#!/usr/bin/env python3
"""
run_scheduler.py — momo-scheduler 容器入口點

排程任務清單（對齊 app.py init_scheduler + scheduler.py 全任務）：
  每 30 分鐘：auto_import、whitepage_check
  每  1 小時：momo、edm、festival
  每  4 小時：competitor_price_feeder、icaim_analysis
  每  6 小時：quality_rescore
  每 12 小時：dedup_batch
  每  1 天  ：db_backup（03:00）、cleanup_agent_context（03:30）、backup_monitor（04:00）、daily_report（09:00）、ai_smoke_summary（09:10）、pchome_match_backfill（10:30）、openclaw_meta_analysis（12:00, Phase 4 降頻）、daily_token_report（23:55）
  每  1 週  ：weekly_strategy（週一 06:00）
  每  1 月  ：monthly_report（每月1日 07:00）
"""
import asyncio
import logging
import threading
import time

import schedule

# 匯入全部排程任務函式
from scheduler import (
    run_momo_task,
    run_edm_task,
    run_festival_task,
    run_promo_event_task,
    run_auto_import_task,
    run_whitepage_check,
    run_competitor_price_feeder_task,
    run_pchome_match_backfill_task,
    run_icaim_analysis_task,
    run_weekly_strategy_task,
    run_db_backup_task,
    run_backup_monitor_task,
    run_openclaw_meta_analysis_task,
    run_dedup_batch_task,
    run_quality_rescore_task,
    run_daily_report_task,
    run_ai_smoke_daily_summary_task,
    run_monthly_report_task,
)

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
)
logger = logging.getLogger(__name__)


def _register_schedules():
    schedule.every(30).minutes.do(run_auto_import_task)
    logger.info("📅 每 30 分鐘：auto_import")

    schedule.every(30).minutes.do(run_whitepage_check)
    logger.info("📅 每 30 分鐘：whitepage_check")

    schedule.every(1).hours.do(run_momo_task)
    logger.info("📅 每 1 小時：momo_task")

    schedule.every(1).hours.do(run_edm_task)
    logger.info("📅 每 1 小時：edm_task")

    schedule.every(1).hours.do(run_festival_task)
    logger.info("📅 每 1 小時：festival_task")

    # 動態註冊促銷活動爬蟲（根據配置）
    from services.crawler_config_loader import get_enabled_crawlers
    enabled_crawlers = get_enabled_crawlers()
    
    promo_event_configs = {
        'mothers_day_2026': {'lpn': '', 'page_type': 'mothers_day', 'name': '母親節超值限時購'},
        'valentine_520_2026': {'lpn': '', 'page_type': 'valentine_520', 'name': '520情人節限定購物'},
        'labor_day_2026': {'lpn': '', 'page_type': 'labor_day', 'name': '勞動節購物優惠'}
    }
    
    for crawler_key, config in enabled_crawlers.items():
        if crawler_key in promo_event_configs:
            event_config = promo_event_configs[crawler_key]
            lpn_code = config.get('lpn_code', '')
            if lpn_code:
                schedule_hours = config.get('schedule_hours', 4)
                schedule.every(schedule_hours).hours.do(
                    lambda lpn=lpn_code, pt=event_config['page_type'], an=event_config['name']: 
                    run_promo_event_task(lpn, pt, an)
                )
                logger.info(f"📅 每 {schedule_hours} 小時：{event_config['name']} ({event_config['page_type']})")
            else:
                logger.warning(f"⚠️ {event_config['name']} 未配置 LPN 代碼，跳過排程")

    schedule.every(4).hours.do(run_competitor_price_feeder_task)
    logger.info("📅 每 4 小時：competitor_price_feeder")

    schedule.every(4).hours.do(run_icaim_analysis_task)
    logger.info("📅 每 4 小時：icaim_analysis")

    # Operation Ollama-First v5.0 Phase 4：Meta 自審降頻 6h → 每日 12:00（月省 ~1.875M Gemini tokens）
    # icaim_analysis 內原本 line 2233/2253 的額外觸發已同步移除（避免重複呼叫）
    schedule.every().day.at("12:00").do(run_openclaw_meta_analysis_task)
    logger.info("📅 每日 12:00：openclaw_meta_analysis（Phase 4 降頻：原 6h）")

    schedule.every(6).hours.do(run_quality_rescore_task)
    logger.info("📅 每 6 小時：quality_rescore")

    schedule.every(12).hours.do(run_dedup_batch_task)
    logger.info("📅 每 12 小時：dedup_batch")

