#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""作业16 · 生成「知识同步失败」告警文案模板（含 trace / 任务 ID）

用法：
  python hw16_01_知识同步失败告警文案.py
  python hw16_01_知识同步失败告警文案.py \
    --dataset-id ds-abc --document-id doc-xyz \
    --task-id celery-task-001 --trace-id trace-langfuse-001 \
    --error "embedding timeout" --level P2

输出：
  data/homework16/alert_templates_knowledge_sync.md
  data/homework16/alert_sample_<timestamp>.txt
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import os
from datetime import datetime
from pathlib import Path
from typing import Any


def out_dir() -> Path:
    env = os.environ.get("HW16_OUT")
    if env:
        p = Path(env)
        p.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
        return p
    repo = Path(__file__).resolve().parents[2] / "data" / "homework16"
    repo.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    return repo


def build_templates(ctx: dict[str, str]) -> dict[str, str]:
    """返回多通道告警模板：值班群 / 邮件 / 工单 / 升级"""
    ids_block = (
        f"dataset_id={ctx['dataset_id']}  document_id={ctx['document_id']}\n"
        f"task_id={ctx['task_id']}  trace_id={ctx['trace_id']}"
    )
    return {
        "oncall_im": f"""【知识同步失败 · {ctx['level']}】
时间：{ctx['time']}
环境：{ctx['env']}
应用/知识库：{ctx['app_name']} / {ctx['dataset_name']}
现象：文档索引失败（{ctx['stage']} → error）
错误：{ctx['error']}
{ids_block}
已做：{ctx['action_taken']}
需要：{ctx['need_help']}
Runbook：作业16_向量恢复演练Runbook_cursor.md
""",
        "email": f"""Subject: [{ctx['level']}] 知识同步失败 — {ctx['dataset_name']} — {ctx['env']}

知识库文档未能完成向量同步，请值班同学按 Runbook 处理。

- 时间：{ctx['time']}
- 环境：{ctx['env']}
- 应用：{ctx['app_name']}
- 知识库：{ctx['dataset_name']} ({ctx['dataset_id']})
- 文档：{ctx['document_name']} ({ctx['document_id']})
- 阶段：{ctx['stage']}
- 错误摘要：{ctx['error']}
- Celery task_id：{ctx['task_id']}
- Langfuse trace_id：{ctx['trace_id']}
- 向量后端：{ctx['vector_store']}
- 重试次数：{ctx['retry_count']} / 最大 {ctx['max_retry']}

建议动作：
1. 查 worker 日志：grep {ctx['document_id']} / {ctx['task_id']}
2. 查 Redis dataset 队列 LLEN（作业15）
3. 若 embedding/向量库故障 → 按作业16 恢复演练；否则 UI「重试」或 API 重建索引
4. 超过 {ctx['max_retry']} 次失败 → 转人工（manual）状态

---
本邮件由 hw16_01 模板生成，勿直接回复。
""",
        "ticket": f"""标题：知识同步失败 [{ctx['level']}] {ctx['dataset_name']}

| 字段 | 值 |
|------|-----|
| env | {ctx['env']} |
| app_name | {ctx['app_name']} |
| dataset_id | {ctx['dataset_id']} |
| document_id | {ctx['document_id']} |
| task_id | {ctx['task_id']} |
| trace_id | {ctx['trace_id']} |
| stage | {ctx['stage']} |
| error | {ctx['error']} |
| vector_store | {ctx['vector_store']} |
| retry | {ctx['retry_count']}/{ctx['max_retry']} |

复现：上传同名文件或 API 触发 re-index
关联：作业15 Worker Runbook、作业16 向量恢复演练
""",
        "escalation": f"""【升级 · 知识同步 P1】
{ctx['time']} {ctx['env']}
知识库「{ctx['dataset_name']}」批量索引失败，影响检索可用性。
失败文档数：{ctx['failed_count']}  dataset_id={ctx['dataset_id']}
样例 task_id={ctx['task_id']} trace_id={ctx['trace_id']}
向量层：{ctx['vector_store']}  错误：{ctx['error']}
请平台负责人在 30 分钟内确认：向量库健康 / 备份恢复 / 是否暂停写入。
""",
    }


