package rule

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"os"
	"strings"

	"git.apinb.com/bsm-sdk/core/utils"
	"git.apinb.com/quant/gostock/internal/config"
	"github.com/go-deepseek/deepseek"
	"github.com/go-deepseek/deepseek/request"
)

var (
	MarkdataPath = "./markdata/"
)

func (r *RuleFactory) RunAi(code string) {
	mdPath := MarkdataPath + code + ".md"
	if !utils.PathExists(mdPath) {
		r.Model.AiScrore = -1
		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("%s markdown 文件未找友", mdPath))
		return
	}

	content, err := os.ReadFile(mdPath)
	if err != nil {
		r.Model.AiScrore = -1
		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("%s markdown 读取错误,%v", mdPath, err))
		return
	}

	client, _ := deepseek.NewClient(config.Spec.DeepSeekApiKey)
	//prompt := "你是一名资深量化投研分析师,分析" + code + "这个股票，该股票的详细数据在https://markdata.apinb.com/" + code + ".md 读取这个markdown格式的内容，根据内容中的行情，财报，技术指标等数据(倒序，最新在最前面），给出基本面总结，技术面总结，舆论总结等更多方面的总结，并输出买入评分（0-10）整数，输出JSON，字段：summary(500字内中文总结)、score(0-10数字)、action(买入/谨慎/观望)、risk(一句风险提示)。"
	prompt := "你是一名资深量化投研分析师,分析" + code + "这个股票，根据内容中的行情，财报，技术指标等数据，给出基本面总结，技术面总结，舆论总结等更多方面的总结，并输出买入评分（0-10）整数，输出JSON，字段：summary(中文总结)、summary_2025(2025年财报总结)、summary_base(基本面分析总结)、summary_tech(技术面分析总结)、score(0-10数字)、support_level(支撑位价格)、resis_level(阻力位价格)、action(买入/谨慎/观望)、risk(一句风险提示)。\r\n"
	prompt += "内容如下：\r\n"
	prompt += string(content)

	chatReq := &request.ChatCompletionsRequest{
		Model:  deepseek.DEEPSEEK_CHAT_MODEL,
		Stream: false,
		Messages: []*request.Message{
			{
				Role:    "system",
				Content: prompt, // set your input message
			},
		},
	}

	chatResp, err := client.CallChatCompletionsChat(context.Background(), chatReq)
	if err != nil {
		r.Model.AiScrore = -1
		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("处理失败: %v", err))
		return
	}

	// 输出JSON格式的结果
	jsonBodys := strings.ReplaceAll(chatResp.Choices[0].Message.Content, "```json", "")
	jsonBodys = strings.ReplaceAll(jsonBodys, "```", "")

	var result map[string]any
	err = json.Unmarshal([]byte(jsonBodys), &result)
	if err != nil {
		r.Model.AiScrore = -1
		r.Model.AddDesc(fmt.Sprintf("Unmarshal: %v", err))
		return
	}

	r.Model.AiSummary = result["summary"].(string)
	r.Model.AiSummary2025 = result["summary_2025"].(string)
	r.Model.AiSummaryBase = result["summary_base"].(string)
	r.Model.AiSummaryTech = result["summary_tech"].(string)
	r.Model.AiScrore = int(result["score"].(float64))
	r.Model.AiSupportLevel = result["support_level"].(float64)
	r.Model.AiResisLevel = result["resis_level"].(float64)
	r.Model.AiAction = result["action"].(string)
	r.Model.AiRisk = result["risk"].(string)

	return

}