"""
Conny V7.0 — Postprocessor Determinístico
=============================================
Humaniza la respuesta cruda del LLM sin llamar a ningún otro modelo.
Garantías: sin em dash, sin punto final, sin frases relleno, sin emojis.
"""

from __future__ import annotations
import re
import unicodedata
from typing import List


# ── Frases relleno que el LLM colea aunque el prompt las prohíba ──────────────
_STRIP_PHRASES = [
    "con mucho gusto", "encantada de conocerte", "encantado de conocerte",
    "es un placer", "fue un placer", "en qué más le puedo servir",
    "en qué más puedo ayudarte", "estoy aquí para ayudarte",
    "por supuesto,", "definitivamente,", "absolutamente,",
    "claro que sí,", "claro que si,", "con gusto te ayudo",
    "con gusto te cuento", "me alegra que preguntes",
    "perfecto, entiendo,", "te cuento que", "lo que pasa es que",
    "en ese sentido,", "de hecho,", "con todo gusto",
]

# ── Emojis ────────────────────────────────────────────────────────────────────
_EMOJI_RE = re.compile(
    "["
    "\U0001F600-\U0001F64F"
    "\U0001F300-\U0001F5FF"
    "\U0001F680-\U0001F6FF"
    "\U0001F1E0-\U0001F1FF"
    "\U00002500-\U00002BEF"
    "\U00002702-\U000027B0"
    "\U0001F900-\U0001F9FF"
    "\U0001FA00-\U0001FAFF"
    "\u2600-\u26FF"
    "\u2700-\u27BF"
    "]+",
    flags=re.UNICODE,
)


def postprocess(text: str, is_premium: bool = False) -> str:
    """
    Limpia y humaniza la respuesta. Sin LLM. Determinístico.
    is_premium=True → conserva mayúscula inicial.
    """
    if not text:
        return text

    # 1. Em dash → espacio (siempre, sin excepción)
    text = re.sub(r"\s*—\s*", " ", text)

    # 2. Emojis
    text = _EMOJI_RE.sub("", text)

    # 3. ¿¡
    text = text.replace("¿", "").replace("¡", "")

    # 4. Espacios
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*\|\|\|\s*", " ||| ", text)

    # 5. Por burbuja
    if "|||" in text:
        bubbles = [_per_bubble(b, is_premium) for b in text.split("|||")]
        text = " ||| ".join(b for b in bubbles if b.strip())
    else:
        text = _per_bubble(text, is_premium)

    # 6. Frases relleno (después de por-burbuja para mayor coverage)
    for phrase in _STRIP_PHRASES:
        pattern = re.compile(re.escape(phrase), re.IGNORECASE)
        text = pattern.sub("", text)

    # 7. Limpiar residuos
    text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
    text = re.sub(r"^\s*,\s*", "", text)

    return text


def _per_bubble(s: str, is_premium: bool) -> str:
    s = s.strip()
    if not s:
        return s

    # Quitar punto final
    if s.endswith(".") and not s.endswith("..."):
        s = s[:-1].strip()

    # Quitar guión al inicio/fin (residuo post em-dash)
    s = re.sub(r"^\s*-\s+", "", s)
    s = re.sub(r"\s+-\s*$", "", s)
    s = s.strip()

    # Truncar si supera 90 chars (burbuja demasiado larga)
    if len(s) > 90:
        cut = max(s.rfind(". ", 0, 90), s.rfind(", ", 0, 90), s.rfind(" y ", 0, 90))
        if cut > 40:
            s = s[:cut].strip().rstrip(",").rstrip(".")

    # Mayúscula inicial solo para premium, minúscula para el resto
    if s:
        if is_premium:
            # Premium: siempre mayúscula
            s = s[0].upper() + s[1:]
        else:
            # General: minúscula excepto siglas o nombres propios obvios
            first_word = s.split()[0] if s.split() else ""
            is_acronym = (len(first_word) <= 5
                          and first_word == first_word.upper()
                          and len(first_word) > 1)
            if not is_acronym:
                s = s[0].lower() + s[1:]

    return s


def split_bubbles(text: str, max_bubbles: int = 3) -> List[str]:
    """Divide el texto en burbujas y limita la cantidad."""
    if "|||" in text:
        parts = [b.strip() for b in text.split("|||") if b.strip()]
    else:
        parts = [text.strip()] if text.strip() else []
    return parts[:max_bubbles]