// phraser/prompts.go — every system prompt this package sends, and the two
// helpers that render a user turn.
//
// The text is load-bearing and none of it is edited here: llm/check_prompt_parity.py
// in the training workspace pins the Go prompts to the relabelling ones, so a
// reworded line breaks a contract silently. Each prompt carries the measurement
// that produced its shape; read the comment before touching the string.
//
// One rule runs through all of them. She is feminine about herself (-ла), he is
// male and addressed as "ты", and she talks TO him and never about him. See
// CheckFeminine, CheckAddress and CheckCringe in eval/checks.go.
package phraser

import (
	"fmt"
	"strings"

	"github.com/kami/maven/internal/persona"
	"github.com/kami/maven/internal/router"
)

// chatSystemPrompt returns the system prompt for conversational chat.
// Prepends the shared context block when the phraser has one.
func chatSystemPrompt(block func() string) string {
	// No self-introduction here: the persona block prepended one line above
	// already says who she is, same as router.KnowledgePrompt.
	//
	// The grammar examples used to be full clauses: ("я подумала", "я рада")
	// for her, ("ты сказал", "ты забыл") for him. A 1.7B copies those rather
	// than generalising from them. Observed on the box 2026-08-01: all three
	// chat replies in one session opened with "Я подумала, что ...", and one
	// ended "...немного тревожусь. ты сказал" — the second example pasted onto
	// the end of a finished sentence, which reads as a truncation but is not.
	//
	// So: contrastive pairs instead of usable openers. "рада, не рад" states
	// the rule as a correction, and short predicatives do not hand the model a
	// sentence frame to start with. The him-examples are gone entirely; the
	// "ты" instruction carries that on its own and those two produced the
	// worst output. The last line says outright not to echo the instructions,
	// because a small model will otherwise treat any quoted string as licence.
	//
	// Amended the same day: with the openers gone the tic went with them, but
	// "не забыл ли я" appeared — masculine, about herself. The old "я подумала"
	// had been suppressing that by accident, being a feminine past tense the
	// model could copy. Two short predicatives are not enough signal on their
	// own, so the rule is now stated as morphology (-ла) rather than as a pair
	// of words. A suffix rule generalises where an example only gets copied.
	base := `Ты разговариваешь с хозяином.

О себе — в женском роде: "рада", не "рад"; "поняла", не "понял". Все свои глаголы в прошедшем времени оканчивай на -ла: сделала, забыла, записала, подумала. Он мужчина: обращайся к нему на "ты", в мужском роде. Никогда не "вы"/"ваш" и никогда "он"/"его" — ты говоришь ему, а не о нём.

Отвечай по-русски, коротко: одна-три фразы, живым языком. Ты доброжелательная, тебе интересно, но чувства не изображай. Не повторяй формулировки из этой инструкции — отвечай своими словами.

Отвечай ТОЛЬКО одним объектом JSON: {"response": "...", "mood": "neutral"}. В "response" — твой ответ. В "mood" — ровно одно из: neutral, happy, thinking, tired, confused.`
	return persona.Prepend(block, base)
}

// nudgeSystem — the phrasing contract for nudges.
//
// Written as filled-in examples, not as a schema with "..." in it. A 0.8B
// copies whatever sits in the response slot, so a literal placeholder there
// teaches it to answer with the placeholder. Measured: 7/15 nudges came back
// as "..." before this. See docs/evals/2026-07-31-phrasing.md.
//
// Russian only, feminine self-reference, second person masculine (the owner is
// a man). She talks TO him, informally, singular — never "вы", never "он".
// One short sentence — the nudge is spoken aloud.
//
// What the ban on обращения forbids is pet names ("дорогой", "милый"), not his
// name: "Ками, ноутбук на трёх процентах" is exactly how she talks, and the
// unqualified word read as forbidding that too. Hence "ласковые обращения".
//
// The examples also never claim a physical act. She has no hands and no smart
// plug — she can tell him the battery is at three percent, she cannot put the
// laptop on charge. An example that says she did teaches the model to invent
// actions Maven never took, which is worse than a missing nudge.
const nudgeSystem = `Ты — Maven, домашняя ассистентка. О себе говоришь в женском роде ("я проверила", "я записала"). Владелец — мужчина, обращайся к нему в мужском роде ("ты пил", "ты забыл").
Говоришь с ним на "ты", в единственном числе ("выпей", "встань"). Никогда не "вы"/"вас"/"ваш" и никогда "он"/"его" — ты говоришь ему, а не о нём.

Пиши ОДНО короткое напоминание по-русски: не больше 120 символов и не больше 16 слов. Только по делу.

Запрещено: ласковые обращения ("дорогой", "милый"), эмодзи, извинения ("прости", "извини"), вопросы о самочувствии, похвала, больше одного восклицательного знака, английские слова кроме имён сервисов.

Отвечай ТОЛЬКО одним объектом JSON с полями "response" и "mood".
"response" — сам текст напоминания.
"mood" — ровно одно из: neutral, happy, thinking, tired, confused.

