#!/usr/bin/env python3
"""
从招标公告 PDF/HTML 中提取关键商业要求，整理成要点摘要。

用法:
  python3 extract_notes.py <pdf_or_html_path>

输出: 纯文本要点（每条以 - 开头），可直接填入 direv 备注字段
"""

import json
import os
import re
import sys

import fitz  # PyMuPDF
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# ============ 配置 ============
AUTH_FILE = os.path.expanduser("~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json")
LLM_ENDPOINT = "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"
LLM_MODEL = "deepseek-chat"
LLM_TIMEOUT = 60
MAX_CHARS = 4000  # 输入文本最大字符数（太长则截断）


def load_llm_key():
    """从 OpenClaw auth-profiles 读取 DeepSeek API Key"""
    try:
        with open(AUTH_FILE) as f:
            data = json.load(f)
        container = data.get("profiles", data)
        if not isinstance(container, dict):
            return None
        for key, val in container.items():
            if isinstance(val, dict) and val.get("provider") == "deepseek":
                return val.get("key")
    except Exception:
        pass
    return None


# ============ 文本提取 ============


def extract_from_pdf(filepath: str) -> str:
    """从 PDF 提取纯文本"""
    doc = fitz.open(filepath)
    pages = []
    for page in doc:
        text = page.get_text()
        if text.strip():
            pages.append(text.strip())
    doc.close()
    return "\n---\n".join(pages)


def extract_from_html(filepath: str) -> str:
    """从 HTML 提取可见文本（过滤 script/style）"""
    with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as f:
        html = f.read()
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml" if "lxml" in sys.modules else "html.parser")
    for tag in soup(["script", "style", "meta", "link", "noscript"]):
        tag.decompose()
    text = soup.get_text(separator="\n")
    lines = [line.strip() for line in text.split("\n") if line.strip()]
    return "\n".join(lines)


# ============ LLM 摘要 ============

SYSTEM_PROMPT = """你是一个招标公告信息提取助手。请从以下公告内容中提取关键商业要求，整理成简明要点。

排除项（不要出现）：
- 公司简介、公司历史
- 联系人姓名、电话、手机、邮箱
- 地址信息（含收货地址、办公地址）
- 招标人/采购人联系方式

保留项（有则提取，无则跳过）：
- 项目背景（一句话简述）
- 付款周期、付款方式、付款条件
- 交付周期、交货时间要求
- 包装要求（如有特殊要求）
- 快递/运输费用承担方
- 特殊技术要求、资质要求
- 保证金要求（投标保证金、履约保证金）
- 其他特殊要求或注明事项

输出格式：纯要点，每条一行以 "- " 开头。不要标题、分类头、解释文字。
每条要点控制在20字以内，最多输出6条。如果某类信息原文没提到，就跳过不写。"""


def summarize_with_llm(raw_text: str) -> str:
    """用 DeepSeek LLM 将公告内容提取为要点摘要"""
    api_key = load_llm_key()
    if not api_key:
        raise RuntimeError("DeepSeek API Key 未配置")

    if len(raw_text) > MAX_CHARS:
        raw_text = raw_text[:MAX_CHARS] + "\n[内容过长已截断]"

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    }
    payload = {
        "model": LLM_MODEL,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": raw_text},
        ],
        "temperature": 0.1,
        "max_tokens": 500,
    }

    r = requests.post(LLM_ENDPOINT, headers=headers, json=payload, timeout=LLM_TIMEOUT)
    if r.status_code != 200:
        raise RuntimeError(f"DeepSeek API 返回 {r.status_code}: {r.text[:200]}")

    data = r.json()
    content = ""
    choices = data.get("choices", [])
    if choices:
        content = choices[0].get("message", {}).get("content", "")
    if not content:
        raise RuntimeError(f"DeepSeek 返回空内容: {json.dumps(data, ensure_ascii=False)[:300]}")

    # 清理输出
    lines = [line.strip() for line in content.split("\n") if line.strip()]
    return "\n".join(lines[:6])  # 最多6条


# ============ 主入口 ============


def get_notes(source_type: str, source_path: str) -> str:
    """
    从公告文件提取备注内容

    Args:
        source_type: "pdf" 或 "html"
        source_path: 文件路径

    Returns:
        要点字符串，如 "- 项目背景...\n- 付款周期..."
    """
    if not os.path.exists(source_path):
        raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {source_path}")

    if source_type == "pdf":
        raw_text = extract_from_pdf(source_path)
    elif source_type == "html":
        raw_text = extract_from_html(source_path)
    else:
        raise ValueError(f"不支持的类型: {source_type}")

    if not raw_text or len(raw_text) < 20:
        raise ValueError(f"文件内容过短或无法提取 ({len(raw_text)} 字符)")

    print(f"    原始文本长度: {len(raw_text)} 字符")
    notes = summarize_with_llm(raw_text)
    print(f"    LLM 摘要: {notes}")
    return notes


# ============ CLI ============
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python3 extract_notes.py <pdf_or_html_path>")
        print("自动判断文件类型")
        sys.exit(1)

    path = sys.argv[1]
    ext = os.path.splitext(path)[1].lower()
    source_type = "pdf" if ext == ".pdf" else "html"

    try:
        result = get_notes(source_type, path)
        print("\n--- 备注内容 ---")
        print(result)
    except Exception as e:
        print(f"❌ 错误: {e}")
        sys.exit(1)