"""② narration_text 단계 LLM 응답 스키마.

검증 실패는 재생성 피드백으로 그대로 쓰이므로, 에러 메시지에 사유를 적는다.
"""
import re
from typing import Literal

from pydantic import BaseModel, field_validator

MAX_NARRATION_CHARS = 40
# TTS가 소리로 읽어버리는 문자 — 있으면 "물결", "점", "괄호"로 발음된다
SPEAK_BAN = re.compile(r"[~()\[\]/:]|\d\s*\.")
BGM_PROMPT_PREFIX = "starts hard on beat one"


class BgmStyle(BaseModel):
    style: str
    prompt: str

    @field_validator("style")
    @classmethod
    def must_pin_down_sound(cls, style: str) -> str:
        if not re.search(r"\d{2,3}\s*bpm", style, re.I):
            raise ValueError(f"style에 숫자 bpm이 없음 (스톡 사운드 방지): {style!r}")
        if "instrumental" not in style.lower():
            raise ValueError(f"style에 instrumental이 없음 (보컬이 나레이션과 겹친다): {style!r}")
        return style

    @field_validator("prompt")
    @classmethod
    def must_start_on_beat_one(cls, prompt: str) -> str:
        if not prompt.lower().startswith(BGM_PROMPT_PREFIX):
            raise ValueError("prompt는 'Starts hard on beat one - no intro ramp.'로 시작해야 함 "
                             f"(Suno 무음 인트로 방지): {prompt!r}")
        return prompt


class NarrationMetadata(BaseModel):
    event_name: str
    date_text: str
    place: str
    category: Literal["축제", "공연", "전시", "마켓", "기타"]
    keywords: list[str]
    region_guess: str

    @field_validator("event_name", "place")
    @classmethod
    def must_not_be_blank(cls, value: str) -> str:
        if not value.strip():
            raise ValueError("metadata의 event_name·place는 비울 수 없음")
        return value

    @field_validator("keywords")
    @classmethod
    def must_have_keywords(cls, keywords: list[str]) -> list[str]:
        if not keywords:
            raise ValueError("metadata.keywords가 비어 있음")
        return keywords


class NarrationAnswer(BaseModel):
    narration: list[str]
    voice: Literal["nova", "ash"]
    bgm_style: BgmStyle
    metadata: NarrationMetadata

    @field_validator("narration")
    @classmethod
    def must_be_three_short_speakable_lines(cls, sentences: list[str]) -> list[str]:
        if len(sentences) != 3:
            raise ValueError(f"narration은 정확히 3문장이어야 함 (받은 문장 수: {len(sentences)})")
        for sentence in sentences:
            if not sentence.strip():
                raise ValueError("빈 나레이션 문장이 있음")
            if len(sentence) > MAX_NARRATION_CHARS:
                raise ValueError(f"나레이션 문장이 {MAX_NARRATION_CHARS}자를 넘음: {sentence!r}")
            if SPEAK_BAN.search(sentence):
                raise ValueError("나레이션에 TTS가 소리내어 읽는 문자가 있음 "
                                 f"(~ ( ) [ ] / : 숫자뒤 마침표): {sentence!r}")
        return sentences