"""与 scripts/qwen_flight_intent_sim.py 对齐：飞控意图 JSON vs 闲聊，供语音主程序内调用。"""

from __future__ import annotations

import json
import os
import re
from pathlib import Path
from typing import Any, Optional, Tuple

# 与 qwen_flight_intent_sim._SYSTEM 保持一致
FLIGHT_INTENT_CHAT_SYSTEM = """你是无人机飞控意图助手，只做两件事（必须二选一）：

【规则 A — 飞控相关】当用户话里包含对无人机的飞行任务、航线、起降、返航、悬停、等待、速度高度、坐标点、offboard、PX4/MAVROS 等操作意图时：
只输出一行 JSON，且不要有任何其它字符、不要 Markdown、不要代码块。
JSON Schema 含义（见仓库 docs/FLIGHT_INTENT_SCHEMA_v1.md）：
{
  "is_flight_intent": true,
  "version": 1,
  "actions": [  // 按时间顺序排列
    {"type": "takeoff", "args": {}},
    {"type": "takeoff", "args": {"relative_altitude_m": number}},
    {"type": "goto", "args": {"frame": "local_ned"|"body_ned", "x": number|null, "y": number|null, "z": number|null}},
    {"type": "land" | "return_home" | "hover" | "hold", "args": {}},
    {"type": "wait", "args": {"seconds": number}}
  ],
  "summary": "一句话概括",
  "trace_id": "可选，简短追踪ID"
}
- 停多久、延迟多久必须用 wait，例如「悬停 3 秒再降落」应为 hover → wait(3) → land；不要把秒数写进 summary 代替 wait。
- 坐标缺省 frame 时用 "local_ned"；无法确定的数字可省略字段或用 null。
- 返程/返航映射为 {"type":"return_home","args":{}}。
- 仅允许小写 type；args 只含规范允许键，禁止多余键。

【规则 B — 非飞控】若只是日常聊天、与无人机任务无关：用正常的自然中文回复，不要输出 JSON，不要用花括号开头。"""


def _strip_fenced_json(text: str) -> str:
    text = text.strip()
    m = re.match(r"^```(?:json)?\s*\n?(.*)\n?```\s*$", text, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
    if m:
        return m.group(1).strip()
    return text


def _first_balanced_json_object(text: str) -> Optional[str]:
    t = _strip_fenced_json(text)
    start = t.find("{")
    if start < 0:
        return None
    depth = 0
    for i in range(start, len(t)):
        if t[i] == "{":
            depth += 1
        elif t[i] == "}":
            depth -= 1
            if depth == 0:
                return t[start : i + 1]
    return None


def parse_flight_intent_reply(raw: str) -> Tuple[str, Optional[dict[str, Any]]]:
    """返回 (模式标签, 若为飞控则 dict 否则 None)。"""
    chunk = _first_balanced_json_object(raw)
    if chunk:
        try:
            obj = json.loads(chunk)
        except json.JSONDecodeError:
            return "闲聊", None
        if isinstance(obj, dict) and obj.get("is_flight_intent") is True:
            return "飞控意图JSON", obj
    return "闲聊", None


def default_qwen_gguf_path(project_root: Path) -> Path:
    """子工程优先本目录 cache/；不存在时回退到上级仓库（同级 rocket_drone_audio/cache/）。"""
    name = "qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf"
    primary = project_root / "cache" / "qwen25-1.5b-gguf" / name
    if primary.is_file():
        return primary
    legacy = project_root.parent / "cache" / "qwen25-1.5b-gguf" / name
    if legacy.is_file():
        return legacy
    return primary


def load_llama_qwen(
    model_path: Path,
    n_ctx: int = 4096,
):
    """
    llama-cpp-python 封装。可选环境变量（详见 rocket_drone_audio 文件头）：
    ROCKET_LLM_N_THREADS、ROCKET_LLM_N_GPU_LAYERS、ROCKET_LLM_N_BATCH。
    """
    if not model_path.is_file():
        return None
    try:
        from llama_cpp import Llama
    except ImportError:
        return None
    opts: dict = {
        "model_path": str(model_path),
        "n_ctx": int(n_ctx),
        "verbose": False,
    }
    nt = os.environ.get("ROCKET_LLM_N_THREADS", "").strip()
    if nt.isdigit() or (nt.startswith("-") and nt[1:].isdigit()):
        opts["n_threads"] = max(1, int(nt))
    ng = os.environ.get("ROCKET_LLM_N_GPU_LAYERS", "").strip()
    if ng.isdigit():
        opts["n_gpu_layers"] = int(ng)
    nb = os.environ.get("ROCKET_LLM_N_BATCH", "").strip()
    if nb.isdigit():
        opts["n_batch"] = max(1, int(nb))
    return Llama(**opts)