from dotenv import load_dotenv
import os
import secrets

load_dotenv()

DATABASE_URL: str = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///./playchat.db")
DEFAULT_MODEL: str = os.getenv("DEFAULT_MODEL", "gpt-4o")
MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD: int = int(os.getenv("MEMORY_SUMMARIZE_THRESHOLD", "20"))
CORS_ORIGINS: list[str] = os.getenv("CORS_ORIGINS", "http://localhost:5173").split(",")
DEBUG: bool = os.getenv("DEBUG", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
# アプリ側ロガーの出力レベル。未設定だと logging.lastResort（WARNING以上・書式なし）に
# 落ちて logger.info が全部消えるため、main.py で明示的に設定する。
LOG_LEVEL: str = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO").upper()

# GUI設定画面（/api/settings）を保護する簡易パスワード。未設定の場合、設定画面は常に403で拒否する。
SETTINGS_PASSWORD: str | None = os.getenv("SETTINGS_PASSWORD")

# サイト全体（設定画面以外の全API）を保護する簡易パスワード。未設定の場合はこれまで通り無認証で動く。
SITE_PASSWORD: str | None = os.getenv("SITE_PASSWORD")
# セッションCookieの署名に使う秘密鍵。未設定なら起動毎に使い捨てキーを生成する（バックエンド再起動でログインし直しになる）。
SESSION_SECRET_KEY: str = os.getenv("SESSION_SECRET_KEY") or secrets.token_hex(32)
# ローカルのhttp開発環境ではSecure Cookieが送信されないため、その場合のみfalseにする。公開環境では必ずtrueのままにすること。
SESSION_COOKIE_SECURE: bool = os.getenv("SESSION_COOKIE_SECURE", "true").lower() in ("1", "true", "yes")
SESSION_MAX_AGE_DAYS: int = int(os.getenv("SESSION_MAX_AGE_DAYS", "30"))

# メッセージへの自動タグ付けに使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
TAGGING_MODEL: str | None = os.getenv("TAGGING_MODEL")

# Tavily Web検索
# GUI設定画面から実行時に変更できるため、実際の参照は search/websearch._api_key() が os.environ から行う。
TAVILY_API_KEY: str | None = os.getenv("TAVILY_API_KEY")
# 蓄積した知識をシステムプロンプトに注入する際の最大件数
KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_CONTEXT_LIMIT", "15"))
# Web検索結果を構造的な要約にまとめる際に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
# GUI設定画面から実行時に変更できるため、実際の参照は memory_kb/knowledge._summary_model() が os.environ から行う。
SEARCH_SUMMARY_MODEL: str | None = os.getenv("SEARCH_SUMMARY_MODEL")

# ローカルMarkdownナレッジベース（話題に応じて関連ファイルをシステムプロンプトに注入）
LOCAL_KB_DIR: str = os.getenv("LOCAL_KB_DIR", "knowledge_base")
LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL: str = os.getenv("LOCAL_KB_EMBEDDING_MODEL", "text-embedding-3-small")
LOCAL_KB_TOP_K: int = int(os.getenv("LOCAL_KB_TOP_K", "3"))
LOCAL_KB_MIN_SCORE: float = float(os.getenv("LOCAL_KB_MIN_SCORE", "0.75"))

# 共有ノート（ユーザーとAIが共同編集するノート）
# read_note ツールが1回に返す本文の最大文字数
NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("NOTES_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))

# アップロードで一度に取り込めるページ数と、1ファイル（ZIP内は1エントリ）あたりの最大バイト数
NOTES_IMPORT_MAX_PAGES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_PAGES", "100"))
NOTES_IMPORT_MAX_BYTES: int = int(os.getenv("NOTES_IMPORT_MAX_BYTES", "2000000"))

# セッションに紐付けたページ1枚あたり、システムプロンプトに載せる本文の最大文字数
SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("SESSION_NOTES_CONTENT_LIMIT", "8000"))

