DevFlow/crates/df-nodes/src/ai_node_helpers.rs

//! AI 节点辅助函数/类型 — provider 解析、参数构造、自审 JSON 解析等纯逻辑
//!
//! 从 ai_node.rs 抽离的纯函数/类型(execute 与解析解耦,便于单测覆盖)。
//! AiNode / AiSelfReviewNode 的 struct + impl 仍保留在 ai_node.rs(impl 块约束)。
//!
//! SW-09 已抽 resolve_and_parse / provider_from_params helper(本文件随之搬迁)。

use std::collections::HashMap;
use std::sync::Arc;

use df_ai::df_ai_core::model::{Modality, ModelConfig};
use df_ai::provider::LlmProvider;
// F-01 阶段5: AiNode 路由 — 节点 config.model_id 优先;否则按 TaskRequirements 路由
// (默认 Standard + needs_tool_use=true)。池空/无匹配兜底 record.default_model。
use df_ai::router::{select_model_id, TaskRequirements};
use df_storage::crud::AiProviderRepo;
use df_storage::db::Database;
use df_storage::models::AiProviderRecord;
use df_storage::secret::{ensure_resolved_key, resolve_provider_secret};
use df_workflow::node::{NodeOutput};

/// AI 节点解析后的参数（execute 与参数解析解耦，便于单测覆盖取值/默认/校验逻辑）
///
/// provider 配置（base_url/api_key/protocol/default_model）经 `resolve_provider` 从 DB
/// ai_providers 表查 record + 经 df_storage::secret 解析密钥得到，**不进 config（FR-S1）**。
/// api_key 仅存于本结构体内存（AiNode 进程内存），不落 NodeContext.config / NodeOutput.data。
#[derive(Debug)]
pub(crate) struct AiNodeParams {
    /// 解析后的 provider 构造要素（含明文 api_key，仅 AiNode 内存可见）
    pub provider: ResolvedProvider,
    pub prompt: String,
    pub system_prompt: Option<String>,
    pub model: String,
    pub temperature: Option<f32>,
    pub max_tokens: Option<u32>,
}

/// 经 `resolve_provider` 从 ai_providers 表 + df_storage::secret 解析后的 provider 构造要素。
///
/// api_key 字段：明文，FR-S1 下全程不出 AiNode 进程内存（不进 config/output/schema）。
#[derive(Debug, Clone)]
pub(crate) struct ResolvedProvider {
    /// 协议类型：openai_compat（默认）/ anthropic（GLM 订阅 / Claude 官方）— 从 record.provider_type 映射
    pub protocol: String,
    pub base_url: String,
    /// 明文 api_key，经 `resolve_provider_secret`(DB 优先→keyring) 解析；仅 AiNode 内存可见
    pub api_key: String,
    /// model 为空时的占位（record.default_model 或 "gpt-4o-mini"），避免 provider 构造 panic
    pub default_model: String,
    /// F-01 阶段5: 候选模型池(来自 record.model_configs)。parse_params 路由用:
    /// config.model 留空时经 select_model_id 选最优;池空兜底 default_model。
    pub model_pool: Vec<ModelConfig>,
}

/// 经 ai_providers 表 + df_storage::secret 解析 provider 构造要素（FR-S1 注入链核心）。
///
/// 三路径（优先级从高到低）：
/// 1. **provider_id 优先**：config["provider_id"] 存在 → `AiProviderRepo::get_by_id` 查 record →
///    `resolve_provider_secret`(DB 优先→keyring) → `ensure_resolved_key` 空键早失败。
/// 2. **老路径兼容（过渡）**：config 显式含 `base_url` + `api_key` 明文（老调用方）→ 走原路径
///    + `tracing::warn!`(明文 api_key 经 config 注入已废弃)。兼容期保留，后续移除。
/// 3. **空兜底**：无 provider_id 也无明文 → 取 `is_default=true` 首条 provider（对齐
///    src-tauri commands/idea.rs build_default_provider 模式），走同 resolve+ensure 链。
///    无任何 provider → 友好错误「未配置 AI Provider」。
///
/// model：config["model"] 非空用之，否则 record.default_model，再否则 "gpt-4o-mini" 占位。
/// SW-260618-09: provider 三件套 DRY —— resolve_provider + parse_params 合并
/// (AiNode/AiSelfReviewNode execute 逐字重复)。
pub(crate) async fn resolve_and_parse(
    db: &Arc<Database>,
    config: &serde_json::Value,
    inputs: &HashMap<String, NodeOutput>,
) -> anyhow::Result<AiNodeParams> {
    let provider_cfg = resolve_provider(db, config).await?;
    parse_params(config, inputs, provider_cfg)
}

