"""Weekly work report synthesizer - reads daily work logs and generates weekly analysis."""

import logging
import os
import sys
from datetime import datetime, timezone, timedelta

sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

from tools.config import load_secrets, get_output_dir
from tools.llm import DeepSeekClient

logger = logging.getLogger(__name__)

TZ_BEIJING = timezone(timedelta(hours=8))
PROJECT_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

WORK_WEEKLY_SYSTEM_PROMPT = """你是一个私人工作日志分析师。你的任务是阅读用户过去一周的每日工作日志，生成一篇有深度的周度工作分析。

## 核心原则

1. **概述先行**：给出本周工作的整体面貌——主要精力投向了哪些领域、总体节奏如何。

2. **按主题组织，不按时间罗列**：不要"周一做了X、周二做了Y"。要提炼跨日的工作主线——哪些项目贯穿了整周？哪些任务是单日完成的？

3. **识别模式和趋势**：本周的工作节奏有什么特点？是否出现了新的工作类型？哪些工作在重复发生？是否有一些事在全周的工作日志中反复出现但没有被解决？

4. **产出导向**：本周有什么可量化的产出？写了什么材料？参加了什么会议？完成了什么节点？

5. **前瞻建议**：基于本周工作日志，下周需要关注什么？有什么待办被遗漏了？

## 输出格式

纯 Markdown，不要代码块包裹。

### 1. 本周工作概览

一段话概括本周工作的底色——主要在忙什么、节奏如何、核心成果。

### 2. 工作统计

| 维度 | 数值 |
|:---|:---|
| 有工作记录的天数 | X/7 |
| 工作 Memos 总数 | X 条 |
| 涉及标签 | #工作 #会议 ... |
| 单日最高工作量 | 周X · X条 |

### 3. 深入分析

按主题组织：
- 持续性的工作主线（跨日出现的项目/主题）
- 本周重要节点（会议、截止日期、关键决策）
- 工作节奏评价（是否有某天特别忙？是否有连续高压？）
- 新出现的工作类型或关注点
- 被遗漏或被推迟的事项

### 4. 下周关注

基于本周工作轨迹，列出下周需要重点关注的事项。具体到事项+时间节点。

---

注意：
- 如果某天没有工作日志，在统计中注明，但分析中跳过。
- 分析要有观点——不只是"做了什么"，更要回答"这意味着什么"和"接下来该做什么"。
- 篇幅不设上限。"""


def read_week_work_logs(week_start, week_end):
    """Read all daily work logs from week_start to week_end."""
    all_texts = []
    daily_root = get_output_dir("daily")
    
    current = week_start
    while current <= week_end:
        date_str = current.strftime("%Y-%m-%d")
        work_file = os.path.join(daily_root, date_str, "work", f"工作日志_{date_str}.md")
        
        if os.path.exists(work_file):
            with open(work_file, "r", encoding="utf-8") as f:
                text = f.read()
            all_texts.append((date_str, text))
            logger.info(f"  ✓ {date_str}: {len(text)} chars")
        else:
            logger.info(f"  ✗ {date_str}: no work log")
        
        current += timedelta(days=1)
    
    return all_texts


def extract_weekly_work_stats(all_texts):
    """Extract statistics from daily work logs."""
    total_memos = 0
    all_tags = set()
    highest_day = ("", 0)
    days_with_data = 0
    
    for date_str, text in all_texts:
        if "今日无工作" in text:
            continue
        days_with_data += 1
        
        # Count memos (each ### header with content)
        import re
        memo_count = len(re.findall(r'^###\s+\d{2}:\d{2}', text, re.MULTILINE))
        total_memos += memo_count
        
        if memo_count > highest_day[1]:
            highest_day = (date_str, memo_count)
        
        # Extract tags
        tag_matches = re.findall(r'#(\w+)', text)
        work_tags = {"工作", "会议", "项目", "出差", "培训", "汇报", "材料", "接待", "调研"}
        for tag in tag_matches:
            if tag in work_tags:
                all_tags.add(tag)
    
    return {
        "days_with_data": days_with_data,
        "total_memos": total_memos,
        "top_day": highest_day,
        "tags": sorted(all_tags),
    }


def generate_weekly_work_report():
    """Main entry: generate weekly work report."""
    now = datetime.now(TZ_BEIJING)
    yesterday = now - timedelta(days=1)
    week_end = yesterday.replace(hour=23, minute=59, second=59)
    week_start = (week_end - timedelta(days=6)).replace(hour=0, minute=0, second=0)
    
    logger.info(f"Week range: {week_start.strftime('%Y-%m-%d')} → {week_end.strftime('%Y-%m-%d')}")
    
    # Step 1: Read daily work logs
    all_texts = read_week_work_logs(week_start, week_end)
    
    if not all_texts:
        logger.warning("No work logs found this week")
        return None
    
    # Step 2: Extract stats
    stats = extract_weekly_work_stats(all_texts)
    
    # Step 3: Build context
    context_parts = []
    context_parts.append(f"## 本周工作统计\n")
    context_parts.append(f"- 有工作记录的天数：{stats['days_with_data']}/7")
    context_parts.append(f"- 工作 Memos 总数：{stats['total_memos']} 条")
    context_parts.append(f"- 涉及标签：{' '.join('#' + t for t in stats['tags'])}")
    if stats['top_day'][0]:
        context_parts.append(f"- 单日最高：{stats['top_day'][0]} · {stats['top_day'][1]}条")
    context_parts.append("")
    
    context_parts.append("## 每日工作日志原文\n")
    for date_str, text in all_texts:
        context_parts.append(f"### {date_str}\n")
        context_parts.append(text[:3500])  # Trim each day
        context_parts.append("\n---\n")
    
    full_context = "\n".join(context_parts)
    
    # Step 4: Call DeepSeek API
    secrets = load_secrets()
    client = DeepSeekClient(secrets["deepseek_api_key"])
    
    logger.info(f"Sending to DeepSeek... ({len(full_context)} chars)")
    result = client.chat(
        system_prompt=WORK_WEEKLY_SYSTEM_PROMPT,
        user_message=full_context,
        temperature=0.5,
    )
    
    # Step 5: Assemble and write
    year = week_start.strftime("%Y")
    week_num = week_start.isocalendar()[1]
    week_start_str = week_start.strftime("%m%d")
    week_end_str = week_end.strftime("%m%d")
    filename = f"工作周报_W{week_num}_{week_start_str}-{week_end_str}.md"
    
    header = f"""# 工作周报 · {week_start.strftime('%Y.%m.%d')} — {week_end.strftime('%Y.%m.%d')}

> 基于 {stats['days_with_data']}/7 天工作日志生成 · 依托 DeepSeek API 分析

"""
    
    final_report = header + result
    
    output_dir = os.path.join(get_output_dir("weekly"), "work")
    os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
    output_path = os.path.join(output_dir, filename)
    
    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(final_report)
    
    logger.info(f"Report saved to {output_path}")
    return output_path


if __name__ == "__main__":
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")
    path = generate_weekly_work_report()
    if path:
        print(f"DONE: {path}")
    else:
        print("FAILED: No report generated")
        sys.exit(1)