#!/usr/bin/env python3
"""Extrae entidades (personas y organizaciones) mencionadas en los titulos de un vault
Obsidian, via ask_llm (NER). Genera fichas-indice en osint que documentan cada entidad y las
notas donde aparece (referencia textual; los vaults son separados, no hay wikilink cross-vault).

Uso:
  extract_entities.py <Vault> [--apply]
Sin --apply: solo imprime el preview (no escribe nada).

NO mueve ni modifica el vault de origen: solo lee titulos y, con --apply, crea fichas en osint.
No sobreescribe fichas de persona/organizacion ya existentes en osint (no pisa datos ricos).
"""
import sys, os, json, re
from collections import defaultdict

sys.path.insert(0, "/home/enmanuel/fn_registry/python/functions")
from core.ask_llm import ask_llm
from obsidian import list_obsidian_notes, slugify_obsidian_name, create_obsidian_note

OBS = "/home/enmanuel/Obsidian"
OSINT = f"{OBS}/osint"
BATCH = 60


def vault_titles(vault):
    vp = f"{OBS}/{vault}"
    out = []
    for n in list_obsidian_notes(vp):
        if "/.git/" in n or "/dist/" in n:
            continue
        out.append(os.path.basename(n)[:-3])
    return sorted(set(out))


def ner_batch(titles, vault):
    listado = "\n".join(f"{i}. {t}" for i, t in enumerate(titles))
    prompt = (
        f"Estos son titulos de notas de un vault Obsidian ('{vault}'). Extrae entidades reales:\n"
        "- personas: nombres propios de individuos reales (colegas, clientes, ponentes, contactos).\n"
        "- organizaciones: empresas/entidades reales con las que se trabaja (clientes, proveedores, partners, mutuas).\n"
        "EXCLUYE estrictamente: herramientas y productos de software (BigQuery, Looker, Metabase, "
        "Navision, Palantir, Dask, ElasticSearch, Excel, Google Cloud, Fivetran, OTRS, TPV, Beats, "
        "Looker Studio, Visual Studio), conceptos tecnicos, lenguajes, y la propia empresa Aurgi.\n"
        "Solo incluye una persona si su nombre propio aparece explicito. No inventes.\n"
        'Devuelve SOLO JSON: {"personas": {"Nombre Apellido": [indices]}, "organizaciones": {"Nombre": [indices]}}.\n'
        "Indices 0-based de los titulos donde aparece la entidad.\n\n" + listado
    )
    raw = ask_llm(prompt, model="claude-haiku-4-5-20251001", echo=False)
    m = re.search(r'\{.*\}', raw, re.S)
    if not m:
        return {"personas": {}, "organizaciones": {}}
    try:
        return json.loads(m.group(0))
    except Exception:
        return {"personas": {}, "organizaciones": {}}


# Nombres que el NER suele clasificar mal como persona pero son organizaciones/sistemas.
NOT_PERSON = {"anjana"}


def extract(vault):
    titles = vault_titles(vault)
    personas, orgs = defaultdict(set), defaultdict(set)
    for b in range(0, len(titles), BATCH):
        chunk = titles[b:b + BATCH]
        res = ner_batch(chunk, vault)
        for nombre, idxs in (res.get("personas") or {}).items():
            for i in idxs:
                if isinstance(i, int) and 0 <= i < len(chunk):
                    personas[nombre.strip()].add(chunk[i])
        for nombre, idxs in (res.get("organizaciones") or {}).items():
            for i in idxs:
                if isinstance(i, int) and 0 <= i < len(chunk):
                    orgs[nombre.strip()].add(chunk[i])
    # reclasificar falsos-persona conocidos como organizacion
    for n in list(personas):
        if slugify_obsidian_name(n) in NOT_PERSON:
            orgs[n] |= personas.pop(n)
    return titles, personas, orgs


def make_fichas(vault, personas, orgs):
    created, skipped = [], []
    for nombre, notas in personas.items():
        slug = slugify_obsidian_name(nombre)
        if not slug or len(slug) < 3:
            continue
        if os.path.exists(f"{OSINT}/personas/{slug}.md"):
            skipped.append(("persona", nombre)); continue
        body = [f"Contacto detectado en el vault {vault} (red profesional).", "",
                "## Aparece en", ""] + [f"- {t}  _({vault})_" for t in sorted(notas)] + ["", "## Notas", ""]
        create_obsidian_note(OSINT, f"personas/{slug}", body="\n".join(body),
                             frontmatter={"tipo": "persona", "nombre": nombre, "slug": slug,
                                          "contexto": vault.lower(), "tags": ["persona", "osint", "contacto"],
                                          "fuente": vault}, overwrite=False)
        created.append(("persona", nombre))
    for nombre, notas in orgs.items():
        slug = slugify_obsidian_name(nombre)
        if not slug or len(slug) < 2:
            continue
        if os.path.exists(f"{OSINT}/organizaciones/{slug}.md"):
            skipped.append(("org", nombre)); continue
        body = [f"Organizacion detectada en el vault {vault} (red profesional).", "",
                "## Aparece en", ""] + [f"- {t}  _({vault})_" for t in sorted(notas)] + ["", "## Notas", ""]
        create_obsidian_note(OSINT, f"organizaciones/{slug}", body="\n".join(body),
                             frontmatter={"tipo": "organizacion", "nombre": nombre, "slug": slug,
                                          "externa": True, "contexto": vault.lower(),
                                          "tags": ["organizacion", "externa", "osint"], "fuente": vault},
                             overwrite=False)
        created.append(("org", nombre))
    return created, skipped


def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("uso: extract_entities.py <Vault> [--apply]"); return
    vault = sys.argv[1]
    apply = "--apply" in sys.argv
    titles, personas, orgs = extract(vault)
    print(f"{vault}: {len(titles)} titulos | personas={len(personas)} | organizaciones={len(orgs)}\n")
    print("PERSONAS:")
    for n in sorted(personas, key=lambda x: -len(personas[x])):
        print(f"  {n}  ({len(personas[n])} notas)")
    print("\nORGANIZACIONES:")
    for n in sorted(orgs, key=lambda x: -len(orgs[x])):
        print(f"  {n}  ({len(orgs[n])} notas)")
    if apply:
        created, skipped = make_fichas(vault, personas, orgs)
        print(f"\nfichas creadas: {len(created)} | omitidas (ya existian): {len(skipped)}")
        if skipped:
            print("  omitidas:", ", ".join(n for _, n in skipped[:15]))


if __name__ == "__main__":
    main()