int
    title: str | None = None


class SegmentationOutput(BaseModel):
    """presegment_boundaries 응답 스키마. parse_json_response → model_validate."""

    is_bundle: bool = False
    segments: list[Segment] = []
    confidence: float | None = None


def _resolve_path(file_path: str) -> Path | None:
    """NFC(DB) vs NFD(NFS) 한글 경로 차이 흡수. thumbnail_worker._resolve_path 와 동일 패턴."""
    candidates = [
        file_path,
        unicodedata.normalize("NFD", file_path),
        unicodedata.normalize("NFC", file_path),
    ]
    for c in candidates:
        p = Path(c)
        if p.exists():
            return p
    parent = Path(file_path).parent
    if parent.exists():
        target = unicodedata.normalize("NFC", Path(file_path).name)
        for child in parent.iterdir():
            if unicodedata.normalize("NFC", child.name) == target:
                return child
    return None


def _to_container_path(file_path: str) -> str:
    """file_path 를 컨테이너 내부 절대경로로 변환 (marker_worker._to_marker_path 와 동일)."""
    if file_path.startswith("/"):
        return file_path
    return f"{CONTAINER_PATH_PREFIX}/{file_path}"


# 후보 A: 자식 합성 file_path 패턴 `{부모경로}#p{start}-{end}` (uq_documents_file_path 유일성).
_BUNDLE_SUFFIX_RE = re.compile(r"#p\d+-\d+$")


def bundle_source_path(file_path: str | None) -> str | None:
    """자식 합성 file_path → 부모 실파일 경로 복원. 일반 doc(접미사 없음)은 그대로 반환.

    extract_worker/marker_worker 가 자식 처리 시 실제 파일 접근에 사용 (자식 file_path 는
    합성값이라 디스크에 없음). 결정적·세션 불필요. lineage 가 부모-자식 관계의 정본 기록.
    """
    if not file_path:
        return file_path
    return _BUNDLE_SUFFIX_RE.sub("", file_path)


def _is_pdf(doc: Document) -> bool:
    """PDF 판정 — file_format=pdf 또는 .pdf 확장자."""
    fmt = (doc.file_format or "").lower()
    if fmt == "pdf":
        return True
    if doc.file_path:
        return Path(doc.file_path).suffix.lower() == ".pdf"
    return False


def _level1_segments(toc: list, page_count: int) -> list[dict]:
    """get_toc(simple=True) 결과에서 level-1 항목만 골라 자식 후보 segment 리스트 생성.

    toc 항목 = [level, title, page] (page 는 1-based). level==1 만 채택.
    end_page = 다음 level-1 항목의 page - 1, 마지막 = page_count.
    동일 page 에서 시작하는 level-1 이 여럿이면 정렬 후 인접 항목으로 경계 계산되며,
    그 경우 0-페이지 segment 가 생겨 후속 검증(MIN_CHILD_PAGES·단조)에서 거부된다.
    """
    starts = []
    for entry in toc:
        # simple=True 는 [level, title, page]. 방어적으로 길이 체크.
        if not entry or len(entry) < 3:
            continue
        level, title, page = entry[0], entry[1], entry[2]
        if level != 1:
            continue
        # ToC page 가 범위 밖(0/음수/page_count 초과)이면 깨진 ToC → 후속 검증에서 거부됨.
        starts.append((int(page), (title or "").strip()))

    # ToC 가 정렬돼 있지 않을 수 있으므로 page 기준 정렬(원본 순서 보존 위해 안정 정렬).
    starts.sort(key=lambda x: x[0])

    segments: list[dict] = []
    for i, (start_page, title) in enumerate(starts):
        if i + 1 < len(starts):
            end_page = starts[i + 1][0] - 1
        else:
            end_page = page_count
        segments.append({"start_page": start_page, "end_page": end_page, "title": title})
    return segments


def _is_clear_bundle(segments: list[dict], page_count: int) -> tuple[bool, str]:
    """deterministic '명확한 번들' 판정. (clear, reason) 반환.

