#!/usr/bin/env python3
"""mentors.py — Business Mentors (personas cố vấn) cho dashboard. CHỈ-ĐỌC.

list   -> danh sách mentor (persona có skill learn/business-mentor) + số khung/mô hình.
detail <id> -> 1 mentor: đặc điểm (giọng) + 'cung cấp gì' (frameworks + mental_models) + cách dùng.
Đọc personas/*.yaml + content/<curriculum>/.
"""
import os
import re
import sys
import json

try:
    import yaml
except Exception:
    yaml = None


def _bundle_root():
    return os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))


ROOT = _bundle_root()
PERSONAS = os.path.join(ROOT, "personas")
CONTENT = os.path.join(ROOT, "content")
SKILLS = os.path.join(ROOT, "skills")

# nhãn tiếng Việt dự phòng khi SKILL.md không có sẵn trong bundle (tier thấp)
SKILL_LABELS = {
    "learn/business-mentor": ("Cố vấn kinh doanh 1-1", "Dạy khung & tư vấn theo tình huống thật của doanh nghiệp bạn."),
    "learn/ai-mentor": ("AI Mentor", "Dạy dùng AI theo giáo trình, mỗi buổi ra 1 đầu ra thật."),
    "operate/startup-kit": ("Dựng bộ khung khởi nghiệp", "Điền BMC, Value Prop… từng bước, lưu vào hồ sơ công ty."),
    "operate/decision-council": ("Hội đồng phản biện AI", "Soi một quyết định đa lăng kính (tài chính/khách/vận hành/rủi ro) trước khi chốt."),
    "operate/kpi": ("Số sức khoẻ tài chính", "LTV, CAC, hoàn vốn (payback) & runway — vốn còn trụ bao lâu."),
    "operate/roi-scorecard": ("Ưu tiên use-case AI", "Xếp hạng ý tưởng AI theo Tác động × Khả thi."),
    "operate/ai-decisions": ("Quyết định AI: Build–Buy & Rủi ro", "Tự xây/Mua/Hợp tác + phân loại rủi ro use-case AI và rào chắn."),
    "operate/pricing": ("Giá & biên lợi nhuận", "Bảng biên LN từng sản phẩm + kịch bản tăng giá."),
    "operate/customer-health": ("Sức khoẻ khách hàng", "Xếp khách Khoẻ/Rủi ro/Nguy cơ rời bỏ + việc giữ chân."),
    "operate/marketing-plan": ("Kế hoạch marketing", "Chiến lược AARRR + ý tưởng + lộ trình 90 ngày."),
    "operate/copywriting": ("Viết nội dung bán hàng", "Landing/quảng cáo/email theo nguyên tắc + tâm lý."),
    "operate/social-content": ("Nội dung mạng xã hội", "Ý tưởng bài + lịch đăng theo nền tảng."),
    "operate/customer-research": ("Nghiên cứu khách hàng", "Voice of Customer: hiểu khách thật sự cần gì."),
    "operate/campaign-launch": ("Ra mắt & chiến dịch", "Nhịp ra mắt + giới thiệu + mồi thu data + PR."),
    "operate/ai-seo": ("Để AI tìm thấy bạn (AEO)", "Tối ưu để ChatGPT/Perplexity/Google AI Overview trích dẫn."),
    "operate/seo": ("SEO Google", "Audit + on-page + dữ liệu có cấu trúc (schema) để được tìm thấy."),
    "operate/company-assessment": ("Đánh giá tình hình công ty", "Đọc hồ sơ đã điền → điểm mạnh, lỗ hổng, việc nên ưu tiên tiếp."),
    "operate/canvas-image": ("Vẽ ảnh canvas", "Render canvas gửi qua Telegram."),
}


def _load_yaml(p):
    try:
        if yaml:
            return yaml.safe_load(open(p, encoding="utf-8")) or {}
    except Exception:
        pass
    return {}


def _is_mentor(pz):
    return "learn/business-mentor" in (pz.get("skills") or [])


def _curriculum(pz):
    return (pz.get("content") or {}).get("curriculum")


def _count_md(base, sub):
    d = os.path.join(base, sub)
    return len([f for f in os.listdir(d) if f.endswith(".md")]) if os.path.isdir(d) else 0


