import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
import { AiConfig } from "../types";

export class AiService {
  /**
   * 뉴스 기사들을 바탕으로 시장 심리 및 인사이트 분석
   */
  static async analyzeNewsSentiment(config: AiConfig, newsHeadlines: string[]): Promise<string> {
    const isBatch = newsHeadlines.length > 1;
    const prompt = isBatch 
      ? `당신은 전문 주식 분석가입니다. 다음 뉴스 헤드라인들을 분석하여 시장의 전반적인 심리와 투자 핵심 포인트를 한국어로 리포트 형식으로 작성해 주세요.
         
         또한, 반드시 리포트 내용이 끝난 뒤에 "---METADATA---" 라는 구분선을 넣고, 그 바로 뒤에 각 뉴스 인덱스별로 연관된 테마와 종목 정보를 JSON 배열 형식으로 포함해 주세요.
         JSON 형식 예시: [{"index": 0, "themes": ["반도체", "AI"], "stocks": ["삼성전자"], "sentiment": "POSITIVE"}, ...]
         
         분석할 뉴스 헤드라인:
         ${newsHeadlines.map((h, i) => `${i}. ${h}`).join('\n')}
         `
      : `당신은 전문 주식 분석가입니다. 다음 뉴스 헤드라인을 분석하여 시장의 심리(상승/하락/중립)와 투자자가 주목해야 할 핵심 포인트를 한국어로 요약해 주세요.
         
         분석할 뉴스 헤드라인:
         ${newsHeadlines.join('\n')}
         `;

    if (config.providerType === 'gemini') {
      return this.callGemini(config.modelName, prompt);
    } else {
      return this.callOpenAiCompatible(config, prompt);
    }
  }

  private static async callGemini(modelName: string, prompt: string): Promise<string> {
    try {
      const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.API_KEY });
      const response = await ai.models.generateContent({
        model: modelName || 'gemini-3-flash-preview',
        contents: prompt,
      });
      return response.text || "분석 결과를 생성할 수 없습니다.";
    } catch (error) {
      console.error("Gemini 분석 오류:", error);
      return `Gemini 분석 중 오류가 발생했습니다: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`;
    }
  }

  private static async callOpenAiCompatible(config: AiConfig, prompt: string): Promise<string> {
    if (!config.baseUrl) return "API 베이스 URL이 설정되지 않았습니다.";
    
    try {
      const response = await fetch(`${config.baseUrl}/chat/completions`, {
        method: 'POST',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          // Ollama나 로컬 엔진은 보통 키가 필요 없거나 커스텀하게 처리하므로 일단 비워둡니다.
        },
        body: JSON.stringify({
          model: config.modelName,
          messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
          temperature: 0.7
        })
      });

      if (!response.ok) {
        throw new Error(`HTTP 오류! 상태 코드: ${response.status}`);
      }

      const data = await response.json();
      return data.choices?.[0]?.message?.content || "분석 결과를 생성할 수 없습니다.";
    } catch (error) {
      console.error("OpenAI 호환 API 분석 오류:", error);
      return `AI 엔진(${config.name}) 분석 중 오류가 발생했습니다: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`;
    }
  }
}