package agent

import (
	"context"
	"fmt"
	"strings"
	"time"

	"github.com/openai/openai-go"
	oaioption "github.com/openai/openai-go/option"

	"llm-agent/prd"
)

const (
	baseURL    = "http://127.0.0.1:12434/v1"
	maxRetries = 3
	maxTurns   = 10 // Sicherheitslimit pro Task
)

var systemPrompt = `Du bist ein autonomer Coding-Agent. Du bekommst einen Task und erledigst ihn vollständig.

Du hast folgende Tools zur Verfügung:
- TOOL:READ_FILE:pfad        → Datei lesen
- TOOL:WRITE_FILE:pfad:inhalt → Datei schreiben
- TOOL:LIST_FILES:pfad       → Verzeichnis auflisten

Regeln:
1. Analysiere den Task zuerst
2. Nutze die Tools um Dateien zu lesen/schreiben
3. Wenn der Task vollständig erledigt ist, schreibe am Ende: TASK_COMPLETE
4. Bei Fehlern beschreibe das Problem klar`

type AgentLoop struct {
	client  *openai.Client
	model   string
	workDir string
	prdFile string
}

func NewAgentLoop(model, workDir, prdFile string) *AgentLoop {
	client := openai.NewClient(
		oaioption.WithBaseURL(baseURL),
		oaioption.WithAPIKey("ollama"),
	)
	return &AgentLoop{
		client:  &client,
		model:   model,
		workDir: workDir,
		prdFile: prdFile,
	}
}

func (a *AgentLoop) Run() error {
	tasks, err := prd.ParseTasks(a.prdFile)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("PRD lesen fehlgeschlagen: %w", err)
	}

	pending := 0
	for _, t := range tasks {
		if !t.Completed {
			pending++
		}
	}
	fmt.Printf("📋 %d Tasks gefunden, %d offen\n\n", len(tasks), pending)

	for _, task := range tasks {
		if task.Completed {
			fmt.Printf("✅ Überspringe (bereits erledigt): %s\n", task.Title)
			continue
		}

		fmt.Printf("\n🔄 Starte Task: %s\n", task.Title)
		fmt.Println(strings.Repeat("─", 50))

		success := false
		for attempt := 1; attempt <= maxRetries; attempt++ {
			if attempt > 1 {
				fmt.Printf("🔁 Retry %d/%d...\n", attempt, maxRetries)
				time.Sleep(time.Duration(attempt) * 2 * time.Second) // Backoff
			}

			err := a.runTask(task)
			if err == nil {
				success = true
				break
			}
			fmt.Printf("⚠️  Fehler: %v\n", err)
		}

		if success {
			prd.MarkTaskComplete(a.prdFile, task.Title)
			fmt.Printf("✅ Task abgeschlossen: %s\n", task.Title)
		} else {
			fmt.Printf("❌ Task fehlgeschlagen nach %d Versuchen: %s\n", maxRetries, task.Title)
		}
	}

	fmt.Println("\n🎉 Alle Tasks abgearbeitet!")
	return nil
}

func (a *AgentLoop) runTask(task prd.Task) error {
	// FRISCHER Kontext für jeden Task
	messages := []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
		openai.SystemMessage(systemPrompt),
		openai.UserMessage(fmt.Sprintf("Task: %s\nArbeitsverzeichnis: %s", task.Title, a.workDir)),
	}

	for turn := 0; turn < maxTurns; turn++ {
		fmt.Printf("  💭 Turn %d...\n", turn+1)

		resp, err := a.client.Chat.Completions.New(
			context.Background(),
			openai.ChatCompletionNewParams{
				Model:    a.model,
				Messages: messages,
			},
		)
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("API-Fehler: %w", err)
		}

		response := resp.Choices[0].Message.Content
		fmt.Printf("  🤖 %s\n", truncate(response, 200))

		// Antwort zur History hinzufügen
		messages = append(messages, openai.AssistantMessage(response))

		// Completion Detection: Layer 1 - Signal Token
		if strings.Contains(response, "TASK_COMPLETE") {
			return nil // Erfolg!
		}

		// Tool Execution
		toolOutput, hadTools := ExecuteTools(response, a.workDir)
		if hadTools {
			fmt.Printf("  🔧 Tool-Output: %s\n", truncate(toolOutput, 150))
			// Tool-Ergebnis zurück ans LLM
			messages = append(messages, openai.UserMessage(toolOutput))
			continue
		}

		// Kein Tool, kein TASK_COMPLETE → LLM anstupsen
		messages = append(messages, openai.UserMessage(
			"Bitte fahre fort. Wenn der Task erledigt ist, schreibe TASK_COMPLETE.",
		))
	}

	return fmt.Errorf("maximale Turns (%d) erreicht ohne TASK_COMPLETE", maxTurns)
}

func truncate(s string, max int) string {
	if len(s) <= max {
		return s
	}
	return s[:max] + "..."
}