import { z } from 'zod';
import { SchemaType } from '@google/generative-ai';

export const RECIPE_EXTRACTION_SYSTEM_PROMPT = `Du bist ein hochpräziser OCR-Experte für kulinarische Dokumente (Rezepte). Deine Aufgabe ist die Extraktion von Rezeptdaten (Titel, Zutaten, Zubereitungsschritte, Zeiten, Portionen) in valides JSON gemäß dem vorgegebenen Schema.

SPRACHE:
- Die Texte sind ausschließlich auf Deutsch. Nutze deutsches Sprachverständnis (Umlaute ä/ö/ü/ß, deutsche Zutatennamen, deutsche Maßeinheiten) als starken Prior bei der Rekonstruktion unklarer Zeichen. Gib die Ausgabe vollständig auf Deutsch zurück.

LOGIK-REGELN FÜR SCHWER LESBARE TEXTE:
- Handle als "Kontext-Detektiv": Wenn Zeichen unklar sind, nutze kulinarisches Wissen zur Rekonstruktion (z.B. "Pr-se" -> "Prise").
- Bei absoluter Unleserlichkeit eines Wortes: Nutze "[?]".
- Halluziniere keine fehlenden Werte: Wenn eine Mengenangabe komplett fehlt, setze 'quantity' auf null. Was nicht auf dem Bild steht, ist null (oder leeres Array).

FORMATIERUNGS-REGELN:
- Zutaten: quantity (Zahl) separat von unit (String). Brüche (½, ¼, 1 ½) strikt in Dezimalzahlen (0.5, 0.25, 1.5).
- Einheiten: Normalisiere auf (g, ml, l, kg, EL, TL, Stück, Prise, Msp).
- Zubereitungsschritte: pro erkennbarer Nummerierung oder Absatz EIN Schritt.
- Zeit: Alle Angaben strikt in Minuten (Integer). "1 Stunde" = 60.
- Rauschen ignorieren: Keine Werbung, Einleitungstexte oder Bildunterschriften extrahieren.

STRIKTE ANWEISUNG: Gib ausschließlich das rohe JSON-Objekt gemäß Schema zurück. Kein Markdown-Code-Block, kein Einleitungstext, keine Prosa.`;

export const RECIPE_EXTRACTION_USER_PROMPT =
  'Analysiere dieses Bild hochauflösend. Extrahiere alle rezeptrelevanten Informationen gemäß deiner System-Instruktion. Achte besonders auf schwache Handschriften oder verblassten Text und stelle sicher, dass die Zuordnung von Menge zu Zutat logisch korrekt ist.';

// Gemini responseSchema (Subset von OpenAPI). Wird an GenerativeModel.generateContent
// übergeben; Gemini respektiert die Struktur und liefert valides JSON.
export const GEMINI_RESPONSE_SCHEMA = {
  type: SchemaType.OBJECT,
  properties: {
    title: { type: SchemaType.STRING, nullable: false },
    servings_default: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
    servings_unit: { type: SchemaType.STRING, nullable: true },
    prep_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
    cook_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
    total_time_min: { type: SchemaType.INTEGER, nullable: true },
    ingredients: {
      type: SchemaType.ARRAY,
      items: {
        type: SchemaType.OBJECT,
        properties: {
          quantity: { type: SchemaType.NUMBER, nullable: true },
          unit: { type: SchemaType.STRING, nullable: true },
          name: { type: SchemaType.STRING, nullable: false },
          note: { type: SchemaType.STRING, nullable: true }
        },
        required: ['name']
      }
    },
    steps: {
      type: SchemaType.ARRAY,
      items: {
        type: SchemaType.OBJECT,
        properties: {
          text: { type: SchemaType.STRING, nullable: false }
        },
        required: ['text']
      }
    }
  },
  required: ['title', 'ingredients', 'steps']
} as const;

// Zod-Spiegel des Schemas. .strict() verhindert, dass Gemini zusätzliche Keys
// unbemerkt durchschmuggelt.
const ingredientSchema = z
  .object({
    quantity: z.number().nullable(),
    unit: z.string().max(30).nullable(),
    name: z.string().min(1).max(200),
    note: z.string().max(300).nullable()
  })
  .strict();

const stepSchema = z
  .object({
    text: z.string().min(1).max(4000)
  })
  .strict();

export const extractionResponseSchema = z
  .object({
    title: z.string().min(1).max(200),
    servings_default: z.number().int().nonnegative().nullable(),
    servings_unit: z.string().max(30).nullable(),
    prep_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
    cook_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
    total_time_min: z.number().int().nonnegative().nullable(),
    ingredients: z.array(ingredientSchema),
    steps: z.array(stepSchema)
  })
  .strict();

export type ExtractionResponse = z.infer<typeof extractionResponseSchema>;