/// SW-260618-09: build_provider 5 行封装 DRY(AiNode/AiSelfReviewNode execute 逐字重复)。
pub(crate) fn provider_from_params(p: &AiNodeParams) -> Box<dyn LlmProvider> {
    df_ai::build_provider(
        &p.provider.protocol,
        &p.provider.base_url,
        &p.provider.api_key,
        &p.provider.default_model,
    )
}

pub(crate) async fn resolve_provider(
    db: &Arc<Database>,
    config: &serde_json::Value,
) -> anyhow::Result<ResolvedProvider> {
    let repo = AiProviderRepo::new(db);
    let config_model = config
        .get("model")
        .and_then(|v| v.as_str())
        .unwrap_or("")
        .to_string();

    // ── 路径 1：provider_id 优先 ──
    if let Some(pid) = config.get("provider_id").and_then(|v| v.as_str()) {
        if !pid.is_empty() {
            let record = repo
                .get_by_id(pid)
                .await
                .map_err(|e| anyhow::anyhow!("AiNode 查 provider 失败: {}", e))?
                .ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("AiNode provider_id={} 不存在", pid))?;
            return resolve_from_record(&record, &config_model);
        }
    }

    // ── 路径 2：老明文路径兼容（过渡，warn） ──
    // base_url / api_key 各解析一次(复用于 has 判定与取值,避免 DRY 重复解析同字段)。
    let plain_base = config.get("base_url").and_then(|v| v.as_str());
    let plain_key = config.get("api_key").and_then(|v| v.as_str());
    if let (Some(base_url_str), Some(api_key_str)) = (plain_base, plain_key) {
        tracing::warn!(
            "AiNode 明文 api_key/base_url 经 config 注入已废弃, 改用 provider_id (FR-S1). \
             老路径将在后续版本移除"
        );
        let base_url = base_url_str.to_string();
        let api_key = api_key_str.to_string();
        ensure_resolved_key("(明文注入)", &api_key)
            .map_err(anyhow::Error::msg)?;
        let protocol = config
            .get("protocol")
            .and_then(|v| v.as_str())
            .unwrap_or("openai_compat")
            .to_string();
        let default_model = if config_model.is_empty() {
            "gpt-4o-mini".to_string()
        } else {
            config_model.clone()
        };
        return Ok(ResolvedProvider {
            protocol,
            base_url,
            api_key,
            default_model,
            // 老明文路径无 record,候选池空(无路由能力,兜底 default_model)。
            model_pool: Vec::new(),
        });
    }

    // ── 路径 3：兜底 is_default=true 首条 provider ──
    let providers = repo
        .list_all()
        .await
        .map_err(|e| anyhow::anyhow!("AiNode 列 provider 失败: {}", e))?;
    let picked = providers
        .iter()
        .find(|p| p.is_default)
        .cloned()
        .or_else(|| providers.into_iter().next())
        .ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("未配置 AI Provider，请在设置中添加并保存密钥"))?;
    resolve_from_record(&picked, &config_model)
}

/// 从 record 解析 provider 构造要素：resolve_provider_secret(DB 优先→keyring) + ensure 空键早失败。
/// protocol 从 record.provider_type 映射；default_model 取 config_model > record.default_model > 占位。
pub(crate) fn resolve_from_record(
    record: &AiProviderRecord,
    config_model: &str,
) -> anyhow::Result<ResolvedProvider> {
    let api_key = resolve_provider_secret(record);
    ensure_resolved_key(&record.name, &api_key).map_err(anyhow::Error::msg)?;
    let default_model = if !config_model.is_empty() {
        config_model.to_string()
    } else if !record.default_model.is_empty() {
        record.default_model.clone()
    } else {
        "gpt-4o-mini".to_string()
    };
    Ok(ResolvedProvider {
        protocol: record.provider_type.clone(),
        base_url: record.base_url.clone(),
        api_key,
        default_model,
        model_pool: record.model_configs.clone(),
    })
}

/// 从节点 config + 上游输入解析 AI 节点 prompt 与可选参数（provider 经 `resolve_provider` 异步解析）。
///
/// prompt 取值优先级：上游 `inputs["prompt"]` > `config.prompt`，两者皆无则报错。
pub(crate) fn parse_params(
    config: &serde_json::Value,
    inputs: &HashMap<String, NodeOutput>,
    provider: ResolvedProvider,
) -> anyhow::Result<AiNodeParams> {
    // ── prompt（必填）：优先取上游节点 "prompt" 输出，回退 config.prompt ──
    let prompt = inputs
        .get("prompt")
        .and_then(|o| o.data.as_str())
        .map(|s| s.to_string())
        .or_else(|| {
            config
                .get("prompt")
                .and_then(|v| v.as_str())
                .map(|s| s.to_string())
        })
        .ok_or_else(|| anyhow::anyhow!("AiNode 缺少必填参数: prompt（config 或上游输入均无）"))?;

