// ========================================
// FICHIER: LLMManager.js
// Description: Hub central pour tous les appels LLM (Version Node.js)
// Support: Claude, OpenAI, Gemini, Deepseek, Moonshot, Mistral
// ========================================

const fetch = globalThis.fetch.bind(globalThis);
const { logSh } = require('./ErrorReporting');

// Charger les variables d'environnement
require('dotenv').config();

// ============= CONFIGURATION CENTRALISÉE =============

const LLM_CONFIG = {
  openai: {
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
    endpoint: 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
    model: 'gpt-4o-mini',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer {API_KEY}',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    temperature: 0.7,
    timeout: 300000, // 5 minutes
    retries: 3
  },

  claude: {
    apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
    endpoint: 'https://api.anthropic.com/v1/messages',
    model: 'claude-sonnet-4-20250514',
    headers: {
      'x-api-key': '{API_KEY}',
      'Content-Type': 'application/json',
      'anthropic-version': '2023-06-01'
    },
    temperature: 0.7,
    maxTokens: 6000,
    timeout: 300000, // 5 minutes
    retries: 6
  },

  deepseek: {
    apiKey: process.env.DEEPSEEK_API_KEY,
    endpoint: 'https://api.deepseek.com/v1/chat/completions',
    model: 'deepseek-chat',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer {API_KEY}',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    temperature: 0.7,
    timeout: 300000, // 5 minutes
    retries: 3
  },
  
  moonshot: {
    apiKey: process.env.MOONSHOT_API_KEY,
    endpoint: 'https://api.moonshot.ai/v1/chat/completions',
    model: 'moonshot-v1-32k',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer {API_KEY}',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    temperature: 0.7,
    timeout: 300000, // 5 minutes
    retries: 3
  },
  
  mistral: {
    apiKey: process.env.MISTRAL_API_KEY,
    endpoint: 'https://api.mistral.ai/v1/chat/completions',
    model: 'mistral-small-latest',
    headers: {
      'Authorization': 'Bearer {API_KEY}',
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    max_tokens: 5000,
    temperature: 0.7,
    timeout: 300000, // 5 minutes
    retries: 3
  }
};

// Alias pour compatibilité avec le code existant
LLM_CONFIG.gpt4 = LLM_CONFIG.openai;

// ============= HELPER FUNCTIONS =============

const sleep = (ms) => new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));

// ============= INTERFACE UNIVERSELLE =============

/**
 * Fonction principale pour appeler n'importe quel LLM
 * @param {string} llmProvider - claude|openai|deepseek|moonshot|mistral
 * @param {string} prompt - Le prompt à envoyer
 * @param {object} options - Options personnalisées (température, tokens, etc.)
 * @param {object} personality - Personnalité pour contexte système
 * @returns {Promise<string>} - Réponse générée
 */
async function callLLM(llmProvider, prompt, options = {}, personality = null) {
  const startTime = Date.now();
  
  try {
    // Vérifier si le provider existe
    if (!LLM_CONFIG[llmProvider]) {
      throw new Error(`Provider LLM inconnu: ${llmProvider}`);
    }
    
    // Vérifier si l'API key est configurée
    const config = LLM_CONFIG[llmProvider];
    if (!config.apiKey || config.apiKey.startsWith('VOTRE_CLE_')) {
      throw new Error(`Clé API manquante pour ${llmProvider}`);
    }
    
    logSh(`🤖 Appel LLM: ${llmProvider.toUpperCase()} (${config.model}) | Personnalité: ${personality?.nom || 'aucune'}`, 'DEBUG');
    
    // 📢 AFFICHAGE PROMPT COMPLET POUR DEBUG AVEC INFO IA
    logSh(`\n🔍 ===== PROMPT ENVOYÉ À ${llmProvider.toUpperCase()} (${config.model}) | PERSONNALITÉ: ${personality?.nom || 'AUCUNE'} =====`, 'PROMPT');
    logSh(prompt, 'PROMPT');
    
    // 📤 LOG LLM REQUEST COMPLET
    logSh(`📤 LLM REQUEST [${llmProvider.toUpperCase()}] (${config.model}) | Personnalité: ${personality?.nom || 'AUCUNE'}`, 'LLM');
    logSh(prompt, 'LLM');
    
    // Préparer la requête selon le provider
    const requestData = buildRequestData(llmProvider, prompt, options, personality);
    
    // Effectuer l'appel avec retry logic
    const response = await callWithRetry(llmProvider, requestData, config);
    
