import type { RatingBandKey, RatingColorBand, RatingScore } from '../db/types'

export const BRAND_COLOR = '#0070AD'

export const RATING_MIN = 1
export const RATING_MAX = 10

/** Kanonische Scores 1–10 — einzige Quelle für Picker/Selects. */
export const RATING_SCORES: readonly RatingScore[] = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

/**
 * Abwärtskompatible Options-Liste (short/label/full = Zahl als Text).
 * Farben kommen dynamisch über `resolveScoreStyle` / Farbbänder — `color`/`active` hier nur Fallback.
 */
export const RATING_OPTIONS: ReadonlyArray<{
  value:  RatingScore
  short:  string
  label:  string
  full:   string
  color:  string
  active: string
}> = RATING_SCORES.map(n => ({
  value:  n,
  short:  String(n),
  label:  String(n),
  full:   String(n),
  color:  'bg-gray-100 text-gray-600 border-gray-300',
  active: 'bg-brand text-white border-brand',
}))

export const BAND_STYLES: Record<RatingBandKey, { color: string; active: string; hex: string }> = {
  red:         { color: 'bg-red-100 text-red-700 border-red-300',             active: 'bg-red-500 text-white border-red-500',         hex: '#ef4444' },
  orange:      { color: 'bg-orange-100 text-orange-700 border-orange-300',     active: 'bg-orange-500 text-white border-orange-500',   hex: '#f97316' },
  // Unselected: light lime vs saturated green — both used bg-green-100 before and looked identical.
  lightGreen:  { color: 'bg-lime-50 text-lime-700 border-lime-300',           active: 'bg-lime-400 text-white border-lime-400',       hex: '#a3e635' },
  darkGreen:   { color: 'bg-green-200 text-green-900 border-green-700',       active: 'bg-green-700 text-white border-green-700',     hex: '#15803d' },
}

/** Default: 1–2 rot, 3–5 orange, 6–8 hellgrün, 9–10 dunkelgrün (siehe docs/SCALE_1_TO_10.md). */
export const DEFAULT_RATING_COLOR_BANDS: RatingColorBand[] = [
  { max: 2,  key: 'red' },
  { max: 5,  key: 'orange' },
  { max: 8,  key: 'lightGreen' },
  { max: 10, key: 'darkGreen' },
]

export function isValidRatingScore(value: unknown): value is RatingScore {
  const n = typeof value === 'number' ? value : typeof value === 'string' && value.trim() !== '' ? Number(value) : NaN
  return Number.isInteger(n) && n >= RATING_MIN && n <= RATING_MAX
}

/** Normalisiert DB-/UI-Werte auf 1–10 oder null (SQLite kann INTEGER-Spalten als String liefern). */
export function normalizeRatingScore(value: unknown): RatingScore | null {
  if (value === null || value === undefined || value === '') return null
  const n = typeof value === 'number' ? value : Number(value)
  if (!Number.isInteger(n) || n < RATING_MIN || n > RATING_MAX) return null
  return n
}

/** Rundet Mittelwerte auf 1–10; außerhalb / NaN → null. */
export function clampRatingScore(avg: number): RatingScore | null {
  if (!Number.isFinite(avg)) return null
  const rounded = Math.round(avg)
  if (rounded < RATING_MIN || rounded > RATING_MAX) return null
  return rounded
}

export function normalizeRatingColorBands(bands: RatingColorBand[] | null | undefined): RatingColorBand[] {
  if (!bands?.length) return DEFAULT_RATING_COLOR_BANDS.map(b => ({ ...b }))
  const sorted = [...bands].sort((a, b) => a.max - b.max)
  if (sorted[sorted.length - 1]?.max !== RATING_MAX) return DEFAULT_RATING_COLOR_BANDS.map(b => ({ ...b }))
  return sorted
}

export function bandForScore(score: RatingScore, bands: RatingColorBand[] = DEFAULT_RATING_COLOR_BANDS): RatingColorBand {
  const normalized = normalizeRatingColorBands(bands)
  return normalized.find(b => score <= b.max) ?? normalized[normalized.length - 1]
}

export function resolveScoreStyle(
  score: RatingScore | null | undefined,
  bands: RatingColorBand[] = DEFAULT_RATING_COLOR_BANDS,
): { value: RatingScore | null; short: string; color: string; active: string; hex: string } {
  const normalized = normalizeRatingScore(score)
  if (normalized === null) {
    return {
      value: null,
      short: '–',
      color: 'bg-gray-100 text-gray-500 border-gray-300',
      active: 'bg-gray-400 text-white border-gray-400',
      hex: '#9ca3af',
    }
  }
  const band = bandForScore(normalized, bands)
  const style = BAND_STYLES[band.key]
  return { value: normalized, short: String(normalized), color: style.color, active: style.active, hex: style.hex }
}

