from typing import List, Optional

DEFAULT_CATEGORIES = ["材料", "功能", "用途", "使用族群", "特性"]

CATEGORY_DESCRIPTIONS = {
    "材料": "物件由什麼材料組成",
    "功能": "物件能做什麼",
    "用途": "物件在什麼場景使用",
    "使用族群": "誰會使用這個物件",
    "特性": "物件有什麼特徵",
}


def get_attribute_prompt(query: str, categories: Optional[List[str]] = None) -> str:
    """Generate prompt with causal chain structure."""

    prompt = f"""分析「{query}」的屬性，以因果鏈方式呈現：材料→功能→用途→使用族群。

請列出 3-5 種材料，每種材料延伸出完整因果鏈。

JSON 格式：
{{"name": "{query}", "children": [{{"name": "材料名", "category": "材料", "children": [{{"name": "功能名", "category": "功能", "children": [{{"name": "用途名", "category": "用途", "children": [{{"name": "族群名", "category": "使用族群"}}]}}]}}]}}]}}

只回傳 JSON。"""

    return prompt


def get_step1_attributes_prompt(query: str) -> str:
    """Step 1: 生成各類別的屬性列表（平行結構）"""
    return f"""/no_think
分析「{query}」，列出以下四個類別的屬性。每個類別列出 3-5 個常見屬性。

只回傳 JSON，格式如下：
{{"materials": ["材料1", "材料2", "材料3"], "functions": ["功能1", "功能2", "功能3"], "usages": ["用途1", "用途2", "用途3"], "users": ["族群1", "族群2", "族群3"]}}

物件：{query}"""


def get_step2_causal_chain_prompt(
    query: str,
    materials: List[str],
    functions: List[str],
    usages: List[str],
    users: List[str],
    existing_chains: List[dict],
    chain_index: int
) -> str:
    """Step 2: 生成單條因果鏈"""
    existing_chains_text = ""
    if existing_chains:
        chains_list = [
            f"- {c['material']} → {c['function']} → {c['usage']} → {c['user']}"
            for c in existing_chains
        ]
        existing_chains_text = f"""
【已生成的因果鏈，請勿重複】
{chr(10).join(chains_list)}
"""

    return f"""/no_think
為「{query}」生成第 {chain_index} 條因果鏈。

【可選材料】{', '.join(materials)}
【可選功能】{', '.join(functions)}
【可選用途】{', '.join(usages)}
【可選族群】{', '.join(users)}
{existing_chains_text}
【規則】
1. 從每個類別選擇一個屬性，組成合理的因果鏈
2. 因果關係必須合邏輯（材料決定功能，功能決定用途，用途決定族群）
3. 不要與已生成的因果鏈重複

只回傳 JSON：
{{"material": "選擇的材料", "function": "選擇的功能", "usage": "選擇的用途", "user": "選擇的族群"}}"""


def get_flat_attribute_prompt(query: str, categories: Optional[List[str]] = None) -> str:
    """Generate prompt with flat/parallel categories (original design)."""
    cats = categories if categories else DEFAULT_CATEGORIES

    # Build category list
    category_lines = []
    for cat in cats:
        desc = CATEGORY_DESCRIPTIONS.get(cat, f"{cat}的相關屬性")
        category_lines.append(f"- {cat}：{desc}")

    categories_text = "\n".join(category_lines)

    prompt = f"""/no_think
你是一個物件屬性分析專家。請將用戶輸入的物件拆解成以下屬性類別。

【必須包含的類別】
{categories_text}

【重要】回傳格式必須是合法的 JSON，每個節點都必須有 "name" 欄位：

```json
{{
  "name": "物件名稱",
  "children": [
    {{
      "name": "類別名稱",
      "children": [
        {{"name": "屬性1"}},
        {{"name": "屬性2"}}
      ]
    }}
  ]
}}
```

只回傳 JSON，不要有任何其他文字。

用戶輸入：{query}"""

    return prompt