    // Parser la réponse selon le format du provider
    const content = parseResponse(llmProvider, response);
    
    // 📥 LOG LLM RESPONSE COMPLET
    logSh(`📥 LLM RESPONSE [${llmProvider.toUpperCase()}] (${config.model}) | Durée: ${Date.now() - startTime}ms`, 'LLM');
    logSh(content, 'LLM');
    
    const duration = Date.now() - startTime;
    logSh(`✅ ${llmProvider.toUpperCase()} (${personality?.nom || 'sans personnalité'}) réponse en ${duration}ms`, 'INFO');
    
    // Enregistrer les stats d'usage
    await recordUsageStats(llmProvider, prompt.length, content.length, duration);
    
    return content;
    
  } catch (error) {
    const duration = Date.now() - startTime;
    logSh(`❌ Erreur ${llmProvider.toUpperCase()} (${personality?.nom || 'sans personnalité'}): ${error.toString()}`, 'ERROR');
    
    // Enregistrer l'échec
    await recordUsageStats(llmProvider, prompt.length, 0, duration, error.toString());
    
    throw error;
  }
}

// ============= CONSTRUCTION DES REQUÊTES =============

function buildRequestData(provider, prompt, options, personality) {
  const config = LLM_CONFIG[provider];
  const temperature = options.temperature || config.temperature;
  const maxTokens = options.maxTokens || config.maxTokens;
  
  // Construire le système prompt si personnalité fournie
  const systemPrompt = personality ? 
    `Tu es ${personality.nom}. ${personality.description}. Style: ${personality.style}` : 
    'Tu es un assistant expert.';
  
  switch (provider) {
    case 'openai':
    case 'gpt4':
    case 'deepseek':
    case 'moonshot':
    case 'mistral':
      return {
        model: config.model,
        messages: [
          { role: 'system', content: systemPrompt },
          { role: 'user', content: prompt }
        ],
        max_tokens: maxTokens,
        temperature: temperature,
        stream: false
      };
    
    case 'claude':
      return {
        model: config.model,
        max_tokens: maxTokens,
        temperature: temperature,
        system: systemPrompt,
        messages: [
          { role: 'user', content: prompt }
        ]
      };
    
    
    default:
      throw new Error(`Format de requête non supporté pour ${provider}`);
  }
}

// ============= APPELS AVEC RETRY =============

async function callWithRetry(provider, requestData, config) {
  let lastError;
  
  for (let attempt = 1; attempt <= config.retries; attempt++) {
    try {
      logSh(`🔄 Tentative ${attempt}/${config.retries} pour ${provider.toUpperCase()}`, 'DEBUG');
      
      // Préparer les headers avec la clé API
      const headers = {};
      Object.keys(config.headers).forEach(key => {
        headers[key] = config.headers[key].replace('{API_KEY}', config.apiKey);
      });
      
      // URL standard
      let url = config.endpoint;
      
      const options = {
        method: 'POST',
        headers: headers,
        body: JSON.stringify(requestData),
        timeout: config.timeout
      };
      
      const response = await fetch(url, options);
      const responseText = await response.text();
      
      if (response.ok) {
        return JSON.parse(responseText);
      } else if (response.status === 429) {
        // Rate limiting - attendre plus longtemps
        const waitTime = Math.pow(2, attempt) * 1000; // Exponential backoff
        logSh(`⏳ Rate limit ${provider.toUpperCase()}, attente ${waitTime}ms`, 'WARNING');
        await sleep(waitTime);
        continue;
      } else {
        throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${responseText}`);
      }
      
    } catch (error) {
      lastError = error;
      
      if (attempt < config.retries) {
        const waitTime = 1000 * attempt;
        logSh(`⚠ Erreur tentative ${attempt}: ${error.toString()}, retry dans ${waitTime}ms`, 'WARNING');
        await sleep(waitTime);
      }
    }
  }
  
  throw new Error(`Échec après ${config.retries} tentatives: ${lastError.toString()}`);
}

// ============= PARSING DES RÉPONSES =============

function parseResponse(provider, responseData) {
  try {
    switch (provider) {
      case 'openai':
      case 'gpt4':
      case 'deepseek':
      case 'moonshot':
      case 'mistral':
        return responseData.choices[0].message.content.trim();
      
      case 'claude':
        return responseData.content[0].text.trim();
      
      default:
        throw new Error(`Parser non supporté pour ${provider}`);
    }
  } catch (error) {
    logSh(`❌ Erreur parsing ${provider}: ${error.toString()}`, 'ERROR');
    logSh(`Response brute: ${JSON.stringify(responseData)}`, 'DEBUG');
    throw new Error(`Impossible de parser la réponse ${provider}: ${error.toString()}`);
  }
}

