/**
 * 星环OPC中心 — 智能记账意图解析器
 * 使用 LLM 解析自然语言记账输入
 */

import type { OpenClawPluginApi } from "openclaw/plugin-sdk";

export interface AccountingIntent {
  type: "income" | "expense";
  amount: number;
  description: string;
  category: string;
  date: string;
  counterparty?: string;
  is_deductible?: boolean;
  tax_note?: string;
  confidence: number;
}

/**
 * 解析自然语言记账意图
 * @param input 用户输入的自然语言
 * @param api OpenClaw API
 * @returns 解析后的记账意图
 */
export async function parseAccountingIntent(
  input: string,
  api: OpenClawPluginApi,
): Promise<AccountingIntent> {
  const systemPrompt = `你是一个专业的会计助手，负责解析用户的自然语言记账输入。

你的任务是从用户输入中提取以下信息：
1. 交易类型（income 或 expense）
2. 金额（数字，单位：元）
3. 描述（简短描述）
4. 分类（从以下类别中选择）：
   - 收入类：service_income(服务收入), product_income(产品销售), investment_income(投资收益), other_income(其他收入)
   - 支出类：business_entertainment(业务招待费), office_supplies(办公费用), marketing(营销费用), salary(工资), rent(租金), utilities(水电费), fixed_asset(固定资产), tax(税费), other_expense(其他支出)
5. 日期（YYYY-MM-DD 格式，如果未指定则使用今天）
6. 交易对方（如果提到）
7. 是否可抵税（布尔值）
8. 税务提示（如果可抵税或有特殊税务处理，给出提示）

分类规则：
- 业务招待费：请客吃饭、送礼、招待客户等 → 可抵扣，需保存发票
- 办公费用：购买办公用品、设备维护等 → 可抵扣
- 固定资产：购买电脑、家具等大额设备（>2000元） → 可折旧
- 营销费用：广告投放、推广活动等 → 可抵扣
- 工资：员工工资 → 需代扣个税
- 租金：办公场地租金 → 可抵扣
- 税费：各类税费缴纳 → 不可抵扣
- 生活支出：个人消费 → 不可抵扣

请以 JSON 格式返回解析结果，格式如下：
{
  "type": "income" 或 "expense",
  "amount": 金额（数字）,
  "description": "描述",
  "category": "分类",
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "counterparty": "交易对方（可选）",
  "is_deductible": true/false,
  "tax_note": "税务提示（可选）",
  "confidence": 0-100（解析置信度）
}

如果无法准确解析，confidence 设为较低值，并在 description 中说明原因。`;

  const userPrompt = `请解析以下记账输入：\n\n${input}`;

  try {
    const response = await api.callLLM({
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: userPrompt },
      ],
      maxTokens: 500,
      temperature: 0.1, // 低温度确保稳定输出
    });

    const content = response.content[0];
    if (content.type !== "text") {
      throw new Error("LLM 返回非文本内容");
    }

    // 尝试提取 JSON
    const text = content.text;
    const jsonMatch = text.match(/\{[\s\S]*\}/);
    if (!jsonMatch) {
      throw new Error("无法从 LLM 响应中提取 JSON");
    }

    const result = JSON.parse(jsonMatch[0]) as AccountingIntent;

    // 验证必填字段
    if (!result.type || !result.amount || !result.description || !result.category) {
      throw new Error("解析结果缺少必填字段");
    }

    // 如果没有日期，使用今天
    if (!result.date) {
      result.date = new Date().toISOString().slice(0, 10);
    }

    return result;
  } catch (error) {
    api.logger.error("opc: 智能记账解析失败", error);

    // 返回一个低置信度的默认结果
    return {
      type: "expense",
      amount: 0,
      description: `解析失败：${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
      category: "other_expense",
      date: new Date().toISOString().slice(0, 10),
      is_deductible: false,
      confidence: 0,
    };
  }
}

/**
 * 基于历史记录智能建议分类
 * @param description 交易描述
 * @param api OpenClaw API
 * @returns 建议的分类
 */
export async function suggestCategory(
  description: string,
  api: OpenClawPluginApi,
): Promise<{ category: string; reason: string; confidence: number }> {
  const systemPrompt = `你是一个专业的会计分类助手。根据交易描述，建议最合适的分类。

分类选项：
- 收入类：service_income(服务收入), product_income(产品销售), investment_income(投资收益), other_income(其他收入)
- 支出类：business_entertainment(业务招待费), office_supplies(办公费用), marketing(营销费用), salary(工资), rent(租金), utilities(水电费), fixed_asset(固定资产), tax(税费), other_expense(其他支出)

请以 JSON 格式返回：
{
  "category": "分类代码",
  "reason": "选择理由",
  "confidence": 0-100
}`;

  const userPrompt = `请为以下交易描述建议分类：\n\n${description}`;

  try {
    const response = await api.callLLM({
      messages: [
        { role: "system", content: systemPrompt },
        { role: "user", content: userPrompt },
      ],
      maxTokens: 200,
      temperature: 0.1,
    });

    const content = response.content[0];
    if (content.type !== "text") {
      throw new Error("LLM 返回非文本内容");
    }

    const text = content.text;
    const jsonMatch = text.match(/\{[\s\S]*\}/);
    if (!jsonMatch) {
      throw new Error("无法从 LLM 响应中提取 JSON");
    }

    const result = JSON.parse(jsonMatch[0]) as { category: string; reason: string; confidence: number };
    return result;
  } catch (error) {
    api.logger.error("opc: 智能分类建议失败", error);
    return {
      category: "other_expense",
      reason: `分类失败：${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
      confidence: 0,
    };
  }
}