"""用户交互节点

与用户交互获取章节填写要求和RAG配置。
"""

import logging
from typing import Any, Dict

from ..base import BaseNode, NodeContext

logger = logging.getLogger(__name__)


class InteractWithUserNode(BaseNode):
    """用户交互节点

    职责：
    1. 询问用户该章节需要强调的内容
    2. 询问是否使用RAG知识库
    3. 如果使用RAG，选择具体的知识库
    4. 保存配置供后续子章节继承
    """

    @property
    def name(self) -> str:
        return "interact_user"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "与用户交互获取章节配置"

    def execute(self, state: Dict[str, Any], context: NodeContext) -> Dict[str, Any]:
        """执行用户交互

        Args:
            state: 当前状态
            context: 执行上下文

        Returns:
            更新后的状态
        """
        chapter = state.get("current_chapter", {})
        chapter_id = chapter.get("id")
        chapter_title = chapter.get("title")

        if not chapter_id:
            raise ValueError("当前章节信息缺失")

        # 检查是否需要交互
        needs_interaction = state.get("needs_interaction", False)
        if not needs_interaction:
            # 不需要交互，直接返回
            return state

        # 获取交互处理器
        interaction_handler = state.get("interaction_handler")

        if not interaction_handler:
            # 无交互处理器时立即失败，暴露配置问题
            raise ValueError("交互处理器未配置，无法获取章节配置")

        logger.info(f"开始与用户交互，获取章节配置: {chapter_id} - {chapter_title}")

        # 1. 询问需要强调的内容
        emphasis = interaction_handler(
            interaction_type="text",
            prompt=f"📝 正在处理章节：{chapter_id}. {chapter_title}\n"
            f"   是否有需要特别强调的内容？（直接回车跳过）",
            default="",
            key=f"emphasis_{chapter_id}",
        )

        # 2. 询问是否使用RAG
        use_rag_response = interaction_handler(
            interaction_type="choice",
            prompt="是否使用RAG知识库辅助生成内容",
            options=["是", "否"],
            default="否",
            key=f"use_rag_{chapter_id}",
        )

        use_rag = use_rag_response == "是"
        rag_store = None

        # 3. 如果使用RAG，选择知识库
        if use_rag:
            rag_store = self._select_rag_store(interaction_handler, chapter_id, state)

        # 保存章节配置
        config = {
            "emphasis": emphasis.strip() if emphasis else "",
            "rag_enabled": use_rag,
            "rag_store": rag_store,
        }

        state.setdefault("chapter_configs", {})[chapter_id] = config

        logger.info(
            f"章节配置已保存: 强调内容={'有' if config['emphasis'] else '无'}, "
            f"RAG={'启用' if use_rag else '禁用'}"
        )

        return state

    def _select_rag_store(self, interaction_handler, chapter_id: str, state: Dict[str, Any]) -> str:
        """选择RAG知识库

        Args:
            interaction_handler: 交互处理器
            chapter_id: 章节ID
            state: 当前状态

        Returns:
            知识库标识
        """
        # 从state获取RAGTool实例（由InitConfigNode统一初始化）
        rag_tool = state.get("rag_tool")
        if not rag_tool:
            raise ValueError("RAGTool未初始化，请检查InitConfigNode配置")

        try:
            stats = rag_tool.get_stats()
            total_chunks = stats.get("total_chunks", 0)
            total_files = stats.get("total_files", 0)

            # 显示知识库统计信息
            store_info = f"默认知识库 ({total_files}个文档, {total_chunks}个文档块)"

            choice = interaction_handler(
                interaction_type="choice",
                prompt=f"选择知识库",
                options=[
                    ("default", store_info),
                    ("none", "不使用RAG")
                ],
                default="default",
                key=f"rag_store_{chapter_id}",
            )

            if choice == "default":
                return "default"
            return None

        except Exception as e:
            logger.error(f"获取知识库信息失败: {e}", exc_info=True)
            raise ValueError("获取知识库信息失败，无法选择RAG存储") from e