"""Testet die Absicherung der Duplikatpruefung und den Abbruch der Suchrunden.

Laeuft ohne Netzzugriff und ohne Kosten, Datenbank, Modell und Suche sind
durch Testdoubles ersetzt.

Aufruf aus dem Projektstamm:
    venv/bin/python tests/test_qc_und_runden.py
"""
import asyncio
import json
import os
import sys

sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "..", "src"))

import services.post_refresh_qc as qc  # noqa: E402
import agents.eu_researcher as eur  # noqa: E402
from agents.claude_client import ClaudeUsage  # noqa: E402

ok = 0
fail = 0


def pruefe(name, bedingung, extra=""):
    global ok, fail
    if bedingung:
        ok += 1
        print("  OK    " + name)
    else:
        fail += 1
        print("  FEHL  " + name + " " + str(extra))


# ---------------------------------------------------------------------------
# Testdouble fuer die Datenbank
# ---------------------------------------------------------------------------
class FakeCursor:
    def __init__(self, rows):
        self._rows = rows

    async def fetchall(self):
        return self._rows

    async def fetchone(self):
        return self._rows[0] if self._rows else None


class FakeDB:
    """Liefert eine feste Faktenliste und merkt sich die Loeschauftraege."""

    def __init__(self, fakten):
        self.fakten = fakten
        self.geloescht = []

    async def execute(self, sql, params=()):
        if sql.strip().upper().startswith("DELETE"):
            self.geloescht.extend(params)
            return FakeCursor([])
        return FakeCursor(list(self.fakten))


def fakt(fid, claim, status="established", quellen=3):
    return {"id": fid, "claim": claim, "status": status, "sources_count": quellen,
            "evidence": "e", "checked_at": "2026-08-01 10:00:00"}


FAHRPLAN = "Die IMK beschloss einen gemeinsamen Bund-Laender-Fahrplan zum Aufbau der zivilen Verteidigungsfaehigkeit bis 2029"
FAHRPLAN_ANDERS = "Die IMK beschloss einen Bund-Laender-Fahrplan fuer die zivile Verteidigung bis zum Jahr 2029"
BUNDESWEHR = "Die IMK beschloss die institutionelle Einbindung der Bundeswehr in die Innenministerkonferenz"
SOZIAL = "Die IMK beschloss Massnahmen zur haerteren Bekaempfung von organisiertem Sozialmissbrauch"
MILLIARDEN = "Die IMK forderte zusaetzliche Milliardeninvestitionen des Bundes in den Zivilschutz"
ABSCHIEBUNG = "Die Innenminister waren sich einig, dass der Bund bei Abschiebungen mehr leisten muss"
GDP = "Die Gewerkschaft der Polizei bewertete die Beschluesse als grundsaetzlich richtig"
SYRER = "In der Frage der Rueckfuehrung von Syrern besteht ein Konflikt zwischen SPD und CDU"
IMK_DATUM = "Die 225. Innenministerkonferenz fand im Juni 2026 in Hamburg statt"
BESCHLUESSE = "Die IMK fasste insgesamt 66 Beschluesse"

geplante_cluster = []


async def fake_cluster(facts, incident_title):
    return geplante_cluster


qc._haiku_find_duplicate_clusters = fake_cluster


def lauf_qc(fakten, cluster):
    global geplante_cluster
    geplante_cluster = cluster
    db = FakeDB(fakten)
    entfernt = asyncio.run(qc.check_fact_duplicates(db, 49, "Innenministerkonferenz 2026"))
    return entfernt, db.geloescht


print("\nA) Der Fall aus Lage 49, sieben verschiedene Fakten in einer Gruppe")
zehn = [
    fakt(469, FAHRPLAN), fakt(468, IMK_DATUM), fakt(470, BUNDESWEHR),
    fakt(471, SOZIAL), fakt(472, MILLIARDEN), fakt(473, ABSCHIEBUNG),
    fakt(474, SYRER, "disputed"), fakt(475, BESCHLUESSE), fakt(476, GDP),
    fakt(477, "Die IMK befasste sich mit der Umsetzung des europaeischen Asylsystems"),
]
entfernt, geloescht = lauf_qc(zehn, [[468, 469, 470, 471, 472, 473, 475, 476]])
pruefe("A1 unplausible Gruppe wird komplett verworfen", entfernt == 0, entfernt)
pruefe("A2 kein Fakt geloescht", geloescht == [], geloescht)

print("\nB) Echte Dubletten werden weiterhin entfernt")
entfernt, geloescht = lauf_qc(
    [fakt(1, FAHRPLAN, quellen=8), fakt(2, FAHRPLAN_ANDERS, quellen=2),
     fakt(3, BUNDESWEHR), fakt(4, SOZIAL), fakt(5, MILLIARDEN)],
    [[1, 2]])
pruefe("B1 echtes Duplikat entfernt", entfernt == 1, entfernt)
pruefe("B2 der besser belegte Fakt bleibt", geloescht == [2], geloescht)

print("\nC) Kleine Gruppe mit unaehnlichen Fakten wird nicht geloescht")
entfernt, geloescht = lauf_qc(
    [fakt(1, FAHRPLAN), fakt(2, SOZIAL), fakt(3, BUNDESWEHR), fakt(4, MILLIARDEN),
     fakt(5, ABSCHIEBUNG), fakt(6, GDP)],
    [[1, 2]])
pruefe("C1 unaehnlicher Fakt bleibt erhalten", entfernt == 0, entfernt)