    # Operation Ollama-First v5.0 Phase 11+ — RAG 學習迴圈 worker（Phase 12 收尾）
    # 預設 RAG_ENABLED=false 時，learning_episodes 不會有資料，worker 跑空 loop（無害）
    schedule.every(5).minutes.do(run_promotion_gate_worker)
    logger.info("📅 每 5 分鐘：promotion_gate_worker（pending → promote/reject/await）")

    schedule.every(30).minutes.do(run_awaiting_review_push)
    logger.info("📅 每 30 分鐘：awaiting_review_push（推 Telegram 等 👍/👎）")

    schedule.every(4).hours.do(run_expire_stale_reviews)
    logger.info("📅 每 4 小時：expire_stale_reviews（24h 無回應降權 0.5）")

    schedule.every().day.at("03:00").do(run_db_backup_task)
    logger.info("📅 每日 03:00：db_backup")

    schedule.every().day.at("03:30").do(run_cleanup_agent_context)
    logger.info("📅 每日 03:30：cleanup_agent_context")

    schedule.every().day.at("04:00").do(run_backup_monitor_task)
    logger.info("📅 每日 04:00：backup_monitor")

    schedule.every().monday.at("06:00").do(run_weekly_strategy_task)
    logger.info("📅 每週一 06:00：weekly_strategy")

    schedule.every().day.at("09:00").do(run_daily_report_task)
    logger.info("📅 每日 09:00：daily_report")

    schedule.every().day.at("09:10").do(run_ai_smoke_daily_summary_task)
    logger.info("📅 每日 09:10：ai_smoke_daily_summary")

    schedule.every().day.at("10:30").do(run_pchome_match_backfill_task)
    logger.info("📅 每日 10:30：pchome_match_backfill")

    # Operation Ollama-First v5.0 — Phase 1 收尾：每日 23:55 LLM Token 日報
    schedule.every().day.at("23:55").do(run_daily_token_report_task)
    logger.info("📅 每日 23:55：daily_token_report")

    # 每月1日 07:00 月報（schedule 不支援 every().month，用每日 07:00 + 日期判斷）
    def _monthly_report_gate():
        from datetime import datetime as _dt
        if _dt.now().day == 1:
            run_monthly_report_task()

    schedule.every().day.at("07:00").do(_monthly_report_gate)
    logger.info("📅 每月1日 07:00：monthly_report")


def run_daily_token_report_task():
    """每日 23:55 — Operation Ollama-First v5.0 Phase 1 收尾：LLM Token 日報。

    任務:
      1. 查 ai_calls 過去 24h 統計（總覽 / 供應商 / TOP caller / 成本 / 趨勢 / 告警）
      2. 推 Telegram + 寫 ai_insights（type='daily_token_report'）

    紀律:
      - 失敗安全：DB 查不到資料 → 推「⚠️ 報表生成失敗」訊息但不爆 scheduler
      - 不影響其他排程：例外完全吞掉，僅 log error
    """
    try:
        from services.token_report_service import send_daily_report
        result = send_daily_report()
        logger.info(
            "[TokenReport] sent=%s failed=%s chars=%s ok=%s",
            result.get('sent'), result.get('failed'),
            result.get('chars'), result.get('ok'),
        )
    except Exception as e:
        logger.error(f"[TokenReport] task failed: {e}", exc_info=True)


# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Operation Ollama-First v5.0 Phase 11+ — RAG 學習迴圈 worker（Phase 12 收尾）
# ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

def run_promotion_gate_worker():
    """每 5 分鐘 — 批次處理 learning_episodes pending → can_promote → promote/reject/await。

    依 ADR-032 PromotionGate 4 階段，不主動跑 LLM（Distiller 純規則引擎）。
    RAG_ENABLED=false 時 learning_episodes 為空，worker 跑空 loop（無害）。
    """
    try:
        from services.learning_pipeline import process_pending_episodes
        stats = process_pending_episodes()
        if stats.get('pending_seen', 0) > 0:
            logger.info(
                "[PromotionWorker] pending=%d promoted=%d rejected=%d awaiting=%d errors=%d",
                stats['pending_seen'], stats['promoted'], stats['rejected'],
                stats['awaiting'], stats['errors'],
            )
    except Exception as e:
        logger.error(f"[PromotionWorker] task failed: {e}", exc_info=True)


def run_awaiting_review_push():
    """每 30 分鐘 — 推 awaiting_review episode 到 Telegram 等 👍/👎。

