"""Pydantic schemas per la generazione LLM di post e caroselli.

Questi modelli rappresentano l'output del processo di generazione,
dalla singola slide fino alla risposta batch completa.
"""

from __future__ import annotations

from typing import Literal, Optional

from pydantic import BaseModel, Field

from backend.schemas.calendar import CalendarSlot


# ---------------------------------------------------------------------------
# Output LLM — struttura interna del carosello generato
# ---------------------------------------------------------------------------

class SlideContent(BaseModel):
    """Contenuto di una singola slide centrale (s2-s7) del carosello."""

    headline: str = Field(
        ...,
        max_length=80,
        description="Titolo breve della slide (max 80 caratteri, impatto immediato)",
    )
    body: str = Field(
        ...,
        max_length=300,
        description="Testo corpo della slide (max 300 caratteri, concreto e diretto)",
    )
    image_keyword: str = Field(
        ...,
        max_length=100,
        description="Parola chiave per la ricerca immagine (es. 'dentista sorridente "
                    "studio moderno'). NON un URL — Phase 4 aggiungerà gli URL Unsplash.",
    )


class GeneratedPost(BaseModel):
    """Carosello Instagram completo generato dall'LLM.

    Struttura: cover + 6 slide centrali (s2-s7) + CTA = 8 slide totali.
    Corrisponde esattamente ai campi CANVA_FIELDS per il CSV export.
    """

    # --- Cover slide ---
    cover_title: str = Field(
        ...,
        max_length=80,
        description="Titolo principale della cover — deve fermare lo scroll",
    )
    cover_subtitle: str = Field(
        ...,
        max_length=150,
        description="Sottotitolo della cover — contestualizza il titolo",
    )
    cover_image_keyword: str = Field(
        ...,
        max_length=100,
        description="Keyword per immagine cover (es. 'studio dentistico moderno arredamento')",
    )

    # --- Slide centrali (s2-s7) ---
    slides: list[SlideContent] = Field(
        ...,
        min_length=6,
        max_length=6,
        description="Esattamente 6 slide centrali (s2-s7 nel CSV Canva)",
    )

    # --- CTA slide ---
    cta_text: str = Field(
        ...,
        max_length=80,
        description="Call-to-action principale — verbo d'azione + beneficio",
    )
    cta_subtext: str = Field(
        ...,
        max_length=200,
        description="Testo di supporto alla CTA — cosa fare concretamente",
    )
    cta_image_keyword: str = Field(
        ...,
        max_length=100,
        description="Keyword per immagine CTA (es. 'handshake accordo professionale')",
    )

    # --- Caption Instagram ---
    caption_instagram: str = Field(
        ...,
        max_length=2200,
        description="Caption completa per Instagram: hook + testo + hashtag. "
                    "Max 2200 caratteri (limite Instagram).",
    )


class TopicResult(BaseModel):
    """Risultato della generazione topic per uno slot del calendario.

    Usato da LLMService.generate_topic() con il loop retry/validation standard.
    L'LLM genera UN topic specifico per lo slot dato.
    """

    topic: str = Field(
        ...,
        min_length=5,
        max_length=100,
        description="Topic specifico e concreto per il post (max 100 caratteri). "
                    "Es: '3 errori che fanno perdere pazienti al tuo studio dentistico'",
    )


# ---------------------------------------------------------------------------
# Request/Response per generazione
# ---------------------------------------------------------------------------

class GenerateRequest(BaseModel):
    """Richiesta per generare il contenuto di un singolo slot."""

    slot: CalendarSlot = Field(
        ...,
        description="Slot del calendario con metadati strategici",
    )
    obiettivo_campagna: str = Field(
        ...,
        description="Obiettivo principale della campagna — mantiene coerenza tra post",
    )
    brand_name: Optional[str] = Field(
        default=None,
        description="Nome del brand/studio — usato nella CTA e nel brand voice",
    )
    tono: Optional[str] = Field(
        default=None,
        description="Tono di voce specifico (es. 'professionale ma amichevole', "
                    "'provocatorio', 'tecnico'). Se None, usa il default del prompt.",
    )


class PostResult(BaseModel):
    """Risultato della generazione di un singolo post nel batch."""

    slot_index: int = Field(
        ...,
        ge=0,
        description="Indice dello slot nel calendario (0-based)",
    )
    status: Literal["success", "failed", "pending"] = Field(
        ...,
        description="Stato della generazione: success, failed (con errore), pending",
    )
    post: Optional[GeneratedPost] = Field(
        default=None,
        description="Post generato — presente solo se status='success'",
    )
    error: Optional[str] = Field(
        default=None,
        description="Messaggio di errore — presente solo se status='failed'",
    )


class GenerateResponse(BaseModel):
    """Risposta batch con tutti i risultati di generazione del ciclo."""

    campagna: str = Field(
        ...,
        description="Riepilogo sintetico dell'obiettivo campagna",
    )
    results: list[PostResult] = Field(
        ...,
        description="Lista di risultati per ogni slot del calendario",
    )
    total: int = Field(
        ...,
        description="Numero totale di slot nel batch",
    )
    success_count: int = Field(
        ...,
        ge=0,
        description="Numero di post generati con successo",
    )
    failed_count: int = Field(
        ...,
        ge=0,
        description="Numero di post falliti — esclusi dal CSV export",
    )