print("\nD) Gemischte Gruppe, nur der wirklich aehnliche Fakt faellt weg")
entfernt, geloescht = lauf_qc(
    [fakt(1, FAHRPLAN, quellen=9), fakt(2, FAHRPLAN_ANDERS, quellen=1), fakt(3, SOZIAL),
     fakt(4, BUNDESWEHR), fakt(5, MILLIARDEN), fakt(6, ABSCHIEBUNG),
     fakt(7, GDP), fakt(8, SYRER), fakt(9, BESCHLUESSE), fakt(10, IMK_DATUM)],
    [[1, 2, 3]])
pruefe("D1 genau ein Fakt entfernt", entfernt == 1, entfernt)
pruefe("D2 der aehnliche wurde entfernt", geloescht == [2], geloescht)

print("\nE) Grenzwerte")
pruefe("E1 Anteilsgrenze gesetzt", 0 < qc.DEDUP_MAX_CLUSTER_ANTEIL <= 1, qc.DEDUP_MAX_CLUSTER_ANTEIL)
pruefe("E2 Aehnlichkeitsgrenze gesetzt", 0 < qc.DEDUP_MIN_AEHNLICHKEIT < 1, qc.DEDUP_MIN_AEHNLICHKEIT)
pruefe("E3 verschiedene Sachverhalte liegen unter der Grenze",
       qc._aehnlichkeit(FAHRPLAN, SOZIAL) < qc.DEDUP_MIN_AEHNLICHKEIT,
       round(qc._aehnlichkeit(FAHRPLAN, SOZIAL), 2))
pruefe("E4 echte Dublette liegt ueber der Grenze",
       qc._aehnlichkeit(FAHRPLAN, FAHRPLAN_ANDERS) >= qc.DEDUP_MIN_AEHNLICHKEIT,
       round(qc._aehnlichkeit(FAHRPLAN, FAHRPLAN_ANDERS), 2))
pruefe("E5 bei zwei Fakten bleibt die Gruppengrenze nutzbar",
       max(2, int(2 * qc.DEDUP_MAX_CLUSTER_ANTEIL)) == 2)

# ---------------------------------------------------------------------------
# Suchrunden
# ---------------------------------------------------------------------------
print("\nF) Die Suchphase endet, sobald die Treffergrenze erreicht ist")

runden = {"n": 0}


async def fake_bedrock_research(prompt, model=None, raw_text=False, timeout=None):
    runden["n"] += 1
    # Jede Runde fordert vier Suchen an, das Modell will nie von selbst enden.
    antwort = {"action": "search", "reason": "weiter",
               "queries": [{"q": f"anfrage {runden['n']}-{i}", "market": "de-de",
                            "full_content": False} for i in range(1, 5)]}
    return json.dumps(antwort), ClaudeUsage(input_tokens=100, output_tokens=50, cost_usd=0.05)


async def fake_staan_research(q, market="de-de", extra_snippets=True, max_snippets=4,
                              full_content=False, extra_exclude=None, timeout=None):
    # Jede Suche liefert 20 neue Treffer, nach zwei Runden ist die Grenze voll.
    basis = q.replace(" ", "")
    return [{
        "title": "Treffer " + basis + str(i),
        "hostname": "example.org",
        "url": "https://example.org/" + basis + "/" + str(i),
        "snippet": "Auszug",
        "extra_snippets": [],
        "full_text": "",
    } for i in range(1, 21)]


letzter_prompt = {"text": ""}


async def fake_bedrock_final(prompt, model=None, raw_text=False, timeout=None):
    """Ab dem Abschlussauftrag wird eine Auswahl zurueckgegeben."""
    letzter_prompt["text"] = prompt
    return "[]", ClaudeUsage(input_tokens=100, output_tokens=50, cost_usd=0.05)


async def bedrock_weiche(prompt, model=None, raw_text=False, timeout=None):
    # Der Rundenauftrag traegt die Rundennummer im Kopf, der Abschlussauftrag
    # nicht. Daran laesst sich beides sicher unterscheiden.
    if "Es ist Runde " in prompt:
        return await fake_bedrock_research(prompt, model, raw_text, timeout)
    return await fake_bedrock_final(prompt, model, raw_text, timeout)


eur.call_bedrock = bedrock_weiche
eur.staan_search = fake_staan_research

runden["n"] = 0
text, usage = asyncio.run(eur.run_eu_research(
    title="Innenministerkonferenz 2026", description="", incident_type="research",
    lang_instruction="", existing_context="", preferred_sources_block="",
    output_language="Deutsch", excluded_sources=[], research_language_iso="de",
))
# Die erste Runde fuellt die Grenze von 60 Treffern, danach ist Schluss.
# Ohne die Korrektur liefe die Schleife alle fuenf Runden durch und befragte
# jedes Mal das teuerste Modell, ohne noch zu suchen.
suchrunden = runden["n"]
pruefe("F1 genau eine Suchrunde statt fuenf", suchrunden == 1, suchrunden)
pruefe("F2 vier Leerrunden gespart", eur.EU_RESEARCH_MAX_ROUNDS_RESEARCH - suchrunden == 4,
       eur.EU_RESEARCH_MAX_ROUNDS_RESEARCH - suchrunden)
pruefe("F3 Recherche liefert trotzdem ein Ergebnis", text == "[]", text[:40])
pruefe("F4 Kosten nur fuer die tatsaechlich gelaufene Runde plus Abschluss",
       round(usage.cost_usd, 2) == round(0.05 * 2 + 4 * eur.STAAN_COST_PER_QUERY_USD, 2),
       round(usage.cost_usd, 4))

print("\nErgebnis: " + str(ok) + " bestanden, " + str(fail) + " fehlgeschlagen")
sys.exit(1 if fail else 0)