    clear=True 면 reason="" / clear=False 면 reason 은 거부 사유(로깅용).
    모든 조건은 보수적 — 하나라도 어긋나면 단일문서로 처리(분할 안 함).
    """
    n = len(segments)
    if n < 2:
        return False, f"too_few_level1_entries(n={n})"
    if n > MAX_CHILDREN:
        return False, f"too_many_children(n={n}>{MAX_CHILDREN})"

    # 첫 segment 가 1페이지에서 시작 + 마지막이 page_count 에서 끝 = 전 범위 커버.
    if segments[0]["start_page"] != 1:
        return False, f"first_start_not_1(start={segments[0]['start_page']})"
    if segments[-1]["end_page"] != page_count:
        return False, f"last_end_not_page_count(end={segments[-1]['end_page']},pc={page_count})"

    prev_end = 0
    for seg in segments:
        start, end = seg["start_page"], seg["end_page"]
        # 단조 증가 · 비중첩: 각 start 는 직전 end + 1 이어야 빈틈/겹침 없이 [1,pc] 정확 분할.
        if start != prev_end + 1:
            return False, f"non_contiguous(start={start},prev_end={prev_end})"
        if end < start:
            return False, f"non_monotonic(start={start},end={end})"
        if (end - start + 1) < MIN_CHILD_PAGES:
            return False, f"child_too_small(pages={end - start + 1}<{MIN_CHILD_PAGES})"
        prev_end = end

    if prev_end != page_count:
        return False, f"coverage_gap(covered={prev_end},pc={page_count})"

    return True, ""


def _child_title(parent: Document, seg: dict) -> str:
    """자식 제목 = 부모 제목 + ' — ' + (segment 제목 또는 page 범위)."""
    base = (parent.title or "").strip() or (parent.original_filename or "") or "문서"
    seg_title = (seg.get("title") or "").strip()
    suffix = seg_title if seg_title else f"p.{seg['start_page']}-{seg['end_page']}"
    return f"{base} — {suffix}"


def _child_file_hash(parent_hash: str, start: int, end: int) -> str:
    """자식 file_hash = sha256(f"{parent.file_hash}:{start}-{end}"). 결정적 → 재실행 멱등.

    부모 file_hash 가 NULL 일 수는 없으나(NOT NULL) 방어적으로 빈 문자열 처리.
    """
    return hashlib.sha256(f"{parent_hash or ''}:{start}-{end}".encode("utf-8")).hexdigest()


async def _ensure_child_extract(session: AsyncSession, child_id: int) -> None:
    """자식이 아직 extract 안 됐으면 extract enqueue (멱등 수렴 경로).

    이미 extracted_text 가 채워졌거나 활성 큐 행이 있으면 enqueue_stage 가 no-op/skip.
    """
    child = await session.get(Document, child_id)
    if child is None:
        return
    # 이미 추출 완료면 재enqueue 불필요 (큐 중복은 enqueue_stage 가 막지만 의미상으로도 skip).
    if child.extracted_at is not None and child.extracted_text is not None:
        return
    await enqueue_stage(session, child_id, "extract")


async def _create_children(
    doc: Document, segments: list[dict], session: AsyncSession
) -> int:
    """검증된 segments 로 자식 N개 생성 + lineage + extract enqueue + 부모 표식 (멱등).

    deterministic '명확한 번들' 경로와 LLM 폴백 경로가 공유하는 단일 자식 생성 경로.
    호출 전 segments 는 반드시 _is_clear_bundle 검증을 통과해야 한다(여기선 재검증 X).
    commit 까지 수행. 반환값 = 실제 생성한 자식 수(이미 존재해 수렴만 한 경우 0).
    """
    # ─── 멱등 체크: 이미 자식이 있으면 수렴만 (재생성 금지) ───
    existing_children = (
        await session.execute(
            select(DocumentLineage.derived_document_id).where(
                DocumentLineage.source_document_id == doc.id,
                DocumentLineage.relation_type == "segmented_from",
            )
        )
    ).scalars().all()

    if existing_children:
        # 부모 표식이 누락된 경우 보정(이전 부분실패 복구).
        if doc.presegment_role != "parent":
            doc.presegment_role = "parent"
        for child_id in existing_children:
            await _ensure_child_extract(session, child_id)
        await session.commit()
        logger.info(
            f"[presegment] id={doc.id} children already exist "
            f"(n={len(existing_children)}) → converge(ensure extract), no re-create"
        )
        return 0