def master_markdown(templates: dict[str, str], ctx: dict[str, str]) -> str:
    lines = [
        "# 知识同步失败 · 告警文案模板（作业16 生成）",
        "",
        f"> 生成时间：`{ctx['time']}` · 环境：`{ctx['env']}`",
        "",
        "## 占位符说明",
        "",
        "| 占位符 | 含义 | 获取方式 |",
        "|--------|------|----------|",
        "| `dataset_id` | 知识库 ID | Dify 控制台 URL 或 `GET /datasets` |",
        "| `document_id` | 文档 ID | 知识库文档列表 API |",
        "| `task_id` | Celery 任务 ID | worker 日志 / Redis；格式如 UUID |",
        "| `trace_id` | Langfuse Trace | Langfuse UI 或 Dify 日志 ops_trace |",
        "| `stage` | 状态机阶段 | parsing/indexing/error 等 |",
        "",
        "## 1. 值班群（IM）",
        "",
        "```text",
        templates["oncall_im"].rstrip(),
        "```",
        "",
        "## 2. 邮件",
        "",
        "```text",
        templates["email"].rstrip(),
        "```",
        "",
        "## 3. 工单",
        "",
        templates["ticket"],
        "",
        "## 4. 升级（P1 批量失败）",
        "",
        "```text",
        templates["escalation"].rstrip(),
        "```",
        "",
        "## 5. Prometheus / Alertmanager 注解（可选）",
        "",
        "```yaml",
        "annotations:",
        "  summary: \"知识同步失败 {{ $labels.dataset_id }}\"",
        "  description: |",
        "    env: " + ctx["env"],
        "    document_id: {{ $labels.document_id }}",
        "    task_id: {{ $labels.task_id }}",
        "    trace_id: {{ $labels.trace_id }}",
        "    error: {{ $labels.error_type }}",
        "```",
        "",
    ]
    return "\n".join(lines)


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="生成知识同步失败告警文案")
    parser.add_argument("--env", default=os.environ.get("DIFY_ENV", "dify-hw15 / 隔离"))
    parser.add_argument("--level", default="P2", choices=["P3", "P2", "P1"])
    parser.add_argument("--app-name", default="客服Agent-测试")
    parser.add_argument("--dataset-id", default="<dataset_id>")
    parser.add_argument("--dataset-name", default="测试知识库")
    parser.add_argument("--document-id", default="<document_id>")
    parser.add_argument("--document-name", default="产品手册.pdf")
    parser.add_argument("--task-id", default="<celery_task_id>")
    parser.add_argument("--trace-id", default="<langfuse_trace_id>")
    parser.add_argument("--stage", default="indexing")
    parser.add_argument("--error", default="embedding upstream timeout after 120s")
    parser.add_argument("--vector-store", default="weaviate")
    parser.add_argument("--retry-count", default="2")
    parser.add_argument("--max-retry", default="3")
    parser.add_argument("--failed-count", default="1")
    parser.add_argument("--action-taken", default="已查 worker 日志，Redis dataset 队列无消费")
    parser.add_argument("--need-help", default="确认 embedding 服务 / 是否执行向量恢复演练")
    args = parser.parse_args()

    ctx: dict[str, str] = {
        "time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
        "env": args.env,
        "level": args.level,
        "app_name": args.app_name,
        "dataset_id": args.dataset_id,
        "dataset_name": args.dataset_name,
        "document_id": args.document_id,
        "document_name": args.document_name,
        "task_id": args.task_id,
        "trace_id": args.trace_id,
        "stage": args.stage,
        "error": args.error,
        "vector_store": args.vector_store,
        "retry_count": args.retry_count,
        "max_retry": args.max_retry,
        "failed_count": args.failed_count,
        "action_taken": args.action_taken,
        "need_help": args.need_help,
    }

    templates = build_templates(ctx)
    od = out_dir()
    md_path = od / "alert_templates_knowledge_sync.md"
    md_path.write_text(master_markdown(templates, ctx), encoding="utf-8")

    sample_path = od / f"alert_sample_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.txt"
    sample_path.write_text(templates["oncall_im"], encoding="utf-8")

    print(f"Wrote {md_path}")
    print(f"Wrote {sample_path}")
    print("\n--- 值班群预览 ---\n")
    print(templates["oncall_im"])


if __name__ == "__main__":
    main()