// ============= GESTION DES STATISTIQUES =============

async function recordUsageStats(provider, promptTokens, responseTokens, duration, error = null) {
  try {
    // TODO: Adapter selon votre système de stockage Node.js
    // Peut être une base de données, un fichier, MongoDB, etc.
    const statsData = {
      timestamp: new Date(),
      provider: provider,
      model: LLM_CONFIG[provider].model,
      promptTokens: promptTokens,
      responseTokens: responseTokens,
      duration: duration,
      error: error || ''
    };
    
    // Exemple: log vers console ou fichier
    logSh(`📊 Stats: ${JSON.stringify(statsData)}`, 'DEBUG');
    
    // TODO: Implémenter sauvegarde réelle (DB, fichier, etc.)
    
  } catch (statsError) {
    // Ne pas faire planter le workflow si les stats échouent
    logSh(`⚠ Erreur enregistrement stats: ${statsError.toString()}`, 'WARNING');
  }
}

// ============= FONCTIONS UTILITAIRES =============

/**
 * Tester la connectivité de tous les LLMs
 */
async function testAllLLMs() {
  const testPrompt = "Dis bonjour en 5 mots maximum.";
  const results = {};
  
  const allProviders = Object.keys(LLM_CONFIG);
  
  for (const provider of allProviders) {
    try {
      logSh(`🧪 Test ${provider}...`, 'INFO');
      
      const response = await callLLM(provider, testPrompt);
      results[provider] = {
        status: 'SUCCESS',
        response: response,
        model: LLM_CONFIG[provider].model
      };
      
    } catch (error) {
      results[provider] = {
        status: 'ERROR',
        error: error.toString(),
        model: LLM_CONFIG[provider].model
      };
    }
    
    // Petit délai entre tests
    await sleep(500);
  }
  
  logSh(`📊 Tests terminés: ${JSON.stringify(results, null, 2)}`, 'INFO');
  return results;
}

/**
 * Obtenir les providers disponibles (avec clés API valides)
 */
function getAvailableProviders() {
  const available = [];
  
  Object.keys(LLM_CONFIG).forEach(provider => {
    const config = LLM_CONFIG[provider];
    if (config.apiKey && !config.apiKey.startsWith('VOTRE_CLE_')) {
      available.push(provider);
    }
  });
  
  return available;
}

/**
 * Obtenir des statistiques d'usage par provider
 */
async function getUsageStats() {
  try {
    // TODO: Adapter selon votre système de stockage
    // Pour l'instant retourne un message par défaut
    return { message: 'Statistiques non implémentées en Node.js' };
    
  } catch (error) {
    return { error: error.toString() };
  }
}

// ============= MIGRATION DE L'ANCIEN CODE =============

/**
 * Fonction de compatibilité pour remplacer votre ancien callOpenAI()
 * Maintient la même signature pour ne pas casser votre code existant
 */
async function callOpenAI(prompt, personality) {
  return await callLLM('openai', prompt, {}, personality);
}

// ============= EXPORTS POUR TESTS =============

/**
 * Fonction de test rapide
 */
async function testLLMManager() {
  logSh('🚀 Test du LLM Manager Node.js...', 'INFO');
  
  // Test des providers disponibles
  const available = getAvailableProviders();
  logSh('Providers disponibles: ' + available.join(', ') + ' (' + available.length + '/5)', 'INFO');
  
  // Test d'appel simple sur chaque provider disponible
  for (const provider of available) {
    try {
      logSh(`🧪 Test ${provider}...`, 'DEBUG');
      const startTime = Date.now();
      
      const response = await callLLM(provider, 'Dis juste "Test OK"');
      const duration = Date.now() - startTime;
      
      logSh(`✅ Test ${provider} réussi: "${response}" (${duration}ms)`, 'INFO');
      
    } catch (error) {
      logSh(`❌ Test ${provider} échoué: ${error.toString()}`, 'ERROR');
    }
    
    // Petit délai pour éviter rate limits
    await sleep(500);
  }
  
  // Test spécifique OpenAI (compatibilité avec ancien code)
  try {
    logSh('🎯 Test spécifique OpenAI (compatibilité)...', 'DEBUG');
    const response = await callLLM('openai', 'Dis juste "Test OK"');
    logSh('✅ Test OpenAI compatibilité: ' + response, 'INFO');
  } catch (error) {
    logSh('❌ Test OpenAI compatibilité échoué: ' + error.toString(), 'ERROR');
  }
  
