"""真实 InferenceEngine 工厂：读取环境变量/.env 构造 HttpLLMClient + InferenceEngine。

设计要点：
- 不硬编码任何密钥；优先级 GENESIS_INFERENCE__* 环境变量 > 裸 DEEPSEEK_API_KEY/LLM_BASE_URL > 默认值。
- 自动加载仓库根目录 .env（被 .gitignore 忽略，密钥不入库）。
- engine=None 时由 orchestrator/qa_loop 调用，接通 P5-T10 人工质量门禁的真实 LLM 路径。
"""
from __future__ import annotations

import os
from pathlib import Path

from genesis.config import InferenceModels, ModelSpec
from genesis.inference.client import HttpLLMClient
from genesis.inference.engine import InferenceEngine
from genesis.inference.exceptions import LLMNotConfiguredError

_DEFAULT_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
_DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"
_DEFAULT_FALLBACK = "qwen-max"


def _load_dotenv(path: Path = Path(".env")) -> None:
    """将 .env 中的 KEY=VALUE 注入 os.environ（仅当变量尚未设置时）。"""
    if not path.is_file():
        return
    for raw in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines():
        line = raw.strip()
        if not line or line.startswith("#") or "=" not in line:
            continue
        key, _, val = line.partition("=")
        key = key.strip()
        val = val.strip()
        if len(val) >= 2 and val[0] in "\"'":
            if val[-1] == val[0]:
                val = val[1:-1]
        os.environ.setdefault(key, val)


def build_inference_engine() -> InferenceEngine:
    _load_dotenv()
    api_key = os.environ.get("GENESIS_INFERENCE__API_KEY") or os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY")
    base_url = (
        os.environ.get("GENESIS_INFERENCE__BASE_URL")
        or os.environ.get("LLM_BASE_URL")
        or _DEFAULT_BASE_URL
    )
    model = (
        os.environ.get("GENESIS_INFERENCE__MODEL")
        or os.environ.get("LLM_MODEL")
        or _DEFAULT_MODEL
    )
    fallback = (
        os.environ.get("GENESIS_INFERENCE__FALLBACK_MODEL")
        or os.environ.get("LLM_FALLBACK_MODEL")
        or _DEFAULT_FALLBACK
    )
    if not api_key:
        raise LLMNotConfiguredError(
            "缺少 LLM API Key：请设置 GENESIS_INFERENCE__API_KEY"
            "（或 .env / 环境变量 DEEPSEEK_API_KEY）"
        )
    models = InferenceModels(
        primary=ModelSpec(name=model),
        fallback=ModelSpec(name=fallback),
    )
    client = HttpLLMClient(base_url=base_url, api_key=api_key)
    return InferenceEngine(client=client, models=models)