"""按生图模型预处理 prompt（与 provider 解耦）。

各策略在对应函数中注明依据：厂商文档、Replicate 模型 API 字段说明或社区通用写法。
统一入口：prepare_image_prompt_for_model。
"""

from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass
from typing import Any

# ─── SDXL（Stability / Replicate）────────────────────────────
# Replicate stability-ai/sdxl 提供独立字段 negative_prompt（见模型 API 页）。
# 下列为 CLIP 系文生图常见「质量/解剖」排除词，作未显式指定时的基线。
DEFAULT_SDXL_NEGATIVE = (
    "low quality, worst quality, normal quality, lowres, blurry, jpeg artifacts, "
    "watermark, signature, text, logo, deformed, disfigured, bad anatomy, bad hands, "
    "extra fingers, mutated, cropped, poorly drawn face"
)


@dataclass(frozen=True)
class PreparedImagePrompt:
    """下游只读：prompt 必填；negative_prompt 仅部分后端使用（当前为 SDXL）。"""

    prompt: str
    negative_prompt: str | None = None


def prepare_image_prompt_for_model(
    model_config: dict[str, Any],
    raw_prompt: str,
    *,
    has_reference_images: bool = False,
) -> PreparedImagePrompt:
    """根据注册表 id 选择策略。未知 id 时原样透传。"""
    short_id = model_config.get("id", "")
    text = (raw_prompt or "").strip()
    if not text:
        return PreparedImagePrompt(prompt="")

    dispatch: dict[str, Any] = {
        "gpt-image-1.5": _openai_gpt_image,
        "gemini-3.1-flash-image": _gemini_native_image,
        "flux-schnell": _flux_bfl,
        "flux-dev": _flux_bfl,
        "sdxl": _sdxl_replicate,
        "instant-style": _replicate_ip_adapter_scene,
        "kolors-ipadapter": _replicate_ip_adapter_scene,
    }
    fn = dispatch.get(short_id, _passthrough)
    return fn(text, model_config, has_reference_images)


def _passthrough(text: str, _model_config: dict[str, Any], _has_ref: bool) -> PreparedImagePrompt:
    return PreparedImagePrompt(prompt=text)


def _openai_gpt_image(text: str, _model_config: dict[str, Any], _has_ref: bool) -> PreparedImagePrompt:
    """OpenAI GPT Image：自然语言指令遵循强，宜为完整、具体的场景描述。

    参考：https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation
    """
    return PreparedImagePrompt(prompt=_collapse_ws(text))


def _gemini_native_image(text: str, _model_config: dict[str, Any], _has_ref: bool) -> PreparedImagePrompt:
    """Gemini 原生生图：多模态指令 + 文本；英文描述通常效果稳定。

    参考：Google AI 文档 generateContent 与图像输出 modality 说明。
    """
    return PreparedImagePrompt(prompt=_collapse_ws(text))


def _flux_bfl(text: str, _model_config: dict[str, Any], _has_ref: bool) -> PreparedImagePrompt:
    """Black Forest Labs FLUX：Subject + Action + Style + Context；靠前放置重点；无 negative API。

    参考：https://docs.bfl.ai/guides/prompting_guide_t2i_fundamentals
    若用户从 SDXL 复制了 Negative 段，尽量剥掉以免干扰文意。
    """
    cleaned = _strip_pasted_negative_block(text)
    return PreparedImagePrompt(prompt=_collapse_ws(cleaned))


def _sdxl_replicate(text: str, model_config: dict[str, Any], _has_ref: bool) -> PreparedImagePrompt:
    """Replicate SDXL：prompt + negative_prompt 双字段；支持显式拆分。

    约定（可选）：正提示与负提示用单独一行分隔符，便于 Agent/用户手写。
    - ---NEGATIVE---  或  |||NEG|||
    未拆分时使用 default_params.negative_prompt 或模块默认 DEFAULT_SDXL_NEGATIVE。
    """
    neg_fallback = model_config.get("default_params", {}).get(
        "negative_prompt", DEFAULT_SDXL_NEGATIVE
    )
    if "---NEGATIVE---" in text:
        pos, _, neg = text.partition("---NEGATIVE---")
        pos = pos.strip()
        neg = neg.strip()
        return PreparedImagePrompt(
            prompt=_collapse_ws(pos),
            negative_prompt=neg or neg_fallback,
        )
    if "|||NEG|||" in text:
        pos, _, neg = text.partition("|||NEG|||")
        pos = pos.strip()
        neg = neg.strip()
        return PreparedImagePrompt(
            prompt=_collapse_ws(pos),
            negative_prompt=neg or neg_fallback,
        )
    return PreparedImagePrompt(
        prompt=_collapse_ws(text),
        negative_prompt=neg_fallback,
    )


def _replicate_ip_adapter_scene(
    text: str, _model_config: dict[str, Any], has_reference_images: bool
) -> PreparedImagePrompt:
    """IP-Adapter / InstantStyle / Kolors：参考图承担风格与纹理，prompt 侧重场景与内容语义。

    Replicate 各模型 README 均强调 prompt + 参考图配合；无参考图时由上层拦截。
    有参考图时不额外堆叠长前缀，避免稀释主体描述。
    """
    _ = has_reference_images
    return PreparedImagePrompt(prompt=_collapse_ws(text))


def _collapse_ws(s: str) -> str:
    return " ".join(s.split())


def _strip_pasted_negative_block(text: str) -> str:
    lower = text.lower()
    for sep in ("\n---negative---\n", "\nnegative prompt:", "\nnegative:"):
        idx = lower.find(sep)
        if idx != -1:
            return text[:idx].strip()
    return text