"""
AI 模块测试脚本

测试各个 AI 提供商的文本分类功能
"""

import sys
import os

# 添加项目根目录到 Python 路径
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

from src.core.ai import (
    CategoryType,
    ClassificationResult,
    AIClassifier,
    classify_text,
    AIError,
)


def test_classification_result():
    """测试分类结果数据结构"""
    print("=== 测试分类结果数据结构 ===")

    result = ClassificationResult(
        category=CategoryType.TODO,
        confidence=0.95,
        title="测试任务",
        content="- [ ] 完成测试",
        tags=["测试", "任务"],
        reasoning="包含待办事项关键词"
    )

    print(f"分类: {result.category}")
    print(f"置信度: {result.confidence}")
    print(f"标题: {result.title}")
    print(f"内容: {result.content}")
    print(f"标签: {result.tags}")
    print(f"理由: {result.reasoning}")

    # 测试转换为字典
    result_dict = result.to_dict()
    print(f"\n转换为字典: {result_dict}")

    # 测试从字典创建
    result2 = ClassificationResult.from_dict(result_dict)
    print(f"\n从字典恢复: 分类={result2.category}, 标题={result2.title}")

    print("✅ 分类结果数据结构测试通过\n")


def test_category_types():
    """测试分类类型枚举"""
    print("=== 测试分类类型枚举 ===")

    print("所有分类类型:")
    for category in CategoryType:
        print(f"  - {category.name}: {category.value}")

    print(f"\n所有分类值: {CategoryType.all()}")

    # 测试验证
    assert CategoryType.is_valid("TODO") == True
    assert CategoryType.is_valid("NOTE") == True
    assert CategoryType.is_valid("INVALID") == False

    print("✅ 分类类型枚举测试通过\n")


def test_ai_classifier_creation():
    """测试 AI 分类器创建"""
    print("=== 测试 AI 分类器创建 ===")

    providers = ["openai", "anthropic", "qwen", "ollama"]

    for provider in providers:
        try:
            client = AIClassifier.create_client(
                provider=provider,
                api_key="test_key",
                model="test_model"
            )
            print(f"✓ {provider} 客户端创建成功: {type(client).__name__}")
        except Exception as e:
            print(f"✗ {provider} 客户端创建失败: {e}")

    print("✅ AI 分类器创建测试通过\n")


def test_mock_classification():
    """模拟分类测试（不实际调用 API）"""
    print("=== 模拟分类测试 ===")

    # 测试文本样本
    test_cases = [
        {
            "text": "今天要完成的任务：\n1. 完成项目文档\n2. 修复 Bug #123\n3. 参加团队会议",
            "expected": CategoryType.TODO,
            "description": "待办事项"
        },
        {
            "text": "Python 中的列表推导式是一种简洁的语法糖。\n\n示例：\n[x * 2 for x in range(10)]",
            "expected": CategoryType.NOTE,
            "description": "编程笔记"
        },
        {
            "text": "突然想到一个产品创意：做一个能自动识别截图分类的工具！\n可以使用 AI + OCR 实现。",
            "expected": CategoryType.IDEA,
            "description": "产品灵感"
        },
        {
            "text": "API 文档参考：\nGET /api/users\n获取用户列表\n\n参数：\n- page: 页码\n- limit: 每页数量",
            "expected": CategoryType.REF,
            "description": "参考资料"
        },
        {
            "text": "程序员最讨厌的四件事：\n1. 写注释\n2. 写文档\n3. 别人不写注释\n4. 别人不写文档",
            "expected": CategoryType.FUNNY,
            "description": "搞笑段子"
        },
    ]

    print("测试用例：")
    for i, case in enumerate(test_cases, 1):
        print(f"\n{i}. {case['description']}")
        print(f"   预期分类: {case['expected'].value}")
        print(f"   文本预览: {case['text'][:50]}...")

    print("\n注意：实际分类需要配置 API key 并调用 AI 服务")


def test_error_handling():
    """测试错误处理"""
    print("=== 测试错误处理 ===")

    # 测试不支持的提供商
    try:
        AIClassifier.create_client(
            provider="unsupported_provider",
            api_key="test",
            model="test-model"
        )
        print("✗ 应该抛出异常但没有")
    except AIError as e:
        print(f"✓ 正确捕获不支持的提供商错误: {e}")

    print("✅ 错误处理测试通过\n")


def print_usage_examples():
    """打印使用示例"""
    print("=== 使用示例 ===\n")

    print("1. 使用 OpenAI 进行分类:")
    print("""
    from src.core.ai import AIClassifier

    client = AIClassifier.create_client(
        provider="openai",
        api_key="your-api-key",
        model="gpt-4o-mini"
    )

    result = client.classify("待分析的文本")
    print(result.category)  # TODO
    print(result.content)  # Markdown 格式内容
    """)

    print("\n2. 使用配置文件进行分类:")
    print("""
    from src.config.settings import get_settings
    from src.core.ai import classify_text

    settings = get_settings()
    result = classify_text("待分析的文本", settings.ai)
    """)

    print("\n3. 使用 Claude 进行分类:")
    print("""
    client = AIClassifier.create_client(
        provider="anthropic",
        api_key="your-api-key",
        model="claude-3-5-sonnet-20241022"
    )

    result = client.classify("待分析的文本")
    """)

    print("\n4. 使用本地 Ollama:")
    print("""
    client = AIClassifier.create_client(
        provider="ollama",
        api_key="",  # Ollama 不需要 API key
        model="llama3.2"
    )

    result = client.classify("待分析的文本")
    """)


def main():
    """主测试函数"""
    print("=" * 60)
    print("AI 模块测试")
    print("=" * 60)
    print()

    # 运行所有测试
    test_classification_result()
    test_category_types()
    test_ai_classifier_creation()
    test_mock_classification()
    test_error_handling()

    # 打印使用示例
    print_usage_examples()

    print("\n" + "=" * 60)
    print("所有测试完成！")
    print("=" * 60)


if __name__ == "__main__":
    main()