import unittest
import asyncio
import os
import shutil
from pathlib import Path
from app.routers.ingest import save_note, SaveRequest
from app.core.ingestion import IngestionService

# Wir simulieren den API-Aufruf direkt
class TestDialogFullFlow(unittest.IsolatedAsyncioTestCase):

    def setUp(self):
        # Test Vault definieren
        self.test_vault = os.path.abspath("./vault_test_dialog")
        os.environ["MINDNET_VAULT_ROOT"] = self.test_vault
        
        # Sicherstellen, dass das Verzeichnis existiert
        if not os.path.exists(self.test_vault):
            os.makedirs(self.test_vault)

    def tearDown(self):
        # Cleanup nach dem Test (optional, zum Debuggen auskommentieren)
        if os.path.exists(self.test_vault):
            shutil.rmtree(self.test_vault)

    async def test_a_save_journal_entry(self):
        """
        Testet den 'Fast Path' (Journal) -> sliding_short.
        Erwartung: Sehr schnell, keine LLM-Warnungen im Log.
        """
        print("\n--- TEST A: Journal Save (Fast Path) ---")
        
        content = """---
type: journal
status: active
title: Test Journal Entry
---
# Daily Log
Heute haben wir das Chunking-System getestet.
Es lief alles sehr schnell durch.
"""
        req = SaveRequest(
            markdown_content=content,
            filename="2025-12-12-test-journal.md",
            folder="00_Inbox"
        )
        
        # Rufe die API-Funktion auf (simuliert Frontend "Save")
        response = await save_note(req)
        
        # Checks
        self.assertEqual(response.status, "success")
        self.assertTrue(response.stats['chunks'] > 0, "Keine Chunks erstellt!")
        
        # File Check
        file_path = Path(response.file_path)
        self.assertTrue(file_path.exists(), "Datei wurde nicht geschrieben!")
        print(f"✅ Journal gespeichert: {response.note_id}")

    async def test_b_save_project_entry(self):
        """
        Testet den 'Smart Path' (Project) -> sliding_smart_edges.
        Erwartung: Smart Edge Allocation läuft (LLM Aufruf), dauert etwas länger.
        """
        print("\n--- TEST B: Project Save (Smart Path) ---")
        
        # Ein Text mit expliziten Kanten, um den Smart Chunker zu triggern
        content = """---
type: project
status: active
title: Test Projekt Smart Chunking
---
# Mission
Wir wollen [[leitbild-werte#Integrität]] sicherstellen.
Das System muss stabil sein.

# Status
Wir nutzen [[rel:uses|Ollama]] für die Intelligenz.
"""
        req = SaveRequest(
            markdown_content=content,
            filename="Test_Projekt_Smart.md",
            folder="Projects"
        )
        
        # API Call
        response = await save_note(req)
        
        # Checks
        self.assertEqual(response.status, "success")
        self.assertTrue(response.stats['chunks'] > 0)
        self.assertTrue(response.stats['edges'] > 0, "Kanten sollten gefunden werden (mind. structure edges)")
        
        print(f"✅ Projekt gespeichert: {response.note_id}")
        
        # Optional: Prüfen ob Qdrant Daten hat (via IngestionService Helper)
        service = IngestionService()
        chunks_missing, edges_missing = service._artifacts_missing(response.note_id)
        
        self.assertFalse(chunks_missing, "Chunks fehlen in Qdrant!")
        self.assertFalse(edges_missing, "Edges fehlen in Qdrant!")
        print("✅ Qdrant Persistenz verifiziert.")

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()