import functions_framework
import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, ChatSession
from google.cloud import storage
from google.cloud import secretmanager
import json
import requests
import os
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import gzip


# Storage クライアントを作成
storage_client = storage.Client()
sm_client = secretmanager.SecretManagerServiceClient()

@functions_framework.http
def handle_request(request):
    # POSTリクエストの処理
    if request.method != 'POST':
        return ({'error': 'Method not allowed'}, 405, {'Content-Type': 'application/json'})
    try:
        request_json = request.get_json()
        print(request_json)

        project_id = os.getenv("PROJECT_ID")
        miitel_url = os.getenv("MIITEL_URL")
        
        video_info = request_json["video"]
        
        access_permission = video_info["access_permission"]
        video_id = video_info["id"] # 会議履歴ID
        host_name = video_info["host"]["user_name"] # ホストユーザー名
        host_id = video_info["host"]["login_id"] # ホストユーザーID
        starts_at = video_info["starts_at"] # 開始日時
        ends_at = video_info["ends_at"] # 終了日時
        
        video_url = miitel_url + "app/video/" + video_id # 会議履歴URL
        title = video_info["title"] # 会議タイトル
        print("会議タイトル",title)
        
        # 閲覧制限のない会議のみ生成
        if access_permission != "EVERYONE":
            return (json.dumps({"status": "end"}, ensure_ascii=False), 200, {"Content-Type": "application/json"})
        
        # 社外ミーティングのみ議事録作成
        if "様" not in title or "社内" in title: 
            return (json.dumps({"status": "end"}, ensure_ascii=False), 200, {"Content-Type": "application/json"})
        
        # 議事録ファイル名
        jst_date_str = generate_jst_date(starts_at) # 開始日時をJSTに変換
        file_name = f"{jst_date_str} {title} {host_name}"
        print(file_name)
        # 議事録作成
        speech_recognition = video_info["speech_recognition"]["raw"] # 文字起こしデータ
        minutes_text = create_minutes(project_id,speech_recognition)
        print("議事録作成完了")

        # テキスト内容をセット
        minutes = f"会議履歴URL：{video_url}\n"
        minutes += f"担当者：{host_name}\n\n"
        minutes += minutes_text

        response_data = {
            "status": "next",  # ステータス
            "title": title,  # 会議タイトル
            "host_id": host_id,  # ホストユーザーID
            "host_name": host_name,  # ホストユーザー名
            "video_url": video_url,  # 会議履歴URL
            "starts_at": starts_at,  # 開始日時
            "ends_at": ends_at,  # 終了日時
            "file_name": file_name,  # 議事録ファイル名
            "minutes": minutes,  # 議事録内容
        }

        return (json.dumps(response_data, ensure_ascii=False), 200, {"Content-Type": "application/json"})
    except Exception as e:
        # エラー
        error_response = {
            "error": str(e) #エラー内容
        }
        print(str(e))
        return json.dumps(error_response), 500, {'Content-Type': 'application/json'}    #エラー


def generate_jst_date(starts_at):

    # UTCの文字列をdatetimeオブジェクトに変換
    utc_datetime = datetime.fromisoformat(starts_at)

    # JSTへの変換
    jst_timezone = timezone(timedelta(hours=9))  # JSTはUTC+9
    jst_datetime = utc_datetime.astimezone(jst_timezone)

    # yyyy-MM-dd形式にフォーマット
    jst_date_str = jst_datetime.strftime("%Y年%m月%d日")
    return jst_date_str


def create_minutes(project_id,speech_recognition):
    location = "us-central1"
    model_id = os.getenv("MODEL_ID")
    # print("モデルID:", model_id)

    vertexai.init(project=project_id, location=location)
    model = GenerativeModel(model_id)
    # print("モデル初期化完了")

    prompt = f"""
あなたは議事録作成のプロフェッショナルです。以下の「文字起こし結果」は営業マンが録音した商談の文字起こしです。以下の制約条件に従い、最高の商談報告の議事録を作成してください。 

制約条件:
1. 文字起こし結果にはAIによる書き起こしミスがある可能性を考慮してください。
2. 冒頭に主要な「決定事項」と「アクションアイテム」をまとめてください。
3. 議論のポイントを議題ごとに要約してください。
4. 見出しや箇条書きを用いて、情報が探しやすい構造で簡潔かつ明瞭に記述してください。
5. 要約は500文字以内に収めてください。
6. 箇条書き形式で簡潔にまとめてください。
7. マークダウン記法は使わず、各項目を「■」や「・」等を使って見やすくしてください。

文字起こし結果：
{speech_recognition}
    """


    # print("-------------プロンプト-------------")
    # print(prompt[:1000])
    # print("-------------議事録作成-------------")
    response = model.generate_content(prompt)
    # print(response.text)
    return response.text