"""Prompt-Test: finalen Prompt vom Core bauen lassen (inkl. Hooks), LLM aufrufen."""
from __future__ import annotations

from app.services import llm, preview
from app.services.samples import SAMPLE_TRANSCRIPT, ROTARY_TRANSCRIPT


def user_content(transcript: str, terminart="", projekt="", kunde="", title="Beispiel") -> str:
    return (f"Termin-Art: {terminart or '(aus Gespräch erkennen)'}\nProjektname: {projekt or '(keiner)'}\n"
            f"Kunde / Unternehmen: {kunde or '(aus Gespräch erkennen)'}\nAnsprechpartner Kunde: (aus Gespräch erkennen)\n"
            f"Meeting-Titel: {title}\n\nGesprächsprotokoll:\n{transcript}")


def default_transcript(tenant_id: str) -> str:
    return ROTARY_TRANSCRIPT if tenant_id.startswith("rotary") else SAMPLE_TRANSCRIPT


def prompt_test(db, tenant, cfg, files, transcript: str | None, terminart="", projekt="", kunde="") -> dict:
    transcript = (transcript or "").strip() or default_transcript(tenant.id)
    r = preview.run_content(db, tenant, cfg, files, "prompt",
                            args={"title": "Prompt-Test", "terminart": terminart, "projekt": projekt, "kunde": kunde})
    out = llm.summarize(db, r["prompt"], user_content(transcript, terminart, projekt, kunde, "Prompt-Test"), tenant_id=tenant.id)
    out["prompt_chars"] = r["chars"]
    return out