    # ─── 자식 N개 생성 + lineage + extract enqueue ───
    created_ids: list[int] = []
    for seg in segments:
        start, end = seg["start_page"], seg["end_page"]
        child = Document(
            # 후보 A: 자식 file_path = unique 합성값 `{부모경로}#p{s}-{e}` (uq_documents_file_path
            # 충돌 회피). 실파일은 bundle_source_path() 로 복원(부모 경로). 물리 분할 없음 —
            # 자식은 bundle_page_start/end 로 부모 파일을 슬라이스.
            file_path=f"{doc.file_path}#p{start}-{end}",
            file_hash=_child_file_hash(doc.file_hash, start, end),
            file_format=doc.file_format,
            file_size=doc.file_size,
            file_type=doc.file_type,
            import_source=doc.import_source,
            original_filename=doc.original_filename,
            source_channel=doc.source_channel,
            category=doc.category,
            data_origin=doc.data_origin,
            doc_purpose=doc.doc_purpose,
            # 안전 자료실 축은 부모에서 상속(분할이 자료유형/관할을 바꾸지 않음).
            material_type=doc.material_type,
            jurisdiction=doc.jurisdiction,
            title=_child_title(doc, seg),
            bundle_page_start=start,
            bundle_page_end=end,
            presegment_role="child",
        )
        session.add(child)
        await session.flush()  # child.id 확보
        created_ids.append(child.id)

        session.add(
            DocumentLineage(
                source_document_id=doc.id,
                derived_document_id=child.id,
                relation_type="segmented_from",
                meta={"start_page": start, "end_page": end},
            )
        )
        # 자식 extract 는 워커가 직접 enqueue (부모는 'parent' 라 extract 로 흐르지 않음).
        await enqueue_stage(session, child.id, "extract")

    # 부모 = 파일 홀더. presegment→extract 전이는 enqueue_next_stage 가 'parent' 면 억제.
    doc.presegment_role = "parent"
    await session.commit()

    logger.info(
        f"[presegment] id={doc.id} SPLIT into {len(created_ids)} children "
        f"child_ids={created_ids}"
    )
    return len(created_ids)


def _segments_from_output(out: "SegmentationOutput") -> list[dict]:
    """SegmentationOutput.segments(Pydantic) → _is_clear_bundle / _create_children 가 쓰는 dict 형태."""
    return [
        {"start_page": s.start_page, "end_page": s.end_page, "title": (s.title or "")}
        for s in out.segments
    ]


def _page_samples(pdf, page_count: int) -> str:
    """LLM 입력용 compact per-page 샘플 — page 당 heading/첫줄만(`p{n}: {firstline}`).

    PyMuPDF page.get_text() 로 page 별 텍스트를 스트리밍하되 page 당 첫 비공백 줄만,
    PRESEGMENT_LLM_PAGE_CHARS 로 잘라 본문 누출 차단. 전체 블록은 PRESEGMENT_LLM_SAMPLE_CHARS
    가드로 상한(수 KB) — 초과 시 그 지점에서 중단(앞쪽 페이지 우선 보존).
    """
    lines: list[str] = []
    total = 0
    for i in range(page_count):
        try:
            text = pdf[i].get_text() or ""
        except Exception:
            text = ""
        first = ""
        for ln in text.splitlines():
            ln = ln.strip()
            if ln:
                first = ln
                break
        first = first[:PRESEGMENT_LLM_PAGE_CHARS]
        entry = f"p{i + 1}: {first}"
        if total + len(entry) + 1 > PRESEGMENT_LLM_SAMPLE_CHARS:
            break
        lines.append(entry)
        total += len(entry) + 1
    return "\n".join(lines)


async def _llm_boundary_fallback(
    doc: Document, source: Path, page_count: int, session: AsyncSession
) -> bool:
    """애매 + 대형(ToC-less 등) PDF 에 대해 off-card Qwen 으로 경계 제안 → 검증 → 분할.