    限制：TELEGRAM_ADMIN_CHAT_ID 未設則跳過（fail-safe）。
    """
    try:
        from services.learning_pipeline import push_awaiting_reviews_to_telegram
        pushed = push_awaiting_reviews_to_telegram()
        if pushed > 0:
            logger.info("[AwaitingReviewPush] pushed=%d episodes", pushed)
    except Exception as e:
        logger.error(f"[AwaitingReviewPush] task failed: {e}", exc_info=True)


def run_expire_stale_reviews():
    """每 4 小時 — 24h 無回應 awaiting_review → expired（weight=0.5）。

    依 ADR-033 護欄 #1 Stage 4 規則。
    """
    try:
        from services.learning_pipeline import expire_stale_reviews
        n = expire_stale_reviews()
        if n > 0:
            logger.info("[ExpireStale] expired %d awaiting_review episodes (24h timeout)", n)
    except Exception as e:
        logger.error(f"[ExpireStale] task failed: {e}", exc_info=True)


def run_cleanup_agent_context():
    """每日 03:30 — 清理 agent_context 表中已過期的 TTL 記錄（migration 018 定義）"""
    from database.manager import get_session
    from sqlalchemy import text
    session = get_session()
    try:
        session.execute(text("SELECT cleanup_expired_agent_context()"))
        session.commit()
        logger.info("[Cleanup] agent_context TTL 清理完成")
    except Exception as e:
        logger.error(f"[Cleanup] agent_context 清理失敗: {e}")
        try:
            from services.event_router import notify_failure
            notify_failure(
                task_name="run_cleanup_agent_context",
                error=e,
                source="Scheduler.Cleanup",
                event_type="agent_context_cleanup_failure",
                priority="P2",
                title="agent_context TTL 清理失敗",
                dedup_ttl_sec=3600,
            )
        except Exception as _router_e:
            logger.error(f"[Cleanup] event_router 失敗: {_router_e}")
    finally:
        session.close()


def _run_elephant_alpha_engine():
    """Daemon thread: ElephantAlpha 自主監控引擎（獨立 asyncio loop）"""
    loop = None
    try:
        from services.elephant_alpha_autonomous_engine import autonomous_engine
        loop = asyncio.new_event_loop()
        asyncio.set_event_loop(loop)
        logger.info("🐘 [ElephantAlpha] Autonomous engine thread started")
        loop.run_until_complete(autonomous_engine.start_autonomous_monitoring())
    except Exception as e:
        logger.error(f"🐘 [ElephantAlpha] Engine crashed: {e}")
    finally:
        if loop is not None:
            loop.close()


if __name__ == "__main__":
    logger.info("🚀 momo-scheduler 啟動中...")

    _register_schedules()
    logger.info("✅ 全部排程任務已註冊")

    _ea_thread = threading.Thread(
        target=_run_elephant_alpha_engine,
        daemon=True,
        name="elephant-alpha-engine",
    )
    _ea_thread.start()
    logger.info("🐘 [ElephantAlpha] Autonomous engine thread launched")

    logger.info("⏰ 排程主迴圈啟動，等待任務觸發...")
    _ea_watchdog_counter = 0  # 每 60 秒（60 次 sleep(1)）做一次存活檢查
    while True:
        try:
            schedule.run_pending()
            time.sleep(1)

            # 每 60 秒檢查 ElephantAlpha 執行緒是否還活著
            _ea_watchdog_counter += 1
            if _ea_watchdog_counter >= 60:
                _ea_watchdog_counter = 0
                if not _ea_thread.is_alive():
                    logger.error("[ElephantAlpha] 監控執行緒已死亡，嘗試重啟")
                    try:
                        from services.event_router import dispatch_sync as _dispatch_sync
                        _dispatch_sync({
                            "source": "Scheduler.ElephantAlpha",
                            "event_type": "thread_crashed",
                            "severity": "alert",
                            "title": "ElephantAlpha 執行緒死亡",
                            "status": "自動重啟中",
                            "impact": "P2 - 自主監控引擎暫停",
                            "summary": "ElephantAlphaEngine daemon thread 意外終止，排程主迴圈已偵測並觸發重啟",
                        })
                    except Exception as _alert_err:
                        logger.error(f"[ElephantAlpha] 無法發送告警: {_alert_err}")
                    _ea_thread = threading.Thread(
                        target=_run_elephant_alpha_engine,
                        daemon=True,
                        name="ElephantAlphaEngine",
                    )
                    _ea_thread.start()
                    logger.info("[ElephantAlpha] 執行緒已重啟")

        except KeyboardInterrupt:
            logger.info("⛔ Scheduler stopped.")
            break
        except Exception as e:
            logger.error(f"Scheduler error: {e}")
            time.sleep(5)