"""
AI module for Perplexity API integration.
Sends user queries and receives AI responses.
"""

import requests
from config import PERPLEXITY_API_KEY, PERPLEXITY_MODEL, PERPLEXITY_API_URL


# System prompt for the AI
SYSTEM_PROMPT = """Ты — Александр, умный голосовой ассистент с человеческим поведением.
Веди себя как живой человек: будь дружелюбным, естественным и немного эмоциональным, где это уместно.
Твоя главная цель — помогать пользователю и поддерживать интересный диалог.
Отвечай кратко и по существу, на русском языке.
Избегай длинных списков, сложного форматирования и спецсимволов, так как твои ответы озвучиваются голосом.
Пиши в разговорном стиле, как при живом общении, но не забывай о вежливости и правильности твоих ответов.
ВАЖНО: Не используй в ответах панибратские или сленговые приветствия и обращения, такие как "Эй", "Хэй", "Слушай" в начале фразы и подобные."""

TRANSLATION_SYSTEM_PROMPT = """You are a translation engine.
Translate from {source} to {target}.
Return only the translated text, without quotes, comments, or explanations."""


def ask_ai(messages_history: list) -> str:
    """
    Send a message history to Perplexity AI and get a response.

    Args:
        messages_history: List of dictionaries with role and content
                         e.g., [{"role": "user", "content": "Hi"}]

    Returns:
        AI response text
    """
    if not messages_history:
        return "Извините, я не расслышал вашу команду."

    # Extract the last user message for logging
    last_user_message = next(
        (m["content"] for m in reversed(messages_history) if m["role"] == "user"),
        "Unknown",
    )
    print(f"🤖 Запрос к AI: {last_user_message}")

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {PERPLEXITY_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    # Prepend system prompt to the history
    messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}] + list(messages_history)

    payload = {
        "model": PERPLEXITY_MODEL,
        "messages": messages,
        "max_tokens": 500,
        "temperature": 1.0,
    }

    try:
        response = requests.post(
            PERPLEXITY_API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30
        )
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        ai_response = data["choices"][0]["message"]["content"]
        print(f"💬 Ответ AI: {ai_response[:100]}...")
        return ai_response

    except requests.exceptions.Timeout:
        return "Извините, сервер не отвечает. Попробуйте позже."
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ Ошибка API: {e}")
        return "Произошла ошибка при обращении к AI. Попробуйте ещё раз."
    except (KeyError, IndexError) as e:
        print(f"❌ Ошибка парсинга ответа: {e}")
        return "Не удалось обработать ответ от AI."


def translate_text(text: str, source_lang: str, target_lang: str) -> str:
    """
    Translate text using Perplexity AI.

    Args:
        text: Text to translate
        source_lang: Source language code ("ru" or "en")
        target_lang: Target language code ("ru" or "en")

    Returns:
        Translated text
    """
    if not text:
        return "Извините, я не расслышал текст для перевода."

    lang_names = {"ru": "Russian", "en": "English"}
    source_name = lang_names.get(source_lang, source_lang)
    target_name = lang_names.get(target_lang, target_lang)

    print(f"🌍 Перевод: {source_name} -> {target_name}: {text[:60]}...")

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {PERPLEXITY_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    }

    messages = [
        {
            "role": "system",
            "content": TRANSLATION_SYSTEM_PROMPT.format(
                source=source_name, target=target_name
            ),
        },
        {"role": "user", "content": text},
    ]

    payload = {
        "model": PERPLEXITY_MODEL,
        "messages": messages,
        "max_tokens": 400,
        "temperature": 0.2,
    }

    try:
        response = requests.post(
            PERPLEXITY_API_URL, headers=headers, json=payload, timeout=30
        )
        response.raise_for_status()

        data = response.json()
        ai_response = data["choices"][0]["message"]["content"]
        return ai_response.strip()

    except requests.exceptions.Timeout:
        return "Извините, сервер не отвечает. Попробуйте позже."
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"❌ Ошибка API перевода: {e}")
        return "Произошла ошибка при переводе. Попробуйте ещё раз."
    except (KeyError, IndexError) as e:
        print(f"❌ Ошибка парсинга ответа перевода: {e}")
        return "Не удалось обработать перевод."