//! 数据模型定义 — 与数据库表对应的 Rust 结构体

use df_ai_core::model::{deserialize_model_configs, ModelConfig};
use serde::{Deserialize, Serialize};

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// 想法相关模型
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/// 想法记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct IdeaRecord {
    pub id: String,
    pub title: String,
    pub description: String,
    pub status: String,
    pub priority: i32,
    pub score: Option<f64>,
    pub tags: Option<String>, // JSON 数组
    pub source: Option<String>,
    pub promoted_to: Option<String>,   // 晋升后的 project_id
    pub ai_analysis: Option<String>,   // AI 分析结果 JSON
    pub scores: Option<String>,        // 多维评分 JSON (feasibility/impact/urgency/overall)
    pub related_ids: Option<String>,   // 关联灵感 id JSON 数组(同 tags 模式,为关联关系 UI 打底)
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
}

/// 灵感评估历史记录(追加型审计表 idea_evaluations,V22)
///
/// 每次灵感 AI 评估产生一行快照,version 单调递增。
/// 替代覆写 ideas.ai_analysis / ideas.scores:保留评估历史可追溯。
/// ai_analysis/scores 为 JSON 字符串,score 为综合评分,evaluated_by 标评估发起者。
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct IdeaEvaluationRecord {
    pub id: String,
    pub idea_id: String,
    pub version: i64,
    pub ai_analysis: Option<String>,
    pub scores: Option<String>,
    pub score: Option<f64>,
    pub evaluated_by: Option<String>,
    pub evaluated_at: String,
}

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// 项目相关模型
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/// 项目记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct ProjectRecord {
    pub id: String,
    pub name: String,
    pub description: String,
    pub status: String,
    pub idea_id: Option<String>,
    /// 绑定的本地代码目录(绝对路径,可空=未绑定,第二步导入历史项目时复用)
    pub path: Option<String>,
    /// 技术栈 JSON 数组字符串(如 ["rust","vue","tauri"],由探测填充,可空)
    pub stack: Option<String>,
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
}

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// 任务相关模型
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/// 任务记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct TaskRecord {
    pub id: String,
    pub project_id: String,
    pub title: String,
    pub description: String,
    pub status: String,
    pub priority: i32,
    pub branch_name: Option<String>,
    pub assignee: Option<String>,
    pub workflow_def_id: Option<String>, // 关联的工作流定义 ID
    pub base_branch: Option<String>,     // 基础分支
    /// review 退回累计轮数(in_review→in_progress / testing→in_review 时 +1,
    /// 由 advance_task 原子写入,见 df-nodes::task_advance_node)。
    /// #[serde(default)] 兼容旧前端无该字段的 JSON(老任务记录默认 0)。
    #[serde(default)]
    pub review_rounds: i32,
    /// 任务产出 JSON 字符串(AiNode 自审闭环,决策 a:task 中心,产出跟 task 走)。
    ///
    /// 三方读写约定:ai_execute 写产出 / ai_self_review 读产出做自审 / human_review 展示产出对象。
    /// 经通用 update_field 写白名单(非 status 那种状态机收口字段),TEXT NULL 向后兼容。
    /// #[serde(skip_serializing_if)] 无产出不序列化(省前端字段空值),#[serde(default)] 兼容旧 JSON。
    #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
    #[serde(default)]
    pub output_json: Option<String>,
    /// 关联灵感 ID(F-260619-01,1对1 单向,任务→灵感)。
    /// 复用 projects.idea_id 模式(REFERENCES ideas(id) 外键),可空(任务可不关联灵感)。
    /// 老任务无 idea_id → None。#[serde(default)] 兼容旧前端 JSON(无该字段时为 None)。
    #[serde(default)]
    pub idea_id: Option<String>,
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
}

/// 分支记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct BranchRecord {
    pub id: String,
    pub project_id: String,
    pub task_id: Option<String>,
    pub name: String,
    pub base: String,
    pub status: String,
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
    pub merged_at: Option<String>,
}

