pagodera/lib/ai/generate-item-structure.ts

import { secureLogger } from "@/lib/secure-logger";
import { buildGeminiParts, buildItemPrompt, InlineImageData } from "@/lib/ai/item-prompt";

interface GenerateItemStructureInput {
  name: string;
  description: string;
  scope: "global" | "server";
  server?: string | null;
  categories: string[];
  servers: string[];
  images?: InlineImageData[];
}

interface GeminiResponse {
  structure: {
    table: string;
    columns: Record<string, unknown>;
  };
  raw: unknown;
}

const FALLBACK_STRUCTURE = {
  table: "items_all",
  columns: {
    name: "Final Fate",
    description:
      "Item lendário utilizado no slot de tocha. Oferece bônus massivos em skills mágicas, velocidade e efeitos de leech.",
    attributes: {
      shielding: 20,
      death_magic: 120,
      mana_leech: { value: 30, chance: 100 },
      life_leech: { value: 25, chance: 100 },
      critical_hit: { damage: 25, chance: 75 },
      speed: 1000,
      protection_physical: 40,
      damage_reflection: 80,
    },
  },
};

export async function generateItemStructure(
  input: GenerateItemStructureInput
): Promise<GeminiResponse> {
  const apiKey = process.env.GEMINI_API_KEY;

  if (!apiKey) {
    secureLogger.warn("⚠️ GEMINI_API_KEY ausente – utilizando fallback estático.");
    return {
      structure: FALLBACK_STRUCTURE,
      raw: FALLBACK_STRUCTURE,
    };
  }

  const url =
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=" +
    apiKey;

  const prompt = await buildItemPrompt(
    {
      name: input.name,
      description: input.description,
      scope: input.scope,
      server: input.server,
      categories: input.categories,
      servers: input.servers,
    },
    input.images && input.images.length > 0
      ? "Duas imagens de contexto foram fornecidas como partes inline (após o prompt). Utilize-as para compreender atributos visuais."
      : undefined,
  );

  const parts = await buildGeminiParts(prompt, input.images);

  try {
    const response = await fetch(url, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Content-Type": "application/json",
      },
      body: JSON.stringify({
        contents: [
          {
            role: "user",
            parts,
          },
        ],
        generationConfig: {
          temperature: 0,
          topP: 0.1,
        },
      }),
    });

    if (!response.ok) {
      throw new Error(`Gemini retornou status ${response.status}`);
    }

    const data = await response.json();
    const text =
      data?.candidates?.[0]?.content?.parts?.[0]?.text ??
      data?.candidates?.[0]?.output_text;

    if (!text) {
      throw new Error("Resposta do Gemini vazia ou inválida.");
    }

    const cleaned = text
      .replace(/```json/gi, "")
      .replace(/```/g, "")
      .trim();

    const parsed = JSON.parse(cleaned);

    return {
      structure: parsed,
      raw: data,
    };
  } catch (error) {
    secureLogger.error("❌ Falha ao gerar estrutura via Gemini", {
      error: error instanceof Error ? error.message : "Erro desconhecido",
    });

    return {
      structure: FALLBACK_STRUCTURE,
      raw: FALLBACK_STRUCTURE,
    };
  }
}

function buildPrompt({ name, description, scope, server }: GenerateItemStructureInput) {
  return `
Você é um assistente que prepara carga útil em JSON para inserção de itens em banco de dados.

Requisitos obrigatórios:
- Responda SOMENTE com JSON válido, sem comentários, sem markdown, sem texto adicional.
- Formato esperado:
  {
    "table": "nome_da_tabela",
    "columns": {
      "...": "..."
    }
  }
- Nunca inclua explicações fora do JSON.

Contexto do item:
- Nome: ${name}
- Escopo: ${scope === "server" ? `específico do servidor ${server ?? "não informado"}` : "global"}
- Descrição original (mantenha estrutura e extrair atributos quando possível):
"""
${description}
"""

Instruções:
- Escolha uma tabela coerente com o escopo (ex.: "items_all" para global ou "items_${(server ?? "custom")
    .toLowerCase()
    .replace(/[^a-z0-9]+/g, "_")}" para servidor).
- Dentro de "columns", inicie com "name" e "description".
- Modele atributos numéricos em objetos ou subtabelas conforme necessário (ex.: {"attributes": {...}}).
- Quando não tiver certeza de um campo, deixe nulo.
- Nunca invente dados além do que estiver na descrição.
- Garante que o JSON seja minuciosamente válido.
`;
}