"""
AI 诊断 Prompt 模板配置。
支持三种预设模板：quick（快速）、standard（标准）、detailed（详细）。
"""
from typing import Dict

# Prompt 模板字典
PROMPT_TEMPLATES: Dict[str, str] = {
    "quick": """请快速分析这张 D-InSAR 形变图，重点关注：
1. 是否存在明显的地表形变区域（红色/蓝色异常区）
2. 形变的大致范围和强度
3. 初步的风险等级评估（低/中/高）

请用简洁的语言（3-5 句话）给出结论。""",

    "standard": """请分析这张 D-InSAR 地表形变监测结果图，提供以下信息：

**1. 形变特征识别**
- 识别图中的形变区域（红色表示远离卫星/沉降，蓝色表示靠近卫星/抬升，绿色表示稳定）
- 描述形变的空间分布模式、强度范围和影响面积
- 判断形变是否连续、是否存在突变边界、是否有明显的形变中心
- 分析形变的几何形态特征（线性、圆形、不规则等）

**2. 风险评估**
- 根据形变幅度（参考色标 ±0.1m）、分布特征和梯度，评估风险等级
  * 低风险：形变量 < 2cm，分布零散
  * 中风险：形变量 2-5cm，局部集中
  * 高风险：形变量 5-10cm，连续分布
  * 极高风险：形变量 > 10cm，急剧变化
- 识别可能的地质灾害类型（滑坡、地面沉降、地裂缝、采空区塌陷等）
- 结合已知隐患点位置，分析形变与灾害点的空间关联性
- 指出需要重点关注的区域和紧急程度

**3. 数据质量评价**
- 评估图像的整体相干性（观察是否有大面积失相干区域）
- 判断噪声水平（是否有明显的随机噪声或条纹状伪影）
- 识别可能的误差来源（大气延迟、轨道误差、解缠错误等）
- 给出结果可靠性评分（质量评分: X/10）
- 说明评分依据和结果的适用性

**4. 监测建议**
- 针对识别的高风险区域，建议后续监测频率
- 推荐需要补充的地面调查或其他监测手段
- 提出预警阈值建议

**输出格式要求：**
- 使用 Markdown 格式，包含清晰的章节标题（使用 ### 三级标题）
- 在风险评估部分明确标注：**风险等级: [低/中/高/极高]**
- 在质量评价部分明确标注：**质量评分: X/10**
- 如果有高置信度的判断，标注：**置信度: XX%**
- 使用列表和加粗强调关键信息
- 保持专业、客观、准确的语言风格""",

    "detailed": """请对这张 D-InSAR 地表形变监测结果进行全面深入的专业分析：

**一、形变场特征分析**
1. **形变区域识别**
   - 详细描述所有可识别的形变区域（位置、范围、形态）
   - 区分主要形变区和次要形变区
   - 分析形变的空间连续性和边界特征

2. **形变量级评估**
   - 估算最大形变量（视线向位移）
   - 分析形变梯度和变化率
   - 识别形变集中区和过渡区

3. **形变模式判读**
   - 判断形变类型（沉降、抬升、水平位移等）
   - 分析形变的对称性和方向性
   - 识别可能的形变驱动机制

**二、地质灾害风险评估**
1. **灾害类型识别**
   - 根据形变特征推断可能的地质灾害类型
   - 分析灾害的发育阶段和活动性
   - 评估灾害的潜在影响范围

2. **风险等级评定**
   - 综合形变幅度、速率、分布给出风险等级（低/中/高/极高）
   - 指出高风险区域和需要紧急关注的位置
   - 提供风险分级的依据和置信度

3. **监测建议**
   - 建议后续监测的重点区域
   - 推荐监测频率和技术手段
   - 提出需要补充的地面调查内容

**三、数据质量与可靠性评价**
1. **相干性分析**
   - 评估整体相干性水平
   - 识别失相干区域及其原因
   - 判断结果的空间覆盖完整性

2. **噪声与误差**
   - 识别大气延迟、轨道误差等系统性误差
   - 评估随机噪声水平
   - 判断是否存在解缠错误

3. **可靠性评分**
   - 给出数据质量综合评分（1-10 分）
   - 说明评分依据
   - 指出结果的适用范围和局限性

**四、综合结论与建议**
- 总结关键发现
- 给出明确的风险判断
- 提供决策支持建议

请以专业、严谨的语言输出完整的 Markdown 格式报告。"""
}


def get_prompt_template(template_name: str) -> str:
    """
    获取 Prompt 模板。

    Args:
        template_name: 模板名称（quick/standard/detailed）

    Returns:
        Prompt 文本

    Raises:
        ValueError: 模板名称不存在
    """
    if template_name not in PROMPT_TEMPLATES:
        raise ValueError(
            f"Unknown prompt template: {template_name}. "
            f"Available templates: {', '.join(PROMPT_TEMPLATES.keys())}"
        )
    return PROMPT_TEMPLATES[template_name]


def list_prompt_templates() -> Dict[str, Dict[str, str]]:
    """
    列出所有可用的 Prompt 模板及其描述。

    Returns:
        模板字典，格式：{name: {description, preview}}
    """
    return {
        "quick": {
            "description": "快速分析（3-5 句话，适合批量筛查）",
            "preview": PROMPT_TEMPLATES["quick"][:100] + "..."
        },
        "standard": {
            "description": "标准分析（包含形变识别、风险评估、质量评价）",
            "preview": PROMPT_TEMPLATES["standard"][:100] + "..."
        },
        "detailed": {
            "description": "详细分析（全面深入的专业报告，适合重点区域）",
            "preview": PROMPT_TEMPLATES["detailed"][:100] + "..."
        }
    }