import { type Knex } from "knex";
import { type EntityManager } from "../entity/entity-manager";
import { type FixtureImportResult } from "../types/types";
import { type ExploreWithRelationsOptions } from "./data-explorer";
export type Locale = "ko" | "en" | "ja";
export type FixtureGeneratorOptions = {
    locale?: Locale;
    useLLM?: boolean;
    enableLLMCache?: boolean;
    llmModel?: string;
};
export type GeneratorContext = {
    /** 생성 중인 fixture들 (메모리 상) */
    fixtures: Map<string, Record<string, unknown>>;
    /** 참조 데이터 캐시 (DataExplorer 결과) */
    referenceCache: Map<string, Record<string, unknown>[]>;
    /** 이미 import된 레코드를 추적하여 중복 import를 방지합니다 */
    importedRecords: Set<string>;
};
export declare class FixtureGenerator {
    private sourceDb;
    private targetDbName;
    private entityManager;
    private dataExplorer;
    private locale;
    private mappings;
    private llmCache;
    private entityCache;
    private options;
    constructor(sourceDb: Knex, _targetDb: Knex, targetDbName: "fixture" | "test" | "production_master", entityManager: typeof EntityManager, options?: FixtureGeneratorOptions);
    /**
     * Fixture 생성 (단일)
     * @returns 생성된 fixture 데이터 (메모리 상)
     */
    generate(entityName: string, overrides?: Record<string, unknown>, context?: GeneratorContext): Promise<Record<string, unknown>>;
    /**
     * Relation 값 생성 + 자동 Import
     */
    private generateRelationValue;
    /**
     * ExploreWithRelations 결과를 targetDb에 import
     *
     * 관계 체인을 따라간 결과(main + related)를 모두 import합니다.
     * 의존성 순서는 FixtureManager.insertFixtures가 자동으로 처리합니다.
     */
    private importExploreResult;
    /**
     * fixtureGenerator 실행 (Faker.js만 지원)
     *
     * faker.* 형식의 표현식을 안전하게 파싱하여 실행합니다.
     * 예: "faker.internet.email()" → faker.internet.email()
     * 예: "faker.lorem.words(3)" → faker.lorem.words(3)
     */
    private executeGenerator;
    /**
     * 필드의 타입과 이름을 분석하여 적절한 기본값을 생성합니다.
     *
     * 우선순위:
     * 1. 필드명 패턴 매칭 (salary, budget 등 의미있는 데이터)
     * 2. 특수 케이스 (Department name 등 도메인 지식)
     * 3. 배열 타입 (JSON 배열)
     * 4. Enum 타입
     * 5. 타입별 기본값
     */
    private generateDefaultValue;
    /**
     * 배열 타입의 값을 생성합니다.
     *
     * 타입 ID와 필드명 패턴을 분석하여 적절한 배열 데이터를 생성합니다.
     * 예: image_urls → [{url, name, mime_type}, ...]
     *     tag_ids → [1, 23, 45]
     */
    private generateArrayValue;
    /**
     * JSON 매핑의 Faker 표현식을 파싱하여 실행합니다.
     *
     * 표현식 예시:
     * - "faker.internet.email()" → 인자 없음
     * - "faker.number.int({ min: 1, max: 100 })" → JSON 인자
     * - "{}" → 리터럴 값 (JSON.parse)
     *
     * fakerKO, fakerJA도 지원하여 다국어 데이터를 생성합니다.
     */
    private executeFakerExpression;
    /**
     * fixtureHint를 LLM에게 전달하여 현실적인 테스트 데이터를 생성합니다.
     *
     * faker.js로는 생성하기 어려운 복잡한 텍스트(자기소개, 설명문 등)를
     * LLM을 활용하여 생성합니다. 동일한 hint에 대한 중복 호출을 방지하기 위해
     * 캐싱을 기본으로 지원합니다 (LLM API 비용 절감).
     *
     * ai 패키지는 dynamic import로 불러오므로, useLLM이 false인 경우
     * 의존성이 설치되지 않아도 fixture 생성이 정상 동작합니다.
     */
    private generateWithLLM;
    /**
     * 단일 필드를 LLM으로 생성합니다 (rowKey 없을 때 fallback용)
     */
    private generateSingleWithLLM;
    /**
     * row 전체를 한 번에 생성하는 LLM 프롬프트를 만듭니다.
     */
    private buildRowLLMPrompt;
    /**
     * row LLM 응답을 파싱하여 필드별 값으로 변환합니다.
