code-review/app/findings.js

import fs from 'fs';
import path from 'path';
import { chatJSON } from './llm.js';
import { FINDINGS_PATH, EXCLUSIONS_PATH } from './config.js';

const LEVELS = ['critical', 'warning', 'info'];

/**
 * 用單一角色分析 diff，回傳 findings 陣列
 */
export async function analyzeWithRole(role, diff) {
  console.log(`  [${role.name}] 開始分析...`);
  const findings = await chatJSON(role.system_prompt, `以下是 Git Diff 內容：\n\n${diff}`);
  // 確保每筆都有必要欄位，並標記為新問題
  const valid = findings.filter(f => f.level && f.role && f.location && f.suggestion)
    .map(f => ({ ...f, is_new: true }));
  console.log(`  [${role.name}] 找到 ${valid.length} 個問題`);
  return valid;
}

/**
 * 讀取舊 findings（從 workspace 的 FINDINGS_PATH）
 */
export function loadOldFindings(workspace) {
  const fullPath = path.join(workspace, FINDINGS_PATH);
  if (!fs.existsSync(fullPath)) {
    console.log('  舊 findings 檔案不存在，視為空');
    return [];
  }
  try {
    const data = JSON.parse(fs.readFileSync(fullPath, 'utf8'));
    const old = (Array.isArray(data) ? data : []).map(f => ({ ...f, is_new: false }));
    console.log(`  讀取舊 findings: ${old.length} 筆`);
    return old;
  } catch (e) {
    console.log(`  ⚠️  讀取舊 findings 失敗: ${e.message}，視為空`);
    return [];
  }
}

/**
 * 合併新舊 findings，以 (role + location + suggestion前50字) 為 key 去除重複
 * 舊問題保留，新問題若與舊問題重複則捨棄
 */
export function mergeFindings(oldFindings, newFindings) {
  const key = f => `${f.role}|${f.location}|${String(f.suggestion).slice(0, 50)}`;
  const seen = new Set(oldFindings.map(key));
  const deduped = newFindings.filter(f => {
    if (seen.has(key(f))) return false;
    seen.add(key(f));
    return true;
  });
  const merged = [...oldFindings, ...deduped];
  console.log(`  合併結果: 舊=${oldFindings.length} 新(去重後)=${deduped.length} 總計=${merged.length}`);
  return merged;
}

/**
 * 依等級排序（critical > warning > info）
 */
export function sortByLevel(findings) {
  return [...findings].sort((a, b) => LEVELS.indexOf(a.level) - LEVELS.indexOf(b.level));
}

/**
 * 呼叫 LLM 進行語意去重，回傳去重後的 findings
 * 失敗時降級回傳原始 findings
 */
export async function deduplicateWithAI(findings) {
  if (findings.length === 0) return findings;

  const systemPrompt = `你是一位程式碼審查問題去重專家。
給你一份問題清單（JSON 陣列），請移除語意重複的問題（即使描述文字不同，但指的是同一個問題）。
保留等級較高的版本，優先保留 critical > warning > info。
只回傳去重後的 JSON 陣列，不要有其他文字。`;

  const userContent = `以下是問題清單，請去除語意重複的項目：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`;

  try {
    const result = await chatJSON(systemPrompt, userContent);
    if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
      console.log(`  AI 去重: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
      return result;
    }
    throw new Error('AI 回傳空陣列');
  } catch (e) {
    const status = e.response?.status;
    if (status === 402 || status === 429) {
      console.log(`  ⚠️  AI 去重失敗（${status} 額度/限流），降級：保留所有問題`);
    } else {
      console.log(`  ⚠️  AI 去重失敗（${e.message}），降級：保留所有問題`);
    }
    return findings;
  }
}

/**
 * 讀取排除問題檔案（從 workspace 的 EXCLUSIONS_PATH）
 * 格式：[{ role, location, suggestion }]，欄位可部分省略，省略表示萬用
 */
export function loadExclusions(workspace) {
  const fullPath = path.join(workspace, EXCLUSIONS_PATH);
  if (!fs.existsSync(fullPath)) {
    console.log('  排除問題檔案不存在，跳過過濾');
    return [];
  }
  try {
    const data = JSON.parse(fs.readFileSync(fullPath, 'utf8'));
    const exclusions = Array.isArray(data) ? data : [];
    console.log(`  讀取排除問題: ${exclusions.length} 筆`);
    return exclusions;
  } catch (e) {
    console.log(`  ⚠️  讀取排除問題失敗: ${e.message}，跳過過濾`);
    return [];
  }
}

/**
 * 套用排除規則，過濾掉符合排除條件的 findings
 * 排除條件：role/location/suggestion 皆符合（省略的欄位視為萬用）
 */
export function applyExclusions(findings, exclusions) {
  if (exclusions.length === 0) return findings;
  const before = findings.length;
  const filtered = findings.filter(f => !exclusions.some(ex =>
    (!ex.role || ex.role === f.role) &&
    (!ex.location || String(f.location).includes(ex.location)) &&
    (!ex.suggestion || String(f.suggestion).includes(String(ex.suggestion).slice(0, 20)))
  ));
  console.log(`  排除過濾: ${before} -> ${filtered.length} 筆（排除 ${before - filtered.length} 筆）`);
  return filtered;
}

/**
 * 呼叫 AI 判斷哪些問題是誤報或不需處理，回傳需保留的 findings
 * 失敗時降級回傳原始 findings
 */
export async function filterFalsePositivesWithAI(findings) {
  if (findings.length === 0) return findings;

  const systemPrompt = `你是一位資深程式碼審查專家，負責判斷審查問題是否為誤報或不需處理。
給你一份問題清單（JSON 陣列），每筆包含 level、role、location、suggestion。
請移除以下類型的問題：
1. 誤報：問題描述與實際程式碼不符（例如：程式碼已正確使用環境變數或 secrets，卻被標記為硬編碼敏感資料）
2. 不適用：問題在此專案情境下不需處理（例如：CI/CD action 本來就需要透過環境變數傳遞 token）
只回傳需要保留的問題 JSON 陣列，不要有其他文字。`;

  const userContent = `請判斷以下問題清單，移除誤報或不需處理的問題：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`;

  try {
    const result = await chatJSON(systemPrompt, userContent);
    if (Array.isArray(result)) {
      console.log(`  AI 誤報過濾: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
      return result;
    }
    throw new Error('AI 回傳非陣列');
  } catch (e) {
    const status = e.response?.status;
    if (status === 402 || status === 429) {
      console.log(`  ⚠️  AI 誤報過濾失敗（${status} 額度/限流），降級：保留所有問題`);
    } else {
      console.log(`  ⚠️  AI 誤報過濾失敗（${e.message}），降級：保留所有問題`);
    }
    return findings;
  }
}