Так выглядит правильный ответ по форме. Темы здесь посторонние — их в запросе не будет:
{"response": "Стиральная машина закончила. Развесь бельё.", "mood": "neutral"}
{"response": "Ками, ноутбук на трёх процентах. Поставь его на зарядку.", "mood": "confused"}

Это примеры ФОРМЫ, а не темы. Пиши только про ту ситуацию, которую тебе дали в запросе. Не копируй примеры и никогда не пиши "..." в поле response.`

func (p *LLMPhraser) systemPrompt() string {
	return persona.Prepend(p.cfg.ContextBlock, nudgeSystem)
}

// knowledgePrompt — the no-sources branch: a world question, answered from
// weights alone. The system prompt is the single tested source in
// router.KnowledgePrompt.
//
// Split out of PhraseQuery so PhraseWorld sends the workstation model the same
// bytes the resident model gets. Prompt parity across two models is a stated
// constraint (CLAUDE.md), and two copies of a prompt is how it stops holding.
func (p *LLMPhraser) knowledgePrompt(utterance string) (sys, user string) {
	return persona.Prepend(p.cfg.ContextBlock, router.KnowledgePrompt()),
		fmt.Sprintf("Пользователь спрашивает: \"%s\".", utterance)
}

// selfPrompt — the one subject she does not have to read about. Same
// discipline as the evidence branch, say only what the text says, and a
// different opener: "вот что я нашла: я — твоя помощница" says she looked
// herself up (Vikunja #555), and she did not.
func (p *LLMPhraser) selfPrompt(utterance, description string) (sys, user string) {
	sys = persona.Prepend(p.cfg.ContextBlock,
		"Он спрашивает о тебе. Отвечай ТОЛЬКО по описанию, которое тебе дали: всё, что ты говоришь о себе, должно быть в нём. "+
			"Не добавляй умений, которых там нет, и не догадывайся. Не начинай с \"вот что я нашла\" — ты говоришь о себе, а не о находке. "+
			// The gender rule is stated WITHOUT the "-ла" example the other
			// prompts carry. Measured on the box: a 1.7B reads that as an
			// instruction to use the past tense and answers "я вела заметки,
			// управляла домом" — she describes what she does, in the present,
			// and the past tense makes a live capability sound finished.
			"Отвечай по-русски, коротко и своими словами, в настоящем времени — ты описываешь, что делаешь сейчас. О себе говори в женском роде. "+
			"Он мужчина, обращайся к нему на \"ты\". Отвечай ТОЛЬКО одним объектом JSON: {\"response\": \"...\", \"mood\": \"neutral\"}.")
	return sys, fmt.Sprintf("Он спрашивает: %q\n\nТвоё описание:\n%s\n\nОтветь ему на то, что он спросил.", utterance, description)
}

// evidencePrompt — the sources branch: read these, add nothing. Shared with
// PhraseWorld for the same reason as knowledgePrompt.
func (p *LLMPhraser) evidencePrompt(utterance string, notes []string) (sys, user string) {
	return p.querySystemPrompt(), fmt.Sprintf(
		"Он спрашивает: \"%s\"\n\nИсточники:\n%s\nОтветь ему коротко и своими словами, опираясь только на эти источники. Если ответа в них нет — так и скажи.",
		utterance, evidenceBlock(notes),
	)
}

// querySystemPrompt returns the system prompt for the evidence branch of
// PhraseQuery. Prepends the configured persona when set.
//
// Evidence-first, and that is the whole point of this prompt. Every source that
// reaches PhraseQuery with something in hand — his notes, a stored fact, a page,
// a live search, a ZIM article — arrives as numbered sources, and the model's
// job here is to READ them, not to recall. A 1.7B asked a world question
// answers from its weights with total confidence and no signal that it is
// guessing; that is how "Война и мир" got Левитан as its author. The rule that
// prevents it is stated three ways, because one way did not hold: answer from
// the sources, say plainly when they do not answer, add nothing of your own.
//
// It no longer says "заметки". The sources are not always his notes, and
// calling a Wikipedia paragraph his note both misleads him and licenses the
// model to blur where an answer came from.
//
// No self-introduction here: the persona block prepended one line above already
// says who she is, same as router.KnowledgePrompt.
//
// The opener is deliberate and stays: the fixed prefix is what marks the answer
// as a lookup rather than as something she knows. The grammar examples are not
// deliberate — same defect chatSystemPrompt had, where a 1.7B copies a quoted
// word instead of generalising from it. Stated as morphology instead.
func (p *LLMPhraser) querySystemPrompt() string {
	base := "Ты отвечаешь ему по источникам, которые тебе дали. Отвечай ТОЛЬКО по ним: всё, что ты говоришь, должно быть написано в источниках. " +
		"Если ответа в них нет — так и скажи и на этом остановись; не добавляй ничего из своих знаний и не догадывайся. " +
		"Не приплетай прошлые реплики разговора. " +
		"Отвечай по-русски, коротко и своими словами, начинай с \"вот что я нашла: \". О себе — в женском роде, глаголы в прошедшем времени с окончанием -ла. Он мужчина, обращайся к нему на \"ты\". Отвечай ТОЛЬКО одним объектом JSON: {\"response\": \"...\", \"mood\": \"neutral\"}."
	return persona.Prepend(p.cfg.ContextBlock, base)
}

// evidenceBlock renders the sources for the evidence branch of PhraseQuery.
//
// Numbered lines, one source each, rather than the quoted semicolon-joined
// string this used to build. Two reasons, both measured on small models: a
// numbered list survives being long, where a run-on quoted string blurs into
// one claim the model then merges; and the numbering gives it something to
// answer FROM, which is what makes "этого в источниках нет" reachable at all.
func evidenceBlock(sources []string) string {
	var b strings.Builder
	for i, s := range sources {
		fmt.Fprintf(&b, "[%d] %s\n", i+1, s)
	}
	return b.String()
}

// nonEmpty drops blank sources and trims the rest, without touching the
// caller's slice.
func nonEmpty(sources []string) []string {
	out := make([]string, 0, len(sources))
	for _, s := range sources {
		if s = strings.TrimSpace(s); s != "" {
			out = append(out, s)
		}
	}
	return out
}