import io
import asyncio
import os
import traceback

from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.checkpoint.postgres.aio import AsyncPostgresSaver
from pypdf import PdfReader
from telegram import (
    InlineKeyboardButton,
    InlineKeyboardMarkup,
    KeyboardButton,
    ReplyKeyboardMarkup,
    Update,
)
from telegram.ext import (
    ApplicationBuilder,
    CommandHandler,
    ContextTypes,
    MessageHandler,
    filters,
)

from vacancies.conf.settings import DB_URI
from vacancies.main.models import Customer, CustomerCV
from vacancies.main.vector_store import (
    add_vectors,
    batch_extract_features,
    get_next_vacancy,
    embed_features,
)

SYSTEM_PROMPT = """
Ты — карьерный копилот для ИТ. Ты можешь отвечать на любые вопросы по тематике карьеры.
У тебя есть доступ к резюме пользователя при необходимости.
Пиши кратко (до 5–6 строк, буллеты приветствуются).
После полезного ответа предложи что-нибудь, чем ты можешь помочь еще.
Отвечай простым текстом, не используй форматирование markdown.
"""


async def get_user_resume(user_id: int):
    """Получает резюме пользователя для подбора вакансий."""
    customer_cv = await CustomerCV.objects.filter(customer__telegram_id=user_id).afirst()
    return customer_cv.content if customer_cv else ""


async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    await Customer.objects.aget_or_create(
        telegram_id=update.effective_user.id,
        defaults=dict(
            username=update.effective_user.username,
            chat_id=update.effective_chat.id,
        ),
    )
    keyboard = [[KeyboardButton("Получить следующую вакансию")]]
    reply_markup = ReplyKeyboardMarkup(keyboard, resize_keyboard=True, one_time_keyboard=False)
    text = "Привет! Я карьерный копилот: помогу с работой, интервью и расскажу новости по рынку, специально для тебя. С чего начнем?"
    await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text=text, reply_markup=reply_markup)


async def next_vacancy(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    await context.bot.send_message(update.effective_chat.id, "📝 Обрабатываю твой запрос. Пожалуйста, подождите...")

    customer_cv = await CustomerCV.objects.filter(customer__telegram_id=update.effective_user.id).afirst()
    if not customer_cv:
        message = "Пришлите мне свое резюме, чтобы я мог подобрать вам вакансии!"
        await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text=message)
        return

    result = get_next_vacancy(customer_cv)
    if not result:
        message = "Вакансии закончились, возвращайтесь позже!"
        await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text=message)
        return

    recommendation, vacancy_content, link = result

    await context.bot.send_message(
        chat_id=update.effective_chat.id,
        text=vacancy_content,
        reply_markup=InlineKeyboardMarkup([[
            InlineKeyboardButton("Откликнуться", url=link),
        ]]),
    )


async def prompt(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    async with AsyncPostgresSaver.from_conn_string(DB_URI) as checkpointer:
        agent = create_agent(
            model=ChatOpenAI(model_name="gpt-5-mini", reasoning_effort="minimal"),
            tools=[get_user_resume],
            system_prompt=SYSTEM_PROMPT,
            checkpointer=checkpointer,
        )

        message = await context.bot.send_message(update.effective_chat.id, "📝 Обрабатываю твой запрос. Пожалуйста, подождите...")

        response = await agent.ainvoke(
            input={"messages": [{"role": "user", "content": f'user_id = {update.effective_user.id}\n{update.message.text}'}]},
            config={"configurable": {"thread_id": update.effective_user.id}},
        )

        await context.bot.editMessageText(response['messages'][-1].content, update.effective_chat.id, message.id)


async def error_handler(update: object, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    traceback.print_exception(context.error)
    await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="Произошла ошибка. Повтоите попытку позже.")


async def handle_document(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    message = await context.bot.send_message(update.effective_chat.id, "📝 Обрабатываю твой запрос. Пожалуйста, подождите...")

    if not update.message.document:
        await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="Не удалось прочитать информацию из файла! Попробуйте другой формат.")
        return

    buffer = io.BytesIO()
    file = await update.message.document.get_file()
    await file.download_to_memory(buffer)
    reader = PdfReader(buffer)
    resume = "\n".join(page.extract_text() for page in reader.pages)

    customer = await Customer.objects.aget(telegram_id=update.effective_user.id)
    customer_cv, _ = await CustomerCV.objects.aupdate_or_create(customer=customer, defaults=dict(
        content=resume,
    ))

    def upload_vectors():
        features = batch_extract_features([customer_cv.content])[0]
        add_vectors(
            "cvs",
            customer_cv.id,
            features.model_dump(),
            {'content': customer_cv.content, 'features_json': features.model_dump()},
            embed_features(features.model_dump()),
        )

    await asyncio.to_thread(upload_vectors)

    await context.bot.editMessageText("Отлично! Запомнил Ваше резюме.", update.effective_chat.id, message.id)


application = ApplicationBuilder().token(os.environ["BOT_TOKEN"]).concurrent_updates(True).build()
application.add_handler(CommandHandler('start', start, block=False))
application.add_handler(MessageHandler(filters.Text("Получить следующую вакансию"), next_vacancy, block=False))
application.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & (~filters.COMMAND), prompt, block=False))
application.add_handler(MessageHandler((filters.Document.ALL | filters.PHOTO) & (~filters.COMMAND), handle_document, block=False))
application.add_error_handler(error_handler)