def list_mentors():
    out = []
    if os.path.isdir(PERSONAS):
        for fn in sorted(os.listdir(PERSONAS)):
            if not fn.endswith(".yaml") or fn.startswith("_"):
                continue
            pz = _load_yaml(os.path.join(PERSONAS, fn))
            if not pz or not _is_mentor(pz):
                continue
            cur = _curriculum(pz)
            base = os.path.join(CONTENT, cur) if cur else ""
            fw = _count_md(base, "frameworks") if base else 0
            mm = _count_md(base, "mental_models") if base else 0
            out.append({"id": pz.get("id"), "name": pz.get("display_name"),
                        "summary": pz.get("summary", ""), "when": pz.get("when", ""), "mode": pz.get("mode", ""),
                        "status": pz.get("status", ""), "tiers": pz.get("tiers") or [],
                        "frameworks": fw, "mental_models": mm,
                        "general": (pz.get("role") == "orchestrator"),   # role tường minh: cố vấn TỔNG điều phối
                        "has_content": bool(cur)})
    out.sort(key=lambda m: (not m["general"], m["name"] or ""))   # cố vấn tổng đứng trước
    return {"ok": True, "mentors": out}


def _md_meta(path):
    """H1 title + dòng mô tả đầu (**Là gì:** / **Mục tiêu:**)."""
    title, desc = "", ""
    try:
        for ln in open(path, encoding="utf-8"):
            s = ln.strip()
            if not title and s.startswith("# "):
                title = s[2:].strip()
            elif title and not desc and re.match(r"\*\*(Là gì|Mục tiêu|Là)", s):
                desc = re.sub(r"\*\*[^*]+:?\*\*", "", s).strip(" :")
                break
    except Exception:
        pass
    return title, desc


def _list_md(base, sub, limit=40):
    out = []
    d = os.path.join(base, sub) if base else ""
    if d and os.path.isdir(d):
        for f in sorted(os.listdir(d)):
            if f.endswith(".md"):
                t, ds = _md_meta(os.path.join(d, f))
                out.append({"id": f[:-3], "title": t or f[:-3], "desc": ds})
    return out[:limit]


def _voice(base):
    """Rút 'Tông & nhịp' (traits) + vài câu chữ ký từ voice.md."""
    traits, sig = [], []
    p = os.path.join(base, "voice.md") if base else ""
    if not (p and os.path.isfile(p)):
        return traits, sig
    sec = None
    for ln in open(p, encoding="utf-8"):
        s = ln.rstrip()
        if s.startswith("## "):
            h = s[3:].lower()
            sec = "tone" if ("tông" in h or "nhịp" in h) else ("sig" if "chữ ký" in h else None)
            continue
        if sec == "tone" and s.strip().startswith("- "):
            t = re.sub(r"[*`]", "", s.strip()[2:]).strip()
            if t:
                traits.append(t)
        elif sec == "sig":
            m = re.match(r"^\d+\.\s*(.+)$", s.strip())
            if m:
                t = re.sub(r"\*\([^)]*\)\*", "", m.group(1)).strip().strip('"').strip()
                if t:
                    sig.append(t)
    return traits[:7], sig[:8]


def _skill_meta(sid):
    """skill id → {id, name, desc}. Đọc SKILL.md nếu có; nếu không, dùng nhãn dự phòng."""
    sid2 = re.sub(r"[^a-z0-9/_-]", "", str(sid or ""))
    p = os.path.join(SKILLS, *sid2.split("/")) + os.sep + "SKILL.md"
    skmd_name, skmd_desc = "", ""
    try:
        t = open(p, encoding="utf-8").read()
        if t.startswith("---") and yaml:
            y = yaml.safe_load(t.split("---", 2)[1]) or {}
            skmd_name = (y.get("name") or "").strip()
            skmd_desc = (y.get("description") or "").strip()
    except Exception:
        pass
    lbl = SKILL_LABELS.get(sid2)
    name = (lbl[0] if lbl else "") or skmd_name or sid2.split("/")[-1]   # ưu tiên nhãn VN dễ đọc
    desc = skmd_desc or (lbl[1] if lbl else "")                          # ưu tiên mô tả thật từ SKILL.md
    if desc:
        desc = re.split(r"(?<=[.!?。])\s", desc)[0].strip()
        if len(desc) > 140:
            desc = desc[:140].rstrip() + "…"
    return {"id": sid, "name": name, "desc": desc}