/** Farb-Schemata für Teilnehmer-Badges (Index = Reihenfolge im Assignment). */
export const INST_COLORS = [
  { bg: 'bg-blue-50',    border: 'border-blue-300',    tag: 'bg-blue-500',    text: 'text-blue-700'    },
  { bg: 'bg-purple-50',  border: 'border-purple-300',  tag: 'bg-purple-500',  text: 'text-purple-700'  },
  { bg: 'bg-emerald-50', border: 'border-emerald-300', tag: 'bg-emerald-500', text: 'text-emerald-700' },
  { bg: 'bg-orange-50',  border: 'border-orange-300',  tag: 'bg-orange-500',  text: 'text-orange-700'  },
] as const

export const AI_CONFIG = {
  localStorageKeyApiKey: 'ai_api_key',
  localStorageKeyModel:  'ai_model',
  defaultModel:          'openai/gpt-4o-mini',
  openRouterBaseUrl:     'https://openrouter.ai/api/v1',
  /**
   * Seit 2026-07-14 nur noch einmaliger Erstbefüllungs-Wert für `appSettings.defaultDimensionPromptTemplate`
   * (siehe `getOrSeedDefaultDimensionPromptTemplate()` in server/db/queries/appSettings.ts) — der tatsächlich
   * aktive Standard-Prompt lebt danach in der DB und ist im Admin-Tab „KI-Prompts" editierbar, nicht mehr hier.
   */
  defaultCategoryPromptTemplate: `Du bist Führungskraft bei Capgemini. Erstelle Feedback-Inhalte für EINE Kategorie auf Basis der Beobachtungsdaten aus Kundenterminen.

BERATER: {{BERATER_NAME}}
ASSIGNMENT: {{ASSIGNMENT_TITEL}} | Kunde: {{ASSIGNMENT_KUNDE}}
DIMENSION: {{DIMENSION_NAME}}
KATEGORIE: {{KATEGORIE_NAME}}
{{KATEGORIE_ERLAEUTERUNG}}

KRITERIEN & BEOBACHTUNGEN (nur diese Kategorie):
{{KRITERIEN_SCORES}}

MANUELLE KATEGORIE-BEWERTUNG: {{KATEGORIE_BEWERTUNG}}
ENTWICKLUNG ÜBER MEETINGS: {{ENTWICKLUNG_VERLAUF}}
{{TREND_VORSCHLAG}}

GETAGGTE PROTOKOLLZEILEN (dieser Kategorie zugeordnet):
{{PROTOKOLL_GETAGGT}}

Schreibe:
- SCORE: 1–10 (Trend-Vorschlag beachten — bestätigen oder maximal ±1 abweichen)
- BENEFITS: 1–3 kurze positive Beobachtungen (Stichpunkte mit "- ")
- CONCERNS: 1–3 kurze kritische Beobachtungen (Stichpunkte mit "- "). Concerns sind Feststellungen, KEINE Handlungsempfehlungen.

Nutze ausschließlich die oben genannten Daten. Reicht die Datenlage nicht: SCORE weglassen, BENEFITS/CONCERNS mit "- n/a".

Antwortformat (Marker in eigener Zeile oder mit Text in derselben Zeile), ohne Markdown-Codefences:

SCORE: <1-10>
BENEFITS:
- <Stichpunkt>
CONCERNS:
- <Stichpunkt>`,
  defaultDimensionPromptTemplate: `Du bist Führungskraft bei Capgemini. Verdichte die folgenden Kategorie-Feedbacks zu übergreifenden Dimension-Hauptpunkten — ohne Rohprotokoll, nur auf Basis der Kategorie-Ergebnisse.

BERATER: {{BERATER_NAME}}
ASSIGNMENT: {{ASSIGNMENT_TITEL}} | Kunde: {{ASSIGNMENT_KUNDE}}
DIMENSION: {{DIMENSION_NAME}}

KATEGORIE-ERGEBNISSE:
{{KATEGORIE_ERGEBNISSE}}

Schreibe für die gesamte Dimension:
- ACHIEVEMENTS: genau 3 bis 5 übergreifende Benefits (keine bloße Wiederholung einzelner Kategorien)
- DEVELOPMENT_NEEDS: genau 3 bis 5 übergreifende Concerns als Beobachtungen (keine Empfehlungsformeln wie "Sollte …")

Nutze ausschließlich die Kategorie-Ergebnisse oben. Antwortformat:

ACHIEVEMENTS:
- <Hauptpunkt>
DEVELOPMENT_NEEDS:
- <Beobachtung>`,
  categoryPromptPlaceholders: [
    { token: '{{BERATER_NAME}}',         description: 'Vor- und Nachname des Institutee' },
    { token: '{{ASSIGNMENT_TITEL}}',     description: 'Titel des Assignments' },
    { token: '{{ASSIGNMENT_KUNDE}}',     description: 'Kundenname des Assignments' },
    { token: '{{DIMENSION_NAME}}',       description: 'Name der übergeordneten Dimension' },
    { token: '{{KATEGORIE_NAME}}',       description: 'Name der aktuellen Kategorie' },
    { token: '{{KATEGORIE_ERLAEUTERUNG}}', description: 'Optional: Erläuterung der Kategorie' },
    { token: '{{KRITERIEN_SCORES}}',     description: 'Kriterien dieser Kategorie mit Ø-Score und Notizen' },
    { token: '{{KATEGORIE_BEWERTUNG}}',  description: 'Manuelle Kategorie-Bewertung (1–10)' },
    { token: '{{ENTWICKLUNG_VERLAUF}}',  description: 'Meeting-Verlauf dieser Kategorie' },
    { token: '{{TREND_VORSCHLAG}}',     description: 'Vorgeschlagener Score aus Meeting-Trend (±1 Regel)' },
    { token: '{{PROTOKOLL_GETAGGT}}',    description: 'Protokollzeilen, die Kriterien dieser Kategorie zugeordnet sind' },
  ],
  dimensionPromptPlaceholders: [
    { token: '{{BERATER_NAME}}',         description: 'Vor- und Nachname des Institutee' },
    { token: '{{ASSIGNMENT_TITEL}}',     description: 'Titel des Assignments' },
    { token: '{{ASSIGNMENT_KUNDE}}',     description: 'Kundenname des Assignments' },
    { token: '{{DIMENSION_NAME}}',       description: 'Name der aktuellen Dimension' },
    { token: '{{KATEGORIE_ERGEBNISSE}}', description: 'Scores + Benefits/Concerns aller Kategorien (Stufe A)' },
  ],
  defaultCriterionTaggingPromptTemplate: `Du bist Assistent bei der Auswertung von Kundentermin-Protokollen für Capgemini-Trainees (Institutees). Analysiere die folgenden noch nicht einem Bewertungskriterium zugeordneten Protokollzeilen und schlage pro Zeile passende Kriterien vor.

ASSIGNMENT-TYP: {{ASSIGNMENT_TYP}}

VERFÜGBARE KRITERIEN (Dimension → Kategorie → Kriterium, referenziert über die Zahl in eckigen Klammern):
{{KRITERIEN_STRUKTUR}}

BEREITS BEKANNTE, TYPISCHE FORMULIERUNGSMUSTER PRO KRITERIUM (aus früheren Analyse-Läufen, sofern vorhanden):
{{GELERNTE_MUSTER}}

ÄHNLICHE, BEREITS ZUGEORDNETE ALT-ZEILEN (Kontext-Hinweis, keine feste Vorgabe):
{{AEHNLICHE_ALT_ZUORDNUNGEN}}

NOCH NICHT ZUGEORDNETE PROTOKOLLZEILEN (nummeriert):
{{PROTOKOLL_ZEILEN}}

Ordne jede Zeile 0 bis 3 Kriterien zu, priorisiert nach Passung (wahrscheinlichstes zuerst). Nutze ausschließlich die oben gelisteten Kriterium-IDs. Wenn keine sinnvolle Zuordnung erkennbar ist, gib "-" an. Erfinde keine Kriterien und keine Beobachtungen, die nicht im Zeilentext stehen.

Antworte AUSSCHLIESSLICH in exakt diesem Format, ohne zusätzliche Erklärungen, ohne Markdown-Formatierung:

ZEILE <Nummer>: <Kriterium-ID>, <Kriterium-ID>, ...
ZEILE <Nummer>: -

Ergänze danach, nur für Kriterien mit mindestens einer Zuordnung in dieser Analyse, kurze generalisierte Formulierungsmuster (1-2 Sätze, keine Zitate einzelner Zeilen):

MUSTER:
<Kriterium-ID>: <kurze Beschreibung typischer Formulierungen für dieses Kriterium>`,
  criterionTaggingPromptPlaceholders: [
    { token: '{{ASSIGNMENT_TYP}}',             description: 'Name des Assignment-Typs des aktuellen Meetings' },
    { token: '{{KRITERIEN_STRUKTUR}}',         description: 'ID-referenzierte Struktur Dimension → Kategorie → Kriterium, gefiltert auf die im Assignment-Typ sichtbaren Kriterien, inkl. aller Beschreibungen' },
    { token: '{{GELERNTE_MUSTER}}',            description: 'KI-destillierte Formulierungsmuster pro Kriterium aus früheren Analyse-Läufen (Nebenprodukt, siehe FeedbackCriterionItem.learnedPatternHints)' },
    { token: '{{AEHNLICHE_ALT_ZUORDNUNGEN}}',  description: 'Lokal (ohne KI) ermittelte, ähnlichste bereits getaggte Alt-Zeilen je noch offener Zeile' },
    { token: '{{PROTOKOLL_ZEILEN}}',           description: 'Nummerierte, noch nicht zugeordnete Zeilen des gesamten offenen Protokolls (Gesprächsbeiträge + allgemeine Notizen)' },
  ],
} as const

/** Default-Zeitgewichtung für den Bewertungs-Vorschlag, überschreibbar über Config > Gewichtung. */
export const DEFAULT_RATING_TREND_WEIGHT_STEP = 0.5

/** Mindest-Punktedelta auf der 1–10-Skala zwischen erstem und letztem Meeting, ab dem ein Trend gilt. */
export const RATING_TREND_DELTA_THRESHOLD = 1