/// 发布记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct ReleaseRecord {
    pub id: String,
    pub project_id: String,
    pub version: String,
    pub status: String,
    pub task_ids: String, // JSON 数组
    pub changelog: Option<String>,
    pub created_at: String,
    pub released_at: Option<String>,
}

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// 工作流相关模型
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/// 工作流执行记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct WorkflowRecord {
    pub id: String,
    pub name: String,
    pub dag_json: String, // DAG 的 JSON 序列化
    pub status: String,
    pub triggered_by: Option<String>,
    pub project_id: Option<String>, // 关联项目 ID
    pub task_id: Option<String>,    // 关联任务 ID
    pub created_at: String,
    pub completed_at: Option<String>,
}

/// 节点执行记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct NodeExecutionRecord {
    pub id: String,
    pub workflow_id: String,
    pub node_id: String,
    pub node_type: String,
    pub status: String,
    pub input_json: Option<String>,
    pub output_json: Option<String>,
    pub error_message: Option<String>,
    pub started_at: Option<String>,
    pub completed_at: Option<String>,
}

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// AI 相关模型 (V3)
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/// AI 提供商配置记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct AiProviderRecord {
    pub id: String,
    pub name: String,
    pub provider_type: String,
    pub api_key: String,
    pub base_url: String,
    pub default_model: String,
    pub models: Option<String>,       // JSON array of model names
    /// 模型能力配置数组(F-01 阶段1,4 维度 + 路由控制)。
    /// DB TEXT 列存 JSON 字符串,from_row 经 deserialize_model_configs 解析。
    /// 向后兼容:老库 NULL/空/老字符串数组 → 空 Vec 或转默认 ModelConfig。default_model 保留过渡。
    #[serde(default, deserialize_with = "deserialize_model_configs")]
    pub model_configs: Vec<ModelConfig>,
    pub is_default: bool,
    pub config: Option<String>,       // JSON extra config
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
    /// provider 是否进入负载均衡池(F-260614-04)。false = 仅作为配置存在,不参与主链路由/选池。
    /// 老库迁移默认 1(单 provider 路径零变化)。
    #[serde(default = "default_enabled")]
    pub enabled: bool,
    /// provider 在负载均衡池中的选择权重(0-100,F-260614-04)。高权重优先被选为主;
    /// 同权重时退化近似轮询。老库迁移默认 50。
    #[serde(default = "default_weight")]
    pub weight: u32,
}

/// AiProviderRecord.enabled 的 serde 默认(true)。老库/缺字段 JSON → enabled。
fn default_enabled() -> bool {
    true
}

/// AiProviderRecord.weight 的 serde 默认(50)。老库/缺字段 JSON → 50。
fn default_weight() -> u32 {
    50
}

/// AI 对话记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct AiConversationRecord {
    pub id: String,
    pub title: Option<String>,
    pub messages: String,             // JSON array of ChatMessage
    pub provider_id: Option<String>,
    pub model: Option<String>,
    pub models: Option<String>,             // 用过的所有 model(JSON 数组字符串,去重)
    pub archived: bool,                 // 是否归档(侧栏折叠展示)
    pub pinned: bool,                   // 是否置顶(排序置前;UX-17)
    pub prompt_tokens: Option<i64>,         // 输入 token 累计(流式 usage 落库)
    pub completion_tokens: Option<i64>,     // 输出 token 累计(流式 usage 落库)
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
}

/// AI 工具执行审计记录
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct AiToolExecutionRecord {
    pub id: String,
    pub conversation_id: Option<String>,
    /// 消息级溯源:工具调用所属的 ChatMessage.id(F-260619-04)。
    /// NULL = 老库行 / 消息级溯源未启用期的记录 / 无法关联的调用。
    /// 升级后,audit 写入从 ContextManager 取当前 assistant 消息 id 填入(P1 接入,P0 只建列)。
    #[serde(default, skip_serializing_if = "Option::is_none")]
    pub message_id: Option<String>,
    pub tool_call_id: String,
    pub tool_name: String,
    pub arguments: String,
    pub result: Option<String>,
    pub status: String,               // pending/approved/rejected/executing/completed/failed
    pub risk_level: String,           // low/medium/high
    pub requested_at: String,
    pub executed_at: Option<String>,
    pub decided_by: Option<String>,   // human/auto
}