    // ── 可选参数 ──
    // model 解析优先级(F-01 阶段5):config.model 显式指定 > 路由选优(provider.model_pool 非空时)
    //   > 空(CompletionRequest.model 留空由 provider impl 回填 default_model,行为不变)。
    //   注:provider.model_pool 在 provider move 进 AiNodeParams 前先借引用路由,选中的 model_id
    //   填入 CompletionRequest.model;provider.default_model 仍是 build_provider 兜底用。
    let config_model = config
        .get("model")
        .and_then(|v| v.as_str())
        .unwrap_or("")
        .to_string();
    let model = if !config_model.is_empty() {
        config_model
    } else {
        // F-01 阶段5: AiNode 默认路由 — needs_tool_use=true(工作流无人值守 AI 步骤
        // 常含工具调用,如检索/生成;无需工具的节点应在 config 显式指定 model)。
        // select_model_id None(池空/无匹配)→ 空串(由 provider impl 回填 default_model)。
        let node_req = TaskRequirements {
            modalities: vec![Modality::Text],
            needs_tool_use: true,
            estimated_context: 0,
        };
        select_model_id(&node_req, &provider.model_pool).unwrap_or_default()
    };
    let temperature = config
        .get("temperature")
        .and_then(|v| v.as_f64())
        .map(|f| f as f32);
    let max_tokens = config
        .get("max_tokens")
        .and_then(|v| v.as_u64())
        .map(|n| n as u32);
    let system_prompt = config
        .get("system_prompt")
        .and_then(|v| v.as_str())
        .map(|s| s.to_string());

    Ok(AiNodeParams {
        provider,
        prompt,
        system_prompt,
        model,
        temperature,
        max_tokens,
    })
}

/// 自审四维度 system prompt:严格审查员角色 + 只输出 JSON 强约束。
pub(crate) const REVIEW_SYSTEM_PROMPT: &str = "\
你是严格的代码/产出审查员。审查任务产出是否符合需求,按四维度给出结构化结论。\
只输出 JSON,不要任何额外文字、不要 markdown 代码块包裹。";

/// 解析 LLM 自审输出为结构化 review JSON。
///
/// 成功路径:serde_json::from_str 得到 Object 且含 verdict 字段 → 原样返回。
/// 兜底路径:解析失败 / 非 Object / 缺 verdict → 返回 verdict=unknown + summary=原文,
///   防 LLM 不按要求输出导致下游崩溃。dimensions 留空对象(前端容缺展示)。
pub(crate) fn parse_review_json(raw: &str) -> serde_json::Value {
    // 先尝试整段解析;LLM 偶尔会包 markdown 代码块,剥离 ```json ... ``` 后重试一次。
    let trimmed = raw.trim();
    let cleaned = trimmed
        .strip_prefix("```json")
        .or_else(|| trimmed.strip_prefix("```"))
        .map(|s| s.trim_end_matches("```").trim())
        .unwrap_or(trimmed);

    if let Ok(v) = serde_json::from_str::<serde_json::Value>(cleaned) {
        if v.is_object() && v.get("verdict").and_then(|x| x.as_str()).is_some() {
            return v;
        }
    }
    // 兜底:保留原文供人查阅,verdict=unknown 不阻断流程(自审辅助,人定)。
    serde_json::json!({
        "verdict": "unknown",
        "dimensions": {},
        "summary": format!("(自审输出解析失败,原文: {})", truncate_for_summary(cleaned)),
        "suggestions": [],
    })
}

/// summary 截断(防原文过长撑爆 output_json / 审批卡)。
pub(crate) fn truncate_for_summary(s: &str) -> String {
    const MAX: usize = 300;
    if s.chars().count() <= MAX {
        return s.to_string();
    }
    let truncated: String = s.chars().take(MAX).collect();
    format!("{truncated}…")
}

/// 阶段3 自审闸门决策(纯函数,便于单测覆盖各 verdict/gate 组合)。
///
/// 仅当 `gate==true` 且 `verdict=="fail"` 时阻断。verdict="unknown"(LLM 输出不可靠)
/// 与 "pass" 均不阻断 —— unknown 保持人定权(阶段2 保守语义不变)。
pub(crate) fn gate_should_block(gate: bool, verdict: &str) -> bool {
    gate && verdict == "fail"
}