     */
    private parseRowLLMResponse;
    private buildLLMPrompt;
    private parseLLMResponse;
    private getDefaultValueForType;
    private parseScalarValue;
    /**
     * faker 함수 인자 문자열을 파싱하여 인자 배열로 반환합니다.
     *
     * 3단계 전략:
     * 1. JSON 직접 파싱 (표준 JSON 표현식)
     * 2. JS 객체 리터럴 → JSON 변환 후 재시도 (single quote, unquoted key 처리)
     * 3. 단순 단일 인자 폴백 (숫자, 문자열)
     */
    private parseGeneratorArgs;
    /**
     * JS 객체 리터럴을 JSON으로 변환합니다.
     *
     * 두 가지 변환:
     * 1. Single-quoted 문자열 → double-quoted (이스케이프 처리 포함)
     * 2. Unquoted 객체 키 → double-quoted
     */
    private convertJsLiteralToJson;
    /**
     * Sonamu.secret을 우선으로 하고, 없으면 환경변수에서 API 키를 읽습니다.
     *
     * Sonamu.secret은 프로젝트별 설정(sonamu.config.ts)이므로 더 높은 우선순위를 가지며,
     * 환경변수는 개발 환경이나 CI/CD에서 fallback으로 사용됩니다.
     */
    private getApiKey;
    private getExpectedFormat;
    private getScalarFormat;
    private getExampleForType;
    private getScalarExample;
    /**
     * 이름을 이메일 로컬 파트용 로마나이즈드 문자열로 변환합니다.
     *
     * 한글 이름은 초성-중성-종성 분해 후 로마나이즈 처리합니다.
     * 영문 이름은 소문자로 변환하고 공백을 점(.)\uc73c로 치환합니다.
     * 예: "김철수" → "cheolsu.kim", "John Doe" → "john.doe"
     */
    private romanizeName;
    /**
     * 한글 이름을 로마나이즈 처리합니다.
     *
     * 초성/중성/종성 매핑 테이블을 사용하여 한글을 로마자로 변환합니다.
     * 첫 글자를 성으로 간주하여 "김철수" → "cheolsu.kim" 형태로 출력합니다.
     */
    private romanizeKoreanName;
    /**
     * LLM 캐시 통계를 반환합니다.
     */
    getLLMCacheStats(): {
        size: number;
        enabled: boolean | undefined;
    };
    /**
     * LLM 캐시를 초기화합니다.
     */
    clearLLMCache(): void;
    /**
     * 컨텍스트 생성
     */
    private createContext;
    /**
     * 배치 생성 및 자동 저장
     *
     * 1. 각 spec별로 fixture 생성 (메모리)
     * 2. FixtureRecord로 변환
     * 3. FixtureManager.insertFixtures()로 targetDb에 저장
     *
     * @returns 저장된 fixture 데이터 (실제 DB ID 포함)
     */
    generateBatch(specs: Array<{
        entity: string;
        count: number;
        overrides?: Record<string, unknown>;
    }>): Promise<FixtureImportResult[]>;
    /**
     * 부모 fixture 결과를 기반으로 fixtureCompanions에 선언된 companion Entity를 생성합니다.
     *
     * generateBatch()에서만 호출되며, companion 생성 시 재귀를 방지하기 위해
     * generateBatch()를 다시 호출하지 않고 직접 삽입합니다.
     */
    private generateCompanions;
    /**
     * overrides 값의 "{{fieldName}}" 템플릿을 부모 fixture 데이터로 치환합니다.
     *
     * 예: { "account_id": "{{email}}" } → { "account_id": "user@example.com" }
     */
    private resolveTemplateOverrides;
    /**
     * 실제 DB(sourceDb)에서 데이터를 조회하여 fixture DB(targetDb)에 import합니다.
     *
     * 1. DataExplorer로 sourceDb에서 데이터 조회 (관련 데이터 포함)
     * 2. FixtureRecord로 변환
     * 3. targetDb에 삽입
     *
     * @param entityName - 조회할 entity 이름
     * @param options - 조회 옵션 (strategy, limit, includeRelations 등)
     * @returns 저장된 fixture 데이터 (실제 DB ID 포함)
     *
     * @example
     * // 프로덕션 DB에서 User 10명 + 관련 Employee, Department 가져오기
     * await generator.importFromSource("User", {
     *   strategy: "sample",
     *   limit: 10,
     *   includeRelations: true,
     *   maxDepth: 2
     * });
     */
    importFromSource(entityName: string, options: ExploreWithRelationsOptions): Promise<FixtureImportResult[]>;
}
//# sourceMappingURL=fixture-generator.d.ts.map