"""Provider-agnostischer LLM-Client für die KI-CI.

Bewusst NUR stdlib (urllib) — so braucht der CI-Job kein `pip install` und
läuft in jedem schlanken Python-Image sofort.

Umschalten zwischen Backends über Env-Vars:
  AI_PROVIDER=anthropic   -> api.anthropic.com/v1/messages   (Claude, jetzt)
  AI_PROVIDER=ollama      -> <AI_BASE_URL>/chat/completions   (Jetson, später)

Weitere Env-Vars:
  AI_MODEL       Modellname (Default je nach Provider)
  ANTHROPIC_API_KEY   (für anthropic)
  AI_BASE_URL    OpenAI-kompatible Basis-URL (für ollama),
                 Default http://192.168.178.20:11434/v1
  JETSON_API_KEY Bearer-Token (für ollama, optional)

Der Wechsel auf den Jetson ist damit ein reiner Env-Change in der Workflow-
Datei — KEINE Code-Änderung.
"""
import json
import os
import urllib.error
import urllib.request


def configured():
    """(ok, grund) — ob das gewählte Backend nutzbar konfiguriert ist.

    Erlaubt den Workflows, den KI-Schritt sauber zu ÜBERSPRINGEN (exit 0) statt
    zu failen, solange z.B. noch kein ANTHROPIC_API_KEY hinterlegt ist.
    """
    provider = os.environ.get("AI_PROVIDER", "anthropic").lower()
    if provider == "anthropic":
        if not os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"):
            return False, "ANTHROPIC_API_KEY ist nicht gesetzt"
        return True, ""
    if provider == "ollama":
        return True, ""  # Erreichbarkeit wird beim eigentlichen Call geprüft
    return False, f"unbekannter AI_PROVIDER: {provider!r}"


def complete(system: str, user: str, *, max_tokens: int = 1500) -> str:
    """Schickt (system, user) ans konfigurierte Backend, gibt reinen Text zurück."""
    provider = os.environ.get("AI_PROVIDER", "anthropic").lower()
    if provider == "anthropic":
        model = os.environ.get("AI_MODEL", "claude-3-5-haiku-latest")
        return _anthropic(system, user, model, max_tokens)
    if provider == "ollama":
        model = os.environ.get("AI_MODEL", "qwen-light")
        return _ollama_openai(system, user, model, max_tokens)
    raise SystemExit(f"[llm] Unbekannter AI_PROVIDER: {provider!r}")


def _post(url: str, headers: dict, payload: dict) -> dict:
    data = json.dumps(payload).encode("utf-8")
    req = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers, method="POST")
    try:
        with urllib.request.urlopen(req, timeout=180) as resp:
            return json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
    except urllib.error.HTTPError as exc:
        body = exc.read().decode("utf-8", "replace")
        raise SystemExit(f"[llm] HTTP {exc.code} von {url}: {body[:600]}")
    except urllib.error.URLError as exc:
        raise SystemExit(f"[llm] Verbindung zu {url} fehlgeschlagen: {exc.reason}")


def _anthropic(system: str, user: str, model: str, max_tokens: int) -> str:
    try:
        key = os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]
    except KeyError:
        raise SystemExit("[llm] ANTHROPIC_API_KEY ist nicht gesetzt.")
    resp = _post(
        "https://api.anthropic.com/v1/messages",
        {
            "x-api-key": key,
            "anthropic-version": "2023-06-01",
            "content-type": "application/json",
        },
        {
            "model": model,
            "max_tokens": max_tokens,
            "system": system,
            "messages": [{"role": "user", "content": user}],
        },
    )
    parts = [b.get("text", "") for b in resp.get("content", []) if b.get("type") == "text"]
    return "".join(parts).strip()


def _ollama_openai(system: str, user: str, model: str, max_tokens: int) -> str:
    base = os.environ.get("AI_BASE_URL", "http://192.168.178.20:11434/v1").rstrip("/")
    headers = {"content-type": "application/json"}
    key = os.environ.get("JETSON_API_KEY", "")
    if key:
        headers["Authorization"] = f"Bearer {key}"
    resp = _post(
        f"{base}/chat/completions",
        headers,
        {
            "model": model,
            "max_tokens": max_tokens,
            "messages": [
                {"role": "system", "content": system},
                {"role": "user", "content": user},
            ],
        },
    )
    return resp["choices"][0]["message"]["content"].strip()