#!/usr/bin/env python3
"""Propose a corpus-refreshed update to Dafna's voice-fingerprint (TaskMaster #161).

The voice-fingerprint (docs/daphna-voice-fingerprint.md) is the PRIMARY abstract
style channel the writer consumes (07-learning §0.2, channel A). It was hand-authored
and never regenerated from the growing corpus — so the "voice" the writer adapts has
been frozen while the corpus grew. This script reads the corpus (style_corpus stats +
block-level style_exemplars sample + measured section ratios) and asks Opus (local)
to PROPOSE refinements/additions to the fingerprint — STYLE / METHOD / VOICE / LEXICON
ONLY, never case substance (INV-LRN5).

CHAIR-GATED (INV-LRN1, HARD gate — the prose profile is voice-knowledge, not a
low-risk style rule, so it does NOT auto-flow): the proposal is written to
data/curator-proposals/ and NEVER overwrites the live fingerprint. The chair reviews
it (in /training, with the other curator proposals) and hand-commits the parts she
accepts to docs/daphna-voice-fingerprint.md — the same manual gate the fingerprint
already uses. This is the prose half of the voice-profile refresh; the structural
half (corpus-measured ratios → writer) shipped in PR #345.

Runs on the HOST (claude_session needs the local claude CLI). Usage:
  DOTENV_PATH=/home/chaim/.env DATA_DIR=/home/chaim/legal-ai/data \\
    /home/chaim/legal-ai/mcp-server/.venv/bin/python scripts/regenerate_voice_fingerprint.py
"""
from __future__ import annotations

import asyncio
import logging
from datetime import datetime, timezone

from legal_mcp import config
from legal_mcp.services import claude_session, db
from legal_mcp.services.style_distance import measure_corpus_ratios

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(message)s")
log = logging.getLogger("voice_fingerprint_refresh")

FINGERPRINT = config.DATA_DIR.parent / "docs" / "daphna-voice-fingerprint.md"
PROPOSALS = config.DATA_DIR / "curator-proposals"
_PER_SECTION = 5          # exemplars per section in the evidence pack
_MAX_PARA_CHARS = 700     # cap each exemplar so the prompt stays bounded

_SYSTEM = """אתה מזקק את טביעת-אצבע-הקול של עו"ד דפנה תמיר — פרופיל-סגנון מופשט (איך היא כותבת: קול, שיטה, מבנה, לקסיקון, אנטי-דפוסים), לא תוכן.
חוקים מחייבים:
- **סגנון/שיטה בלבד (INV-LRN5):** אסור לכלול מהות משפטית ספציפית — הלכה, עובדה, תקדים, או ניסוח מתיק קונקרטי. רק הכללות-סגנון.
- **לחדד ולהרחיב, לא לזרוק:** שמר את התובנות האצורות בפרופיל הנוכחי; הצע תוספות/חידודים מעוגנים בראיות-הקורפוס שלהלן.
- **לעגן:** כל קביעה חדשה נשענת על דפוס שחוזר בראיות. אם אין עיגון — אל תמציא ואל תוסיף.
- שמר על מבנה-המסמך והסעיפים הקיימים.
הפלט: גרסת-fingerprint מוצעת מלאה (Markdown), מוכנה לסקירת-יו"ר — בלי הקדמות או הסברים מסביב."""


async def _gather_evidence() -> tuple[str, str]:
    pool = await db.get_pool()
    async with pool.acquire() as conn:
        n_corpus = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM style_corpus WHERE coalesce(full_text,'') <> ''")
        n_ex = await conn.fetchval("SELECT count(*) FROM style_exemplars")
        rows = await conn.fetch(
            """SELECT section, decision_number, outcome, paragraph_text FROM (
                   SELECT section, decision_number, outcome, paragraph_text,
                          row_number() OVER (PARTITION BY section
                                             ORDER BY decision_number DESC, word_count DESC) AS rn
                   FROM style_exemplars
               ) t WHERE rn <= $1 ORDER BY section, rn""",
            _PER_SECTION,
        )
    ratios = await measure_corpus_ratios()
    parts = [f"קורפוס: {n_corpus} החלטות, {n_ex} דוגמאות-בלוק.", "", "יחסי-מבנה מדודים מהקורפוס (אחוז-מהסך, לפי תוצאה):"]
    for outcome, entry in (ratios or {}).items():
        secs = ", ".join(f"{s} {round(p)}%" for s, p in (entry.get("sections") or {}).items())
        parts.append(f"  - {outcome} (n={entry.get('n', 0)}): {secs}")
    parts += ["", "דוגמאות-סגנון מייצגות (פסקאות אמיתיות של דפנה — מקור ללמידת-קול, לא להעתקת-מהות):"]
    for r in rows:
        para = (r["paragraph_text"] or "").strip()[:_MAX_PARA_CHARS]
        parts.append(f"\n[{r['section']} · {r['decision_number']} · {r['outcome'] or '—'}]\n{para}")
    return "\n".join(parts), f"{n_corpus} החלטות / {n_ex} דוגמאות"


async def main() -> int:
    if not FINGERPRINT.exists():
        log.error("fingerprint not found: %s", FINGERPRINT)
        return 1
    current = FINGERPRINT.read_text(encoding="utf-8")
    evidence, summary = await _gather_evidence()

    user = (
        f"## הפרופיל הנוכחי (לחדד ולהרחיב, לא להחליף):\n{current}\n\n"
        f"## ראיות-קורפוס:\n{evidence}\n\n"
        "## המשימה:\nהצע גרסת-fingerprint מעודכנת המשלבת חידודים/תוספות-סגנון מעוגנים בראיות לעיל, "
        "תוך שימור כל התובנות האצורות. סגנון/שיטה בלבד — בלי מהות."
    )
    log.info("synthesizing voice-fingerprint proposal from %s (Opus, local)…", summary)
    proposed = await claude_session.query(
        user, timeout=claude_session.LONG_TIMEOUT, system=_SYSTEM,
        model="claude-opus-4-8", tools="",
    )
    if not proposed or not proposed.strip():
        log.error("empty proposal from model — aborting (nothing written)")
        return 1

    PROPOSALS.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    ts = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y%m%dT%H%M%SZ")
    out = PROPOSALS / f"voice-fingerprint-{ts}.md"
    header = (
        f"<!-- הצעת-חידוש לטביעת-אצבע-הקול · {ts} · מקור: {summary} -->\n"
        "<!-- שער-יו\"ר (INV-LRN1): הצעה בלבד. לסקור ולקבע ידנית ל-docs/daphna-voice-fingerprint.md. -->\n\n"
    )
    out.write_text(header + proposed, encoding="utf-8")
    log.info("✓ proposal written (chair-gated, NOT applied): %s", out)
    log.info("  review in /training → commit accepted parts to %s", FINGERPRINT)
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(asyncio.run(main()))