    반환 True = LLM 경로가 분할을 수행(또는 멱등 수렴)했으므로 호출자는 추가 처리 없이 return.
    반환 False = is_bundle=false / 파싱 실패 / 검증 실패 → 호출자는 단일문서(오늘과 동일) 처리.
    맥북 불가(503/연결/절단)는 call_deep_or_defer 가 StageDeferred 로 raise → 큐 재시도(백오프).
    silent fallback 금지 — deep 슬롯 외 다른 backend 자동 호출 안 함.
    """
    import fitz  # PyMuPDF — deterministic 경로와 동일 의존

    # per-page 샘플은 파일을 다시 열어 스트리밍(deterministic with 블록과 분리해 그 경로 무회귀).
    try:
        with fitz.open(str(source)) as pdf:
            samples = _page_samples(pdf, page_count)
    except Exception as exc:
        logger.warning(
            f"[presegment] id={doc.id} llm fallback sample 실패 "
            f"({type(exc).__name__}: {exc}) → single doc(extract)"
        )
        return False

    try:
        template = _PRESEGMENT_PROMPT_PATH.read_text(encoding="utf-8")
    except Exception as exc:
        logger.warning(
            f"[presegment] id={doc.id} prompt 로드 실패 ({type(exc).__name__}: {exc}) "
            f"→ single doc(extract)"
        )
        return False

    prompt = template.replace("{page_count}", str(page_count)).replace(
        "{page_samples}", samples
    )

    # off-card 호출 — call_deep_or_defer 가 deep 슬롯(맥북, 라우터 :8890, model=qwen-macbook)
    # 으로 라우팅. 맥북 불가는 StageDeferred 로 전파(여기서 잡지 않음 → 큐가 보류/백오프).
    # classify_worker 와 동일하게 AIClient() 인스턴스화.
    client = AIClient()
    try:
        raw = await call_deep_or_defer(client, prompt)
    finally:
        await client.close()

    parsed = parse_json_response(raw)
    if not parsed:
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_llm_rejected id={doc.id} "
            f"reason=parse_failed raw={raw[:160]!r} → single doc(extract)"
        )
        return False

    try:
        out = SegmentationOutput.model_validate(parsed)
    except (ValidationError, ValueError, TypeError) as exc:
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_llm_rejected id={doc.id} "
            f"reason=schema_invalid({type(exc).__name__}) → single doc(extract)"
        )
        return False

    if not out.is_bundle:
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_llm_rejected id={doc.id} "
            f"reason=is_bundle_false → single doc(extract)"
        )
        return False

    segments = _segments_from_output(out)
    clear, reason = _is_clear_bundle(segments, page_count)
    if not clear:
        # LLM 출력을 그대로 믿지 않음 — deterministic 과 동일 게이트 미달이면 단일문서.
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_llm_rejected id={doc.id} "
            f"reason={reason} n={len(segments)} pages={page_count} → single doc(extract)"
        )
        return False

    n = await _create_children(doc, segments, session)
    logger.info(
        f"[presegment] id={doc.id} LLM-SPLIT accepted "
        f"(pages={page_count} n={len(segments)} created={n} "
        f"confidence={out.confidence})"
    )
    return True


async def process(document_id: int, session: AsyncSession) -> None:
    """presegment stage 워커 진입점. queue_consumer 가 호출.

    전 문서가 진입하며, 非PDF·단일문서는 변경 없이 통과(presegment_role 그대로 NULL) → extract 로 흐른다.
    '명확한 번들' PDF 만 자식 분할 + 부모를 'parent' 로 표식(이 경우 부모는 extract 로 흐르지 않음).
    """
    doc = await session.get(Document, document_id)
    if doc is None:
        logger.warning(f"[presegment] document {document_id} not found")
        return

    # ─── (0) 非PDF — fast-exit. presegment_role 그대로 NULL → enqueue_next_stage 가 extract 로 흘림 ───
    if not _is_pdf(doc):
        logger.info(f"[presegment] id={document_id} non-pdf (fmt={doc.file_format}) → extract")
        return

    # ─── (0.5) file_path 없음(예: note) — 분할 불가, 단일문서로 통과 ───
    if not doc.file_path:
        logger.info(f"[presegment] id={document_id} no file_path → extract")
        return

