"""EIN Trainings-Trial: frischer Prozess (CREATOR_PARAMS wirkt beim Import), ein Mini-Lauf,
deterministische Metriken als JSON — danach ist das Trial-Topic weg.

Fidelity-Modi:
  voll    python3 train_lauf.py <topic> <benchmark-location> <ausgabe.json>
          — kompletter Lauf (Research + Board 1 + Board 2) + Soll-Abgleich gegen
            <benchmark-location>/soll.json (falls vorhanden)
  board2  python3 train_lauf.py <topic> <vorlage-topic> <ausgabe.json> --board2
          — Frozen-Inventar: Vorlage kopieren, Board 2 komplett neu (research=False)
"""

import asyncio
import shutil
import sys
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path

import agents
import database
import qa
from blocks import generate_blocks
from fsutil import atomic_write_json
from paths import blocks_path, source_path, topic_dir
from textkit import _norm_title


def soll_abgleich(ist_titel: list[str], soll: dict) -> dict:
    """Ground-Truth-Vergleich: welche Soll-Blöcke fehlen, was ist überzählig.
    Match über Norm-Gleichheit gegen Titel+Alternativen, Fallback beidseitiges Containment."""
    ist = {_norm_title(t): t for t in ist_titel}
    treffer, fehlend, belegt = [], [], set()
    for block in soll.get("bloecke", []):
        formen = {_norm_title(block["titel"])} | {_norm_title(a) for a in block.get("alternativen", [])}
        gefunden = next((n for n in ist if n in formen), None)
        if gefunden is None:
            gefunden = next((n for n in ist if any(f and (f in n or n in f) for f in formen)), None)
        if gefunden:
            treffer.append(block["titel"])
            belegt.add(gefunden)
        else:
            fehlend.append(block["titel"])
    extra = [t for n, t in ist.items() if n not in belegt]
    n_soll = max(len(soll.get("bloecke", [])), 1)
    praezision = len(treffer) / max(len(ist), 1)
    recall = len(treffer) / n_soll
    f1 = 2 * praezision * recall / max(praezision + recall, 1e-9)
    return {"treffer": treffer, "fehlend": fehlend, "extra": extra, "f1": round(f1, 3)}


async def trial(topic: str, quelle: str, out: str, board2: bool) -> None:
    await database.init_db()
    agents.on_event = database.add_event  # sonst keine Dauer-/Token-Events (main.py-lifespan-Pendant)
    try:
        await _aufraeumen(topic)  # Reste eines abgebrochenen Trials
        await database.create_topic(topic)
        start = datetime.now(timezone.utc)
        if board2:
            await _frozen_inventar(topic, vorlage=quelle)
            await generate_blocks(topic, provider="minimax", research=False, qa_force=True)
        else:
            qp = source_path(topic)
            qp.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
            atomic_write_json(qp, {"type": "uni", "location": quelle, "spec": ""})
            # qa_force=True: das Gate misst nichts und pausiert nie
            await generate_blocks(topic, provider="minimax", research=True, qa_force=True)
        dauer_min = round((datetime.now(timezone.utc) - start).total_seconds() / 60, 1)
        report = await qa.qa_report(topic, llm=False) or {}
        lauf = report.get("lauf") or {}
        metrics = {
            "topic": topic,
            "fidelity": "board2" if board2 else "voll",
            "note": report.get("note"),
            "note_artefakte": report.get("note_artefakte"),
            "quoten": report.get("quoten") or {},
            "quoten_artefakte": report.get("quoten_artefakte") or {},
            "bloecke": report.get("bloecke"),
            "dauer_min": lauf.get("dauer_min") or dauer_min,
            "tokens": (lauf.get("tokens") or {}),
            "agents": (lauf.get("agents") or {}),
        }
        if not board2:
            soll_pfad = Path(__file__).resolve().parent.parent / quelle / "soll.json"
            if soll_pfad.exists():
                import json
                done = await database.kanban_cards(topic, board="inventory", stage="done_block")
                titel = [c["payload"].get("title", "") for c in done if c["kind"] == "block"]
                metrics["soll"] = soll_abgleich(titel, json.loads(soll_pfad.read_text(encoding="utf-8")))
        atomic_write_json(Path(out), metrics, indent=1)
    finally:
        await _aufraeumen(topic)
        await database.close_db()


async def _frozen_inventar(topic: str, vorlage: str) -> None:
    """Board-1-Stand der Vorlage übernehmen und Board 2 auf Start zurücksetzen —
    reset_board_from_stage räumt DB-Spiegel, globale Dateien und Resume-Slots."""
    import board_inventory
    from blocks import _blocks_files
    await database.copy_topic(vorlage, topic)
    tdir = topic_dir(topic)
    tdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    for src, dst in ((source_path(vorlage), source_path(topic)),
                     (blocks_path(vorlage), blocks_path(topic))):
        if src.exists():
            shutil.copy(src, dst)
    files = _blocks_files(topic)
    files["arbeit"].mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    await board_inventory.reset_board_from_stage(topic, "artefacts", "generate", files)


async def _aufraeumen(topic: str) -> None:
    """Topic restlos entfernen (DELETE-/topics-Sequenz aus routes.py)."""
    await database.delete_topic(topic)
    await database.delete_block_data(topic)
    await database.delete_topic_pipeline(topic)
    await database.kanban_reset(topic)
    await database.delete_source(topic)
    await database.delete_guide_content(topic)
    shutil.rmtree(topic_dir(topic), ignore_errors=True)
    shutil.rmtree(qa.QA_DIR / topic, ignore_errors=True)


if __name__ == "__main__":
    args = [a for a in sys.argv[1:] if a != "--board2"]
    if len(args) != 3:
        raise SystemExit("Nutzung: python3 train_lauf.py <topic> <quelle> <ausgabe.json> [--board2]")
    asyncio.run(trial(args[0], args[1], args[2], board2="--board2" in sys.argv))