"""ChatHandler subclass que filtra rich types, traduz strings e grava
1 row por turno em `events.vanna_ai` (via `EventSink`).

- Whitelist de rich.type: tudo que não esteja em ALLOWED_RICH_TYPES é dropado
  antes de virar chunk SSE. Reduz ruído na UI (sem status_card, task_tracker,
  notification, log_viewer, etc.).
- Tradução: strings hardcoded em inglês emitidas por
  vanna/src/vanna/core/agent/agent.py (Response complete, Ready for next
  message, etc.) viram PT via tabela exata. Não regex — quem cair fora da
  tabela passa intocado.
- Captura de turno: cria um TurnRecord no início do stream, acumula
  resposta (rich.type=='text'), e flush via EventSink no `finally`. Hooks
  de tools/SQL/charts vivem em `agent.py` e `viz_tool.py` e escrevem no
  mesmo TurnRecord via ContextVar.
"""

from __future__ import annotations

from typing import AsyncGenerator, Optional

from vanna.core import Agent
from vanna.servers.base import ChatHandler, ChatRequest, ChatStreamChunk

from events_sink import EventSink, TurnRecord, reset_turn, set_turn

ALLOWED_RICH_TYPES = frozenset(
    {
        "text",
        "dataframe",
        "chart",
        "status_bar_update",
        "chat_input_update",
    }
)


TRANSLATIONS = {
    # status_bar_update — message
    "Ready": "Pronto",
    "Workflow complete": "Fluxo concluído",
    "Response complete": "Resposta concluída",
    "Processing your request...": "Processando sua solicitação...",
    "Executing tools...": "Executando ferramentas...",
    "Tool limit reached": "Limite de ferramentas atingido",
    "Error occurred": "Ocorreu um erro",
    # status_bar_update — detail
    "Choose an option or type a message": "Escolha uma opção ou digite uma mensagem",
    "Analyzing query": "Analisando consulta",
    "Ready for next message": "Pronto para a próxima mensagem",
    "An unexpected error occurred while processing your message": "Ocorreu um erro inesperado ao processar sua mensagem",
    # chat_input_update — placeholder
    "Try again...": "Tente novamente...",
    "Ask a question...": "Faça uma pergunta...",
    "Ask a follow-up question...": "Faça uma pergunta complementar...",
    "Continue the task or ask me something else...": "Continue a tarefa ou pergunte outra coisa...",
    # dataframe — title
    "Query Results": "Resultados",
}


def _translate(value):
    if isinstance(value, str):
        return TRANSLATIONS.get(value, value)
    return value


def _rewrite_dataframe(data: dict) -> None:
    """Reescreve title/description do DataFrameComponent em pt-BR.

    title "Query Results" → "Resultados" (via TRANSLATIONS).
    description "SQL query returned N rows with M columns" — string dinâmica
    do upstream (run_sql.py:112). Substituímos por contagem PT sem mencionar
    "query"/SQL, usando os campos row_count/column_count que já vêm no chunk.
    """
    if "description" in data and isinstance(data["description"], str):
        if data["description"].startswith("SQL query returned"):
            rows = data.get("row_count", 0)
            cols = data.get("column_count", 0)
            row_word = "linha" if rows == 1 else "linhas"
            col_word = "coluna" if cols == 1 else "colunas"
            data["description"] = f"{rows} {row_word} em {cols} {col_word}"


class FilteringChatHandler(ChatHandler):
    """Filtra rich.type, traduz UI strings, e grava 1 row por turno."""

    def __init__(self, agent: Agent, event_sink: Optional[EventSink] = None):
        super().__init__(agent)
        self._sink = event_sink

    async def handle_stream(
        self, request: ChatRequest
    ) -> AsyncGenerator[ChatStreamChunk, None]:
        qp = request.request_context.query_params or {}
        rec = TurnRecord(
            conversation_id=request.conversation_id or "",
            request_id=request.request_id or "",
            question=request.message or "",
            program_id=str(qp.get("program_id", "")),
            store_id=str(qp.get("store_id", "")),
            user_id=str(qp.get("user_id", "")),
        )
        token = set_turn(rec)
        try:
            async for chunk in super().handle_stream(request):
                if not rec.conversation_id:
                    rec.conversation_id = chunk.conversation_id
                if not rec.request_id:
                    rec.request_id = chunk.request_id

                rich = chunk.rich or {}
                rich_type = rich.get("type")
                if rich_type not in ALLOWED_RICH_TYPES:
                    continue

                data = rich.get("data")
                if isinstance(data, dict):
                    for field_name in ("message", "detail", "placeholder", "title"):
                        if field_name in data:
                            data[field_name] = _translate(data[field_name])

                    if rich_type == "dataframe":
                        _rewrite_dataframe(data)
                    elif rich_type == "text":
                        content = data.get("content")
                        if isinstance(content, str) and content:
                            rec.response_parts.append(content)

                yield chunk
        except Exception as e:
            rec.status = "error"
            rec.error_message = str(e)
            raise
        finally:
            reset_turn(token)
            if self._sink is not None:
                await self._sink.flush(rec)