    # ─── (1) 이미 분할된 자식 자신이 presegment 로 다시 들어온 경우 — 재분할 금지 ───
    # (정상 흐름에선 자식은 곧장 extract 로 enqueue 되지만, 재처리 스크립트 등으로 들어올 수 있음.)
    if doc.presegment_role in ("child", "parent"):
        logger.info(
            f"[presegment] id={document_id} already presegment_role={doc.presegment_role} → skip"
        )
        return

    # ─── (2) 파일 열기 + page_count ───
    raw = str(Path(settings.nas_mount_path) / doc.file_path)
    source = _resolve_path(raw)
    if source is None:
        # 파일 부재 = extract 가 동일 상황에서 FileNotFoundError 로 처리할 사안.
        # presegment 는 분할 불가일 뿐이므로 단일문서로 통과시켜 extract 가 일관되게 처리하게 둔다.
        logger.warning(f"[presegment] id={document_id} file not found ({raw}) → extract")
        return

    import asyncio

    import fitz  # PyMuPDF — extract_worker/marker_worker 와 동일 의존

    def _read_toc(path: str):
        # fitz open/get_toc 는 동기 blocking — live 스테이지라 이벤트루프(같은 루프의 1분 consumer +
        # FastAPI 요청) 점유 회피 위해 to_thread 오프로드(거대/손상 PDF 파싱 수백 ms~초).
        with fitz.open(path) as pdf:
            return pdf.page_count, (pdf.get_toc(simple=True) or [])

    try:
        page_count, toc = await asyncio.to_thread(_read_toc, str(source))
    except Exception as exc:
        # PDF 손상 등 — 분할 불가. 단일문서로 통과(extract 가 PyMuPDF/OCR 로 재시도하며 가시화).
        logger.warning(
            f"[presegment] id={document_id} fitz open/toc failed "
            f"({type(exc).__name__}: {exc}) → extract"
        )
        return

    # ─── (3) page_count 가 임계 미만 = 단일문서 (대다수 경로) ───
    if page_count < MIN_BUNDLE_PAGES:
        logger.info(
            f"[presegment] id={document_id} single doc "
            f"(pages={page_count}<{MIN_BUNDLE_PAGES}) → extract"
        )
        return

    # ─── (4) level-1 ToC → 자식 후보 segment ───
    segments = _level1_segments(toc, page_count)

    if not segments:
        # 큰 PDF 인데 ToC 없음/level-1 없음 = 애매. flag ON 이면 LLM 경계 폴백(PR-G2-3),
        # OFF(기본) 이면 오늘과 동일 — 단일문서로 처리하고 사유를 남긴다.
        if PRESEGMENT_LLM_FALLBACK:
            logger.info(
                f"[presegment] presegment_ambiguous id={document_id} "
                f"reason=no_level1_toc pages={page_count} → LLM fallback"
            )
            if await _llm_boundary_fallback(doc, source, page_count, session):
                return
            # LLM 이 분할하지 않음(is_bundle=false / 검증·파싱 실패) — 단일문서.
            return
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_ambiguous id={document_id} "
            f"reason=no_level1_toc pages={page_count} → single doc(extract)"
        )
        return

    clear, reason = _is_clear_bundle(segments, page_count)
    if not clear:
        # 큰 PDF + ToC 는 있으나 '명확한 번들' 기준 미달 = 애매. flag ON 이면 LLM 경계 폴백,
        # OFF(기본) 이면 오늘과 동일 — 단일문서(분할 안 함).
        if PRESEGMENT_LLM_FALLBACK:
            logger.info(
                f"[presegment] presegment_ambiguous id={document_id} "
                f"reason={reason} pages={page_count} level1={len(segments)} → LLM fallback"
            )
            if await _llm_boundary_fallback(doc, source, page_count, session):
                return
            return
        logger.info(
            f"[presegment] presegment_ambiguous id={document_id} "
            f"reason={reason} pages={page_count} level1={len(segments)} → single doc(extract)"
        )
        return

    # ─── (5) 명확한 번들 (deterministic) — 공유 자식 생성 경로 (멱등 수렴 포함) ───
    await _create_children(doc, segments, session)
