package extract

import "encoding/json"

// Diese Typen bilden nur den Ausschnitt der Anthropic-Messages-API ab,
// den die Extraktion tatsächlich braucht (Tool-Use für strukturierte
// Ausgabe) — kein vollständiger API-Client.

type messageRequest struct {
	Model      string     `json:"model"`
	MaxTokens  int        `json:"max_tokens"`
	System     string     `json:"system,omitempty"`
	Messages   []message  `json:"messages"`
	Tools      []tool     `json:"tools"`
	ToolChoice toolChoice `json:"tool_choice"`
}

type message struct {
	Role    string         `json:"role"`
	Content []contentBlock `json:"content"`
}

type contentBlock struct {
	Type   string       `json:"type"`
	Text   string       `json:"text,omitempty"`
	Source *imageSource `json:"source,omitempty"`
}

type imageSource struct {
	Type      string `json:"type"`
	MediaType string `json:"media_type"`
	Data      string `json:"data"`
}

type tool struct {
	Name        string          `json:"name"`
	Description string          `json:"description"`
	InputSchema toolInputSchema `json:"input_schema"`
}

type toolInputSchema struct {
	Type       string         `json:"type"`
	Properties map[string]any `json:"properties"`
	Required   []string       `json:"required"`
}

type toolChoice struct {
	Type string `json:"type"`
	Name string `json:"name"`
}

type messageResponse struct {
	Content []responseBlock `json:"content"`
	Error   *apiError       `json:"error,omitempty"`
}

type responseBlock struct {
	Type  string          `json:"type"`
	Name  string          `json:"name,omitempty"`
	Input json.RawMessage `json:"input,omitempty"`
}

type apiError struct {
	Type    string `json:"type"`
	Message string `json:"message"`
}

// extractionArgs spiegelt extractionTool.InputSchema — das JSON, das
// die Extraktion vom Modell zurückbekommt.
type extractionArgs struct {
	Consideration       string `json:"gegenleistung"`
	DisclosurePresent   bool   `json:"kennzeichnung_vorhanden"`
	DisclosureWording   string `json:"kennzeichnung_wortlaut"`
	DisclosureBeforeCut bool   `json:"kennzeichnung_vor_kuerzung"`
}

var extractionTool = tool{
	Name: "extrahiere_fakten",
	Description: "Extrahiere ausschließlich beobachtbare Fakten aus Caption und Bild eines " +
		"Social-Media-Beitrags für eine Kennzeichnungsprüfung. Triff KEINE rechtliche " +
		"Bewertung. Ist ein Feld nicht sicher zu bestimmen, wähle den vorgesehenen " +
		"Unsicherheitswert statt zu raten.",
	InputSchema: toolInputSchema{
		Type: "object",
		Properties: map[string]any{
			"gegenleistung": map[string]any{
				"type":        "string",
				"enum":        []string{"bezahlt", "sachbezug", "keine", "unklar"},
				"description": "Erhält der/die Postende eine Gegenleistung (Geld, Produkt, Einladung)? 'unklar' wenn nicht sicher bestimmbar.",
			},
			"kennzeichnung_vorhanden": map[string]any{
				"type":        "boolean",
				"description": "Enthält die Caption einen Kennzeichnungshinweis wie 'Werbung' oder 'Anzeige'?",
			},
			"kennzeichnung_wortlaut": map[string]any{
				"type":        "string",
				"description": "Der exakte Wortlaut der Kennzeichnung, falls vorhanden, sonst leerer String.",
			},
			"kennzeichnung_vor_kuerzung": map[string]any{
				"type":        "boolean",
				"description": "Ist die Kennzeichnung sichtbar, BEVOR die Plattform die Caption hinter 'mehr anzeigen' kürzt? Ohne Kürzung: true.",
			},
		},
		Required: []string{
			"gegenleistung",
			"kennzeichnung_vorhanden",
			"kennzeichnung_wortlaut",
			"kennzeichnung_vor_kuerzung",
		},
	},
}