  // Afficher les stats d'usage
  try {
    logSh('📊 Récupération statistiques d\'usage...', 'DEBUG');
    const stats = await getUsageStats();
    
    if (stats.error) {
      logSh('⚠ Erreur récupération stats: ' + stats.error, 'WARNING');
    } else if (stats.message) {
      logSh('📊 Stats: ' + stats.message, 'INFO');
    } else {
      // Formatter les stats pour les logs
      Object.keys(stats).forEach(provider => {
        const s = stats[provider];
        logSh(`📈 ${provider}: ${s.calls} appels, ${s.successRate}% succès, ${s.avgDuration}ms moyen`, 'INFO');
      });
    }
  } catch (error) {
    logSh('❌ Erreur lors de la récupération des stats: ' + error.toString(), 'ERROR');
  }
  
  // Résumé final
  const workingCount = available.length;
  const totalProviders = Object.keys(LLM_CONFIG).length;
  
  if (workingCount === totalProviders) {
    logSh(`✅ Test LLM Manager COMPLET: ${workingCount}/${totalProviders} providers opérationnels`, 'INFO');
  } else if (workingCount >= 2) {
    logSh(`✅ Test LLM Manager PARTIEL: ${workingCount}/${totalProviders} providers opérationnels (suffisant pour DNA Mixing)`, 'INFO');
  } else {
    logSh(`❌ Test LLM Manager INSUFFISANT: ${workingCount}/${totalProviders} providers opérationnels (minimum 2 requis)`, 'ERROR');
  }
  
  logSh('🏁 Test LLM Manager terminé', 'INFO');
}

/**
 * Version complète avec test de tous les providers (même non configurés)
 */
async function testLLMManagerComplete() {
  logSh('🚀 Test COMPLET du LLM Manager (tous providers)...', 'INFO');
  
  const allProviders = Object.keys(LLM_CONFIG);
  logSh(`Providers configurés: ${allProviders.join(', ')}`, 'INFO');
  
  const results = {
    configured: 0,
    working: 0,
    failed: 0
  };
  
  for (const provider of allProviders) {
    const config = LLM_CONFIG[provider];
    
    // Vérifier si configuré
    if (!config.apiKey || config.apiKey.startsWith('VOTRE_CLE_')) {
      logSh(`⚙️ ${provider}: NON CONFIGURÉ (clé API manquante)`, 'WARNING');
      continue;
    }
    
    results.configured++;
    
    try {
      logSh(`🧪 Test ${provider} (${config.model})...`, 'DEBUG');
      const startTime = Date.now();
      
      const response = await callLLM(provider, 'Réponds "OK" seulement.', { maxTokens: 100 });
      const duration = Date.now() - startTime;
      
      results.working++;
      logSh(`✅ ${provider}: "${response.trim()}" (${duration}ms)`, 'INFO');
      
    } catch (error) {
      results.failed++;
      logSh(`❌ ${provider}: ${error.toString()}`, 'ERROR');
    }
    
    // Délai entre tests
    await sleep(700);
  }
  
  // Résumé final complet
  logSh(`📊 RÉSUMÉ FINAL:`, 'INFO');
  logSh(`   • Providers total: ${allProviders.length}`, 'INFO');
  logSh(`   • Configurés: ${results.configured}`, 'INFO');
  logSh(`   • Fonctionnels: ${results.working}`, 'INFO');
  logSh(`   • En échec: ${results.failed}`, 'INFO');
  
  const status = results.working >= 4 ? 'EXCELLENT' : 
                 results.working >= 2 ? 'BON' : 'INSUFFISANT';
                 
  logSh(`🏆 STATUS: ${status} (${results.working} LLMs opérationnels)`, 
        status === 'INSUFFISANT' ? 'ERROR' : 'INFO');
  
  logSh('🏁 Test LLM Manager COMPLET terminé', 'INFO');
  
  return {
    total: allProviders.length,
    configured: results.configured,
    working: results.working,
    failed: results.failed,
    status: status
  };
}

// ============= EXPORTS MODULE =============

module.exports = {
  callLLM,
  callOpenAI,
  testAllLLMs,
  getAvailableProviders,
  getUsageStats,
  testLLMManager,
  testLLMManagerComplete,
  LLM_CONFIG
};

