import requests
import os
import re
from datetime import datetime

OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
BRAVE_API_KEY = os.getenv("BRAVE_API_KEY")
OPENAI_MODEL = os.getenv("OPENAI_MODEL", "gpt-4o")

OPENAI_API_URL = "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
BRAVE_URL = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"

HEADERS_OPENAI = {
    "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

HEADERS_BRAVE = {
    "Accept": "application/json",
    "X-Subscription-Token": BRAVE_API_KEY
}


def buscar_en_brave(consulta, max_results=3):
    """Busca en Brave Search y devuelve los mejores resultados web."""
    params = {"q": consulta, "count": max_results, "safesearch": "moderate"}

    try:
        res = requests.get(BRAVE_URL, headers=HEADERS_BRAVE, params=params, timeout=10)
        res.raise_for_status()
        data = res.json()
        resultados = data.get("web", {}).get("results", [])
        return [
            f"{r.get('title', '').strip()}: {r.get('description', '').strip()}"
            for r in resultados if r.get("description")
        ]
    except Exception as e:
        return [f"⚠️ Error al consultar Brave: {e}"]


def inferir_con_openai(pregunta, resultados_web=None):
    """Genera una respuesta usando OpenAI, con contexto opcional."""
    fecha_actual = datetime.now().strftime("%d de %B de %Y")

    system_prompt = (
        "Eres un asistente que responde preguntas basándote en resultados web proporcionados. "
        "Debes analizar cuidadosamente si hay suficiente información para confirmar una respuesta. "
        "Si encuentras frases como 'X ganó Y', 'X venció a Y', 'X es campeón', considera que eso es suficiente para afirmar el resultado, "
        "siempre que provenga de una fuente confiable. "
        "Si los resultados son vagos o contradictorios, di que no puedes confirmarlo aún."
    )


    user_prompt = f"Fecha actual: {fecha_actual}.\nPregunta: {pregunta}"

    if resultados_web:
        contexto = "\n".join(f"{i+1}. {r}" for i, r in enumerate(resultados_web))
        user_prompt += f"\n\nResultados web:\n{contexto}"

    payload = {
        "model": OPENAI_MODEL,
        "messages": [
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_prompt}
        ],
        "temperature": 0.7,
        "max_tokens": 400
    }

    try:
        res = requests.post(OPENAI_API_URL, headers=HEADERS_OPENAI, json=payload, timeout=60)
        res.raise_for_status()
        return res.json()["choices"][0]["message"]["content"].strip()
    except Exception as e:
        return f"⚠️ Error al consultar OpenAI: {e}"


def procesar_consulta(prompt):
    """Busca en Brave y deja que OpenAI razone libremente con esos resultados."""
    resultados = buscar_en_brave(prompt)

    # Aunque no haya resultados útiles, seguimos con OpenAI para que juzgue
    respuesta = inferir_con_openai(prompt, resultados if resultados else None)

    return respuesta or "No se encontró información disponible."

def help():
    return (
        "Uso: .chatgpt <pregunta>\n"
        "Consulta la IA de OpenAI con contexto de Brave Search si está disponible.\n"
        "Ejemplo: .chatgpt ¿Quién ganó la Champions League 2025?"
    )


def run(sender, *args):
    if not args:
        return "Uso: .ai <pregunta>"

    consulta = " ".join(args).strip()
    return procesar_consulta(consulta)