"""Expert Transformation Agent 提示詞模組"""

from typing import List, Optional


def get_expert_generation_prompt(
    query: str,
    categories: List[str],
    expert_count: int,
    custom_experts: Optional[List[str]] = None
) -> str:
    """Step 0: 生成專家團隊（不依賴主題，純隨機多元）"""
    import time
    import random

    custom_text = ""
    if custom_experts and len(custom_experts) > 0:
        custom_text = f"（已指定：{', '.join(custom_experts[:expert_count])}）"

    # 加入時間戳和隨機數來增加多樣性
    seed = int(time.time() * 1000) % 10000
    diversity_hints = [
        "冷門、非主流、跨領域",
        "罕見職業、新興領域、邊緣學科",
        "非傳統、創新、小眾專業",
        "未來趨向、實驗性、非常規",
        "跨文化、混合領域、獨特視角"
    ]
    hint = random.choice(diversity_hints)

    return f"""/no_think
隨機組建 {expert_count} 個來自完全不同領域的專家團隊{custom_text}。

【創新要求】（隨機種子:{seed}）
- 優先選擇{hint}的專家
- 避免常見職業（如醫生、工程師、教師、律師等）
- 每個專家必須來自完全不相關的領域
- 越罕見、越創新越好

回傳 JSON：
{{"experts": [{{"id": "expert-0", "name": "職業", "domain": "領域", "perspective": "角度"}}, ...]}}

規則：
- id 為 expert-0 到 expert-{expert_count - 1}
- name 填寫職業名稱（非人名），2-5字
- domain 要具體且獨特，不可重複類型"""


def get_expert_keyword_generation_prompt(
    category: str,
    attribute: str,
    experts: List[dict],  # List[ExpertProfile]
    keywords_per_expert: int = 1
) -> str:
    """Step 1: 專家視角關鍵字生成"""
    experts_info = ", ".join([f"{exp['id']}:{exp['name']}({exp['domain']})" for exp in experts])

    return f"""/no_think
專家團隊：{experts_info}
屬性：「{attribute}」（{category}）

每位專家從自己的專業視角為此屬性生成 {keywords_per_expert} 個創新關鍵字（2-6字）。
關鍵字要反映該專家領域的獨特思考方式。

回傳 JSON：
{{"keywords": [{{"keyword": "詞彙", "expert_id": "expert-X", "expert_name": "名稱"}}, ...]}}

共需 {len(experts) * keywords_per_expert} 個關鍵字。"""


def get_single_description_prompt(
    query: str,
    keyword: str,
    expert_id: str,
    expert_name: str,
    expert_domain: str
) -> str:
    """Step 2: 為單一關鍵字生成描述"""
    return f"""/no_think
物件：「{query}」
專家：{expert_name}（{expert_domain}）
關鍵字：{keyword}

從這位專家的視角，生成一段創新應用描述（15-30字），說明如何將「{keyword}」的概念應用到「{query}」上。

回傳 JSON：
{{"description": "應用描述"}}"""