def _lessons(base):
    """Curriculum dạng bài học (vd ai-bos): đọc 00_meta.yaml → [{id,title,stage,status}]."""
    meta = os.path.join(base, "00_meta.yaml") if base else ""
    if not (yaml and meta and os.path.isfile(meta)):
        return []
    try:
        m = yaml.safe_load(open(meta, encoding="utf-8")) or {}
    except Exception:
        return []
    out = []
    for L in (m.get("lessons") or []):
        title = ""
        if L.get("path"):
            fp = os.path.join(CONTENT, L["path"])
            try:                                # ưu tiên frontmatter title của bài học
                t = open(fp, encoding="utf-8").read()
                if t.startswith("---") and yaml:
                    title = ((yaml.safe_load(t.split("---", 2)[1]) or {}).get("title") or "").strip()
            except Exception:
                pass
            if not title:
                title = _md_meta(fp)[0]
        out.append({"id": L.get("id"), "title": title or L.get("id", ""),
                    "stage": L.get("stage", ""), "status": L.get("status", "")})
    return out


def _kb_topics(rel):
    """Kho tri thức nền persona dựa vào (vd content/knowledge_base/) → [{id,title,desc}].
    Đọc frontmatter title (dạng 'Tên: mô tả'). Theo tier: instance chỉ có phần KB được ship."""
    rel = (rel or "").strip().strip("/")
    if not rel:
        return []
    d = os.path.join(ROOT, *rel.split("/"))
    out = []
    if os.path.isdir(d):
        for f in sorted(os.listdir(d)):
            if not f.endswith(".md") or f.startswith("_"):
                continue
            title = ""
            try:
                t = open(os.path.join(d, f), encoding="utf-8").read()
                if t.startswith("---") and yaml:
                    title = ((yaml.safe_load(t.split("---", 2)[1]) or {}).get("title") or "").strip()
            except Exception:
                pass
            if not title:
                title = _md_meta(os.path.join(d, f))[0] or f[:-3]
            name, _, desc = title.partition(":")
            out.append({"id": f[:-3], "title": name.strip(), "desc": desc.strip()})
    return out


def detail(mid):
    mid = re.sub(r"[^a-z0-9_]", "", (mid or "").lower())
    p = os.path.join(PERSONAS, mid + ".yaml")
    if not mid or not os.path.isfile(p):
        return {"ok": False, "error": "not_found"}
    pz = _load_yaml(p)
    cur = _curriculum(pz)
    base = os.path.join(CONTENT, cur) if cur else ""
    traits, sig = _voice(base)
    fws, mms = _list_md(base, "frameworks"), _list_md(base, "mental_models")
    is_general = (pz.get("role") == "orchestrator")     # role tường minh: cố vấn TỔNG
    specialists = []
    if is_general:                                       # liệt kê chuyên gia mentor tổng có thể gọi
        for m in list_mentors().get("mentors", []):
            if m["id"] != mid and not m.get("general"):
                specialists.append({"id": m["id"], "name": m["name"], "summary": m["summary"]})
    return {"ok": True, "id": mid, "name": pz.get("display_name"), "summary": pz.get("summary", ""),
            "when": pz.get("when", ""),
            "mode": pz.get("mode", ""), "status": pz.get("status", ""), "tiers": pz.get("tiers") or [],
            "org_roles": (pz.get("access") or {}).get("org_roles") or [],
            "general": is_general, "specialists": specialists,
            "skills": [_skill_meta(s) for s in (pz.get("skills") or [])],
            "frameworks": fws, "mental_models": mms,
            "lessons": _lessons(base),
            "knowledge": _kb_topics((pz.get("content") or {}).get("knowledge_base", "")),
            "has_heuristics": bool(base and os.path.isfile(os.path.join(base, "heuristics.md"))),
            "traits": traits, "signatures": sig}


def main():
    a = sys.argv[1:]
    cmd = a[0] if a else "list"
    if cmd == "list":
        out = list_mentors()
    elif cmd == "detail":
        out = detail(a[1] if len(a) > 1 else "")
    else:
        out = {"ok": False, "error": "unknown cmd"}
    print(json.dumps(out, ensure_ascii=False))
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())