# read_knowledge ツールが1回に返す蓄積知識の本文の最大文字数
KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT: int = int(os.getenv("KNOWLEDGE_TOOL_CONTENT_LIMIT", "4000"))

# Amazon Bedrock
# 以下はすべて LiteLLM(boto3) が os.environ から直接読み取るため、.env に書くだけで自動的に有効になる。
# IAM経由（推奨）: AWS_ACCESS_KEY_ID / AWS_SECRET_ACCESS_KEY を設定する。
# API key方式（旧）: AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK のみを設定する。
# 両方設定されている場合はIAM認証（Access Key）が優先される。
AWS_ACCESS_KEY_ID: str | None = os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID")
AWS_SECRET_ACCESS_KEY: str | None = os.getenv("AWS_SECRET_ACCESS_KEY")
AWS_SESSION_TOKEN: str | None = os.getenv("AWS_SESSION_TOKEN")  # 一時的なIAMクレデンシャルを使う場合のみ
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK: str | None = os.getenv("AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK")
AWS_REGION_NAME: str = os.getenv("AWS_REGION_NAME", "us-east-1")

# 天気予報 → Discord 通知
DISCORD_WEBHOOK_URL: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")
WEATHER_AREA_CODE: str = os.getenv("WEATHER_AREA_CODE", "120000")  # 千葉県
WEATHER_AREA_KEYWORD: str = os.getenv("WEATHER_AREA_KEYWORD", "北西部")  # 市川市は千葉県北西部
WEATHER_NOTIFY_HOUR: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_HOUR", "22"))
WEATHER_NOTIFY_MINUTE: int = int(os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MINUTE", "0"))
# 通知メッセージをLLMで生成する場合に使うモデル（未設定ならDEFAULT_MODELを使用）
WEATHER_NOTIFY_MODEL: str | None = os.getenv("WEATHER_NOTIFY_MODEL")

# Discord Bot（メンションへの自動返信用）
DISCORD_BOT_TOKEN: str | None = os.getenv("DISCORD_BOT_TOKEN")
DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT: str = os.getenv(
    "DISCORD_BOT_SYSTEM_PROMPT",
    "あなたは「お天気アプリ」という名前のDiscord Botです。"
    "天気や洗濯指数の質問には親しみやすく簡潔に答え、"
    "雑談にも気さくに応じてください。絵文字を適度に使って親しみやすい口調で話します。",
)

# どうでもいいTipsを定期的にDiscordへ投稿する機能
USELESS_TIPS_ENABLED: bool = os.getenv("USELESS_TIPS_ENABLED", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS: int = int(os.getenv("USELESS_TIPS_INTERVAL_HOURS", "3"))
USELESS_TIPS_MODEL: str | None = os.getenv("USELESS_TIPS_MODEL")
# 未設定なら天気通知と同じ DISCORD_WEBHOOK_URL を使う
DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS: str | None = os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL_TIPS") or os.getenv("DISCORD_WEBHOOK_URL")

# Discord Bot のリマインド機能（メンションで登録し、時刻になったら同じチャンネルへ通知する）
# 期限切れのリマインドを探しにいく間隔。短いほど通知の遅れが減るがDBを引く回数は増える。
REMINDER_CHECK_INTERVAL_SECONDS: int = int(os.getenv("REMINDER_CHECK_INTERVAL_SECONDS", "30"))
# これより先の日時を指定されたら登録を拒否する（LLMの年の取り違えを弾くため）
REMINDER_MAX_AHEAD_DAYS: int = int(os.getenv("REMINDER_MAX_AHEAD_DAYS", "365"))
# list_reminders が一度に返す件数
REMINDER_LIST_LIMIT: int = int(os.getenv("REMINDER_LIST_LIMIT", "20"))
# リマインドの解釈に使うモデル。tool callingに対応したモデルを指定すること
# （未設定なら WEATHER_NOTIFY_MODEL → DEFAULT_MODEL の順にフォールバックする）
REMINDER_MODEL: str | None = os.getenv("REMINDER_MODEL")