/// 消息记录(ai_messages 表,F-260619-03 消息拆分存储)。
///
/// 每条 ChatMessage 一行,替代 `ai_conversations.messages` 的整对话 JSON 列存。
/// 主键 `id` = ChatMessage.id(构造时 ULID 风格生成),(conversation_id, seq) UNIQUE
/// 保证对话内序号唯一。本结构仅承载持久化映射,P0 阶段 ContextManager 仍走旧 JSON 列,
/// 切读策略待用户决策(P2)。
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct AiMessageRecord {
    /// 消息全局唯一 ID(= ChatMessage.id),主键
    pub id: String,
    /// 关联对话 ID
    pub conversation_id: String,
    /// 对话内序号(排序用,从 0 起)
    pub seq: i64,
    /// 消息角色:system/user/assistant/tool
    pub role: String,
    /// 文本内容(parts 的 Text 片与 content 一致)
    pub content: String,
    /// 多模态 parts JSON(可空)
    pub parts: Option<String>,
    /// 工具调用 ID(role=Tool 时必填)
    pub tool_call_id: Option<String>,
    /// AI 发起的工具调用 JSON(可空)
    pub tool_calls: Option<String>,
    /// 生成该消息的 model(仅 assistant)
    pub model: Option<String>,
    /// 消息状态:active/compressed/archived_segment/truncated(默认 active)
    pub status: String,
    /// DeepSeek thinking 推理内容(可空)
    pub reasoning_content: Option<String>,
    /// 消息创建时间(Unix 毫秒,可空)
    pub timestamp: Option<i64>,
    /// 落库时间字符串(迁移期 fallback 到对话 created_at)
    pub created_at: String,
}

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// 知识库模型 (V7)
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/// 知识条目记录(经验沉淀基本单元,共享记忆层)
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct KnowledgeRecord {
    pub id: String,
    pub kind: String,                  // KnowledgeKind snake_case(7 种)
    pub title: String,
    pub content: String,
    pub tags: Option<String>,          // JSON 数组字符串
    pub status: String,                // candidate|pending_review|published|archived
    pub confidence: Option<String>,    // high|medium|low(AI 提炼自评,可空)
    pub reuse_count: i32,              // 唯一客观排序信号
    pub verified: bool,                // 发布审核时一次性人工标
    pub source_project: Option<String>, // 来源项目(仅溯源不过滤)
    pub source_ref: Option<String>,    // 来源实体引用(如 conv:{id})
    pub reasoning: Option<String>,     // AI 提炼判断依据("为何值得沉淀"),手动录入为 None
    /// 嵌入生成状态(V23):None/pending=未生成,done=成功,failed=失败可重试。
    ///
    /// P1 修复(嵌入失败无标记):spawn_embedding_for_knowledge 此前 fire-and-forget,
    /// provider 临时不可用 → 仅 warn,该条永久无向量索引无人感知。
    /// 现写入 done/failed,failed 可由 knowledge_retry_embedding 触发补偿重试。
    /// `#[serde(default)]` 兼容老前端/老 JSON(未带该字段反序列化为 None)。
    #[serde(default)]
    pub embedding_status: Option<String>,
    pub created_at: String,
    pub updated_at: String,
}

/// 知识生命线事件记录(追加型审计:产生/审核/引用/归档)
#[derive(Debug, Clone, Serialize, Deserialize)]
pub struct KnowledgeEventRecord {
    pub id: String,
    pub knowledge_id: String,
    pub event_type: String,            // created | extracted | status_changed | referenced | archived
    pub source_ref: Option<String>,    // 触发来源: conv:{id} / manual / system
    pub context_json: Option<String>,  // JSON: 因 event_type 而异
    pub timestamp: String,
}
