"""MDX 01~03에서 17개 단위를 각각 추출.
중목차는 '제목만'이 아니라 소목차/블릿 내용까지 포함한 의미 단위로 처리."""
import re
from pathlib import Path

MDX_DIR = Path(r"d:\ad-hoc\kei\design_agent\samples\mdx_batch")


def read_mdx(fname):
    with open(MDX_DIR / fname, encoding="utf-8") as f:
        content = f.read()
    # frontmatter 제거
    content = re.sub(r"^---.*?---", "", content, flags=re.DOTALL).strip()
    # import 문 제거
    content = re.sub(r"^import .*$", "", content, flags=re.MULTILINE)
    return content


def extract_details_blocks(text):
    """<details>...</details> 블록들 반환. [(full_match, inner_text), ...]"""
    pattern = re.compile(r"<details>.*?</details>", re.DOTALL)
    return pattern.findall(text)


def remove_details(text):
    """<details>...</details> 블록 제거"""
    return re.sub(r"<details>.*?</details>", "", text, flags=re.DOTALL)


def extract_markdown_tables(text):
    """| ... | ... | 형식 표 블록들 반환."""
    lines = text.split("\n")
    tables = []
    current = []
    in_table = False
    for ln in lines:
        stripped = ln.strip()
        if re.match(r"^\|.*\|", stripped):
            current.append(ln)
            in_table = True
        elif in_table:
            # 표 끝
            if current:
                tables.append("\n".join(current))
            current = []
            in_table = False
    if current:
        tables.append("\n".join(current))
    return tables


def extract_images(text):
    """![alt](src) 이미지. [(alt, src), ...]"""
    pattern = re.compile(r"!\[([^\]]*)\]\(([^)]+)\)")
    return pattern.findall(text)


def get_section(text, level, title_pattern, title_weight=3):
    """특정 레벨의 섹션 제목 + 본문 추출.
    title_weight: 제목을 본문 맨 앞에 N번 반복해서 가중치 부여 (BM25/TF-IDF에서 자동으로 높은 점수).
    0으로 주면 제목 제외 (구버전 동작)."""
    prefix = "#" * level
    lines = text.split("\n")
    start = None
    title_text = ""
    for i, ln in enumerate(lines):
        m = re.match(rf"^{prefix}\s+{title_pattern}", ln)
        if m:
            start = i
            title_text = ln[level:].strip()
            break
    if start is None:
        return ""
    end = len(lines)
    for i in range(start + 1, len(lines)):
        ln = lines[i]
        m = re.match(r"^(#+)\s", ln)
        if m and len(m.group(1)) <= level:
            end = i
            break
    body = "\n".join(lines[start + 1:end]).strip()
    if title_weight > 0 and title_text:
        title_block = "\n".join([title_text] * title_weight)
        return (title_block + "\n\n" + body).strip()
    return body


def extract_units():
    """17개 단위를 추출해서 {unit_id: text} dict 반환"""
    mdx01 = read_mdx("01.mdx")
    mdx02 = read_mdx("02.mdx")
    mdx03 = read_mdx("03.mdx")

    units = {}

    # ═══════ MDX01 ═══════
    # intro: 첫 ## 이전 텍스트, <details>는 제외
    intro_block = mdx01.split("\n## ")[0]
    # intro의 <details>
    details01 = extract_details_blocks(intro_block)
    # intro 본문 (details 제외)
    units["MDX01-intro"] = remove_details(intro_block).strip()
    units["MDX01-intro-details"] = details01[0] if details01 else ""

    # ## 1. 용어 정의
    sec01_1 = get_section(mdx01, 2, "1\\. 용어 정의")
    units["MDX01-1"] = sec01_1

    # ## 2. 용어간 상호관계 — 본문은 details 제외, 이미지 제외
    sec01_2 = get_section(mdx01, 2, "2\\. 용어간 상호관계")
    sec01_2_main = remove_details(sec01_2)
    # 이미지 제거
    sec01_2_main = re.sub(r"!\[[^\]]*\]\([^)]+\)", "", sec01_2_main).strip()
    units["MDX01-2"] = sec01_2_main

    # 이미지 단위
    imgs01_2 = extract_images(sec01_2)
    if imgs01_2:
        alt, src = imgs01_2[0]
        units["MDX01-2-image"] = f"{alt} {src}"
    else:
        units["MDX01-2-image"] = ""

    # <details> (비교표)
    details01_2 = extract_details_blocks(sec01_2)
    units["MDX01-2-details"] = details01_2[0] if details01_2 else ""

    # ═══════ MDX02 ═══════
    # ## 1. DX의 궁극적 목표 — 이미지 제외
    sec02_1 = get_section(mdx02, 2, "1\\. DX의 궁극적 목표")
    sec02_1_main = re.sub(r"!\[[^\]]*\]\([^)]+\)", "", sec02_1).strip()
    units["MDX02-1"] = sec02_1_main
    imgs02_1 = extract_images(sec02_1)
    units["MDX02-1-image"] = f"{imgs02_1[0][0]} {imgs02_1[0][1]}" if imgs02_1 else ""

    # ## 2. 주체별 기대효과 (컨테이너 — 소목차+블릿 전체 포함)
    sec02_2 = get_section(mdx02, 2, "2\\. DX 기반 Process 혁신")
    units["MDX02-2"] = sec02_2  # 소목차까지 다 포함

    # ### 2.1 업무 수행 과정의 변화
    sec02_2_1 = get_section(mdx02, 3, "2\\.1 업무 수행 과정")
    units["MDX02-2.1"] = sec02_2_1

    # ### 2.2 DX 시행 주체별 기대효과
    sec02_2_2 = get_section(mdx02, 3, "2\\.2 DX 시행 주체별")
    units["MDX02-2.2"] = sec02_2_2

    # 2.2 안의 표만
    tables02_2_2 = extract_markdown_tables(sec02_2_2)
    units["MDX02-2.2-table"] = tables02_2_2[0] if tables02_2_2 else ""

    # ═══════ MDX03 ═══════
    # ## 1. 필수 요건
    sec03_1 = get_section(mdx03, 2, "1\\. DX 시행을 위한 필수 요건")
    units["MDX03-1"] = sec03_1

    # ## 2. Process/Product 혁신 (컨테이너)
    sec03_2 = get_section(mdx03, 2, "2\\. Process의 혁신과 Product")
    units["MDX03-2"] = sec03_2

    # ### 2.1 과정(Process)의 혁신
    sec03_2_1 = get_section(mdx03, 3, "2\\.1 과정\\(Process\\)의 혁신")
    units["MDX03-2.1"] = sec03_2_1

    # 2.1 안의 표만
    tables03_2_1 = extract_markdown_tables(sec03_2_1)
    units["MDX03-2.1-table"] = tables03_2_1[0] if tables03_2_1 else ""

    # ### 2.2 결과(Product)의 변화
    sec03_2_2 = get_section(mdx03, 3, "2\\.2 결과\\(Product\\)의 변화")
    units["MDX03-2.2"] = sec03_2_2

    return units


if __name__ == "__main__":
    units = extract_units()
    print(f"총 {len(units)}개 단위 추출\n")
    for uid, text in units.items():
        preview = text[:80].replace("\n", " ").strip()
        print(f"  {uid:25s} [